1.3 影像配准和数字化
地图配准与数字化教程
地图配准1.以添加控制点的方式配准图形一、定义投影ArcToolbox>>数据管理工具>>投影与变换>>定义投影，选择要配准的图片，选择WGS1984的空间坐标系。
二、添加控制点自定义>>工具条>>地理配准选择至少4个地图边界处添加经纬交界处的控制点，输入经纬度值三、更新显示地理配准>>更新显示四、导出数据右击文件名>>数据>>导出数据2.以对照底图方式配准地图一、打开已配准的地图，一张无经纬网的地图二、同样定义投影，对无经纬网的地图进行地理配准三、将两图轮廓重合处进行控制拖放，再更新显示二、点的数字化流程数字化的时候要正对用户需求，点、线、面分别数字化，并且按需要再细化，最好一类要素新建一个shape文件。
以下以点的数字化为例。
新建shape点文件：在catalog文件夹下右击——新建——shapefile。
如下图：然后，输入点文件的名称如：市，选择要素类型为点，点击空间参考框右下角的编辑字样，选择相对应的投影信息。
如下图，点击确定，新建shape点文件完成。
编辑市文件的属性表，新建名称字段：创建要素：打开编辑器，开始编辑，点击编辑器最右边的创建要素图标，出现创建要素对话框，再点击创建要素对话框上的市——点击构造要素一栏下的点图标，就可以开始对地图进行数字化了。
如下图：此为新建的点要素，点击编辑器上的属性图标，出现属性对话框，在属性对话框可输入刚刚新建的点要素的属性信息，如：ID和名称。
保存编辑和完成编辑：数字化完成后，点击编辑器下拉菜单，点击保存编辑内容，再点击停止编辑。
到这里点的数字化就完成。
后续的属性编辑和完善工作不再详述。
线和面的数字化类似于点的数字化，此处不详细介绍，上机课再给大家演示。
实验2 地图数字化(配准,矢量化)
实验2、地图数字化（配准、矢量化）一、实验目的1. 利用影像配准(Georeferencing) 工具进行影像数据的地理配准2. 编辑器的使用（点要素、线要素、多边形要素的数字化）。
注意：在基于ArcMap 的操作过程中请注意保存地图文档。
二、实验准备数据：昆明市西山区 普吉 地形图 1:10000 地形图――70011-1.Tif，昆明市旅游休闲图.jpg (扫描图)。
软件准备：ArcGIS Desktop ---ArcMap三、实验内容及步骤第1步 地形图的配准－加载数据和影像配准工具所有图件扫描后都必须经过扫描配准，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。
打开ArcMap，添加“影像配准”工具栏。
把需要进行配准的影像—70011-1.TIF 增加到ArcMap 中，会发现“影像配准”工具栏中的工具被激活。
第2步 输入控制点在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标。
通过读图，我们可以得到一些控件点——公里网格的交点，我们可以从图中均匀的取几个点。
一般在实际中，这些点应该能够均匀分布。
在”影像配准”工具栏上，点击“添加控制点”按钮。
使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置，如下图所示：用相同的方法，在影像上增加多个控制点（大于7 个），输入它们的实际坐标。
点击“影像配准”工具栏上的“查看链接表”按钮。
注意：在连接表对话框中点击“保存”按钮，可以将当前的控制点保存为磁盘上的文件，以备使用。
检查控制点的残差和RMS，删除残差特别大的控制点并重新选取控制点。
转换方式设定为“二次多项式”第3步 设定数据框的属性增加所有控制点，并检查均方差（RMS）后，在”影像配准”菜单下，点击“更新显示”。
执行菜单命令“视图”－“数据框属性”，设定数据框属性在“常规”选项页中，将地图显示单位设置为“米”在“坐标系统”选项页中，设定数据框的坐标系统为“Xian_1980_Degree_GK_CM_102E”（西安80 投影坐标系，3度分带，东经102度中央经线），与扫描地图的坐标系一致 更新后，就变成真实的坐标。
如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌
如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌遥感影像配准与镶嵌是数字地球技术中的重要步骤，它能够将多个不同时刻、不同传感器采集的遥感影像融合在一起，提供全面、全时段的地理信息。
而测绘技术在这个过程中发挥着关键的作用。
本文将介绍如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌，以及其在各个应用领域的意义和挑战。
一、遥感影像配准遥感影像配准是指将多个遥感影像与参考图像进行对齐，使它们在同一坐标系下的方法。
测绘技术在遥感影像配准中的主要任务是确定影像的姿态和位置，并保持几何一致性。
1.1 影像预处理在进行影像配准之前，需要对原始遥感影像进行预处理。
测绘技术可以辅助进行影像增强、去噪和边缘检测等操作，以提高影像质量和配准精度。
1.2 特征提取特征提取是遥感影像配准的关键环节。
测绘技术可以使用不同的特征提取算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等，来检测影像中的关键点和描述子。
1.3 相似性度量在特征提取之后，需要计算不同影像之间的相似性度量，以确定它们之间的几何变换关系。
测绘技术可以采用不同的相似性度量方法，例如均方差、互信息和归一化相关系数等来评估影像之间的匹配程度。
1.4 姿态估计基于相似性度量，可以使用测绘技术进行影像的姿态估计。
姿态估计是确定影像的旋转、平移、缩放和扭曲等变换参数的过程，以实现影像的几何对齐。
1.5 像素插值最后，需要进行像素插值，以填充配准后影像中的空白部分。
测绘技术可以使用插值算法，如双线性插值和最近邻插值等，来实现对影像的空间重采样，保持像素间的连续性。
二、遥感影像镶嵌遥感影像镶嵌是指将配准后的多个遥感影像进行拼接，以生成全景影像或时序影像。
测绘技术在遥感影像镶嵌中的主要任务是处理影像之间的色彩差异和边缘连接问题。
2.1 影像融合影像融合是将多个配准后的遥感影像进行融合的过程，以生成高质量的合成影像。
测绘技术可以使用多种影像融合算法，例如基于像素的融合和基于特征的融合，来实现影像的颜色平衡和细节增强。
医学影像信息的数字化处理
医学影像信息的数字化处理一、医学影像数字化处理的定义医学影像数字化处理是指把医学影像图像数据转换为数字信号，并通过数字处理技术对其进行分析和处理的过程，旨在提高医学影像的可视化能力和诊断准确性。
二、医学影像数字化处理的应用1. 临床诊断：数字化处理技术可以对医学影像进行加强、滤波、分割等操作，从而提高医生对疾病的诊断准确性和病情分析能力。
2. 医学研究：数字化处理技术可以根据不同研究需求对医学影像进行二次分析，从而对疾病的发病机理、治疗效果等进行探讨和研究。
3. 教学培训：数字化处理技术可以将医学影像转化为三维建模、虚拟现实等更直观的图像呈现方式，从而提高医学教育的效果和培训水平。
4. 医学管理：数字化处理技术可以对医学影像进行存储、管理和传输，从而实现医疗信息化。
三、医学影像数字化处理的技术1. 图像预处理：对医学影像进行降噪、增强、滤波等处理，从而减少噪声干扰和提高影像质量。
2. 特征提取：对医学影像进行特征提取，从而为疾病诊断和研究提供基础数据。
3. 分割和重建：对医学影像进行分割和重建操作，从而得到更具体的图像信息和三维模型。
4. 可视化呈现：将数字化处理后的医学影像通过虚拟现实、实时渲染等技术呈现，从而提高可视化能力和认知效果。
四、医学影像数字化处理的挑战和展望1. 数据量巨大：医学影像数据量庞大，数字化处理需要大量的存储、计算资源，对计算机的性能有较高要求。
2. 数据安全：医学影像的数据涉及患者隐私，数字化处理需要保护患者隐私和数据安全。
3. 数据标准化：医学影像数据来源多样，格式不一，数字化处理需要进行标准化，从而实现不同系统之间的交流和共享。
4. 人才培养：医学影像数字化处理需要相关专业人才的支持，人才培养需要各类机构的支持和推动。
未来，随着医学影像数字化处理技术的不断发展和完善，将会大大提高医学影像的质量和可视化能力，为医疗卫生事业的发展和患者的康复健康提供良好的支持和帮助。
无人机航拍摄影与三维建模作业指导书
无人机航拍摄影与三维建模作业指导书第1章无人机航拍摄影基础 (4)1.1 无人机概述 (4)1.1.1 无人机类型 (4)1.1.2 功能指标 (4)1.1.3 我国相关法规 (5)1.2 航拍摄影设备选择 (5)1.2.1 无人机选择 (5)1.2.2 相机选择 (5)1.2.3 云台选择 (5)1.2.4 镜头选择 (5)1.3 航拍摄影技巧 (6)1.3.1 飞行路径规划 (6)1.3.2 拍摄角度选择 (6)1.3.3 相机参数设置 (6)第2章三维建模基本原理 (6)2.1 三维建模概念 (6)2.2 三维建模方法 (6)2.3 三维建模软件介绍 (7)第3章无人机航拍影像数据获取 (7)3.1 航线规划 (7)3.1.1 航线设计原则 (7)3.1.2 航线设计方法 (8)3.2 影像数据采集 (8)3.2.1 飞行前准备 (8)3.2.2 飞行过程控制 (8)3.2.3 数据传输与存储 (8)3.3 影像质量评估 (8)3.3.1 影像质量评价指标 (8)3.3.2 影像质量评估方法 (9)第4章影像预处理 (9)4.1 影像校正 (9)4.1.1 畸变校正 (9)4.1.2 地理校正 (9)4.2 影像配准 (9)4.2.1 特征提取 (9)4.2.2 特征匹配 (10)4.2.3 变换模型 (10)4.2.4 配准评估 (10)4.3 影像增强 (10)4.3.1 亮度调整 (10)4.3.2 对比度增强 (10)4.3.4 颜色校正 (10)第5章三维建模流程 (10)5.1 数据准备 (10)5.1.1 数据收集 (11)5.1.2 数据筛选 (11)5.1.3 数据预处理 (11)5.2 三维重建 (11)5.2.1 特征提取 (11)5.2.2 相机标定 (11)5.2.3 空间坐标计算 (11)5.2.4 网格 (11)5.2.5 纹理映射 (11)5.3 精度评估 (11)5.3.1 控制点精度评估 (11)5.3.2 重采样精度评估 (12)5.3.3 对比分析 (12)5.3.4 用户评估 (12)第6章三维模型优化与修饰 (12)6.1 模型优化 (12)6.1.1 优化目的 (12)6.1.2 优化方法 (12)6.2 模型纹理映射 (12)6.2.1 纹理映射原理 (12)6.2.2 纹理映射方法 (12)6.3 模型修饰与渲染 (13)6.3.1 模型修饰 (13)6.3.2 渲染输出 (13)第7章无人机航拍摄影在三维建模中的应用 (13)7.1 建筑物三维建模 (13)7.1.1 数据采集 (13)7.1.2 数据处理 (13)7.1.3 应用实例 (13)7.2 道路及地形三维建模 (13)7.2.1 数据采集 (14)7.2.2 数据处理 (14)7.2.3 应用实例 (14)7.3 其他领域应用 (14)7.3.1 水利工程 (14)7.3.2 矿产资源 (14)7.3.3 环境保护 (14)7.3.4 文化遗产保护 (14)7.3.5 农林业 (14)第8章三维模型可视化与交互 (14)8.1.1 三维模型数据结构 (15)8.1.2 三维模型渲染方法 (15)8.1.3 纹理映射与材质 (15)8.2 三维模型交互操作 (15)8.2.1 交互方式概述 (15)8.2.2 旋转、平移和缩放 (15)8.2.3 剖切与测量 (15)8.3 虚拟现实与增强现实应用 (15)8.3.1 虚拟现实技术概述 (15)8.3.2 增强现实技术概述 (15)8.3.3 三维模型在虚拟现实与增强现实中的应用 (15)第9章无人机航拍摄影与三维建模的安全与法规 (16)9.1 无人机飞行安全 (16)9.1.1 飞行前准备 (16)9.1.2 飞行操作 (16)9.1.3 应急处理 (16)9.2 数据安全与隐私保护 (16)9.2.1 数据存储与传输 (16)9.2.2 数据使用与管理 (16)9.3 相关法规与政策 (17)9.3.1 法律法规 (17)9.3.2 政策文件 (17)第10章无人机航拍摄影与三维建模实践案例 (17)10.1 案例一：城市建筑群三维建模 (17)10.1.1 无人机航拍摄影 (17)10.1.2 数据预处理 (17)10.1.3 三维建模 (17)10.1.4 模型质量控制 (18)10.2 案例二：考古遗址三维建模 (18)10.2.1 无人机航拍摄影 (18)10.2.2 数据预处理 (18)10.2.3 三维建模 (18)10.2.4 模型质量控制 (18)10.3 案例三：自然灾害监测与评估 (18)10.3.1 无人机航拍摄影 (18)10.3.2 数据预处理 (18)10.3.3 灾害评估 (18)10.3.4 三维模型应用 (18)10.4 案例四：大型工程三维监测与管理 (19)10.4.1 无人机航拍摄影 (19)10.4.2 数据预处理 (19)10.4.3 三维建模 (19)10.4.4 三维模型应用 (19)第1章无人机航拍摄影基础1.1 无人机概述无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）是一种不需要载人即可远程或自主控制飞行的航空器。
医学影像中的数字化技术
医学影像中的数字化技术医学影像是医学领域中非常重要的一部分。
它是通过各种成像设备产生的医学图像，例如X光、CT、MRI等。
医学影像技术已经越来越成熟，随着数字化技术的进步，医学影像也迎来了革命性的变化。
本文将探讨医学影像中数字化技术的应用和发展。
一、数字化技术在医学影像中的应用1.数字化图像处理数字化技术可以将医学影像转化为数字化图像，并对数字化图像进行处理。
数字化图像处理可以用来改善图像质量、增强图像对比度、降噪等。
例如，医生可以借助数字化技术处理CT、MRI影像，使得影像更加清晰、准确，对于医生诊断和治疗帮助很大。
2.三维重建技术数字化技术还可以实现医学影像的三维重建。
通过将2D医学影像转化为3D数字化模型，医生可以更加清晰地了解患者的病情。
如果需要进行手术治疗，医生可以使用3D数字化模型进行手术规划，减少手术风险和侵入性。
3.医学影像的数字化存储数字化技术还将医学影像存储从纸质记录转变为数字化存储。
数字化存储使得医生可以方便地查看和分享医学影像，为医生之间及跨国家之间的合作提供了更为便捷的手段。
数字化存储也可以降低医院管理和数据存储成本，使得医院更加高效、舒适、便利。
二、数字化技术在医学影像中的发展数字化技术在医学影像中的应用是医疗领域发展历程中的一个重要分支。
数字化技术的应用使得医学影像在许多方面都取得了显著的进展，同时也为未来的创新提供了更多可能性。
1.舌下静脉脉搏波获取技术舌下静脉脉搏波获取技术基于数字化技术，通过对人体舌下构造的观察研究，将静脉脉搏波信息获取出来，并对其进行数字化处理。
这一技术可以用于心脏病和其他疾病的检测，检测数据精准度有很大提升。
2.艺术图像算法艺术图像算法是通过数字化技术处理医学影像，使其看起来像艺术风格的图像。
这一技术在医学影像美化和诊断中得到广泛应用。
3.同步辐射CT同步辐射CT是一种基于数字化技术的医学影像技术，该技术通过光子和X射线束的交互作用，产生可以看到细节的高分辨率图像。
影像配准及地图数字化ppt课件
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所有以上这些扫描的误差引起的几何变形,可看 成平移、旋转、缩放、仿射、弯曲以及各种更 高变形的综合作用结果。在实际操作过程中, 很难对这些误差一一进行变形改正,只能综合 考虑它们的影响,综合校正。
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• 输入到计算机中的图形，实际上都是通过 其位置坐标(x,y)来表示，因此校正过程实 质上是找一种数学关系(或函数关系)，描述 变换前图形坐标(x,y)与变换后图形坐标 (x′,y′)之间的换算，其数学关系一般描 述为
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控制点
• 在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标， 即控制点。
• 控制点的选取：控制点可以是经纬 线网格 的交点、公里网格的交点或者一些典型地 物的坐标。
• 控制点的坐标：
–如果我们知道这些点在我们矢量坐标系内坐标， 则直接输入控制点的坐标值;
–如果不知道它们的坐标，则可以采用间接方法 获取－从矢量数据中选取。
像文件 （三种重采样算法）
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① 校准栅格数据
• 通常,你会将栅格数据校准到已经存在具有坐 标信息的空间数据 （矢量数据） 。首先假 定矢量化数据中的一些空间要素 (目标数据) 也同时存在于要进行配准的栅格图像上
–比如： 街道、建筑物、河流.
• 地理配准的基本过程是在栅格图像中选取一 定数据的控制点，将它们的坐标指定为矢量 数据中对应点的坐标（在空间数据中，这些 点的坐标是已知的，坐标系统为地图坐标系）
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3.2.3影像配准
• 栅格数据通常是通过扫描纸质地图或采集航空及 卫星照片获得 。
• 通过扫描获取的影像不包含定义其地理空间位置 所需的信息。
测绘技术中的影像配准与融合技术解析
测绘技术中的影像配准与融合技术解析近年来，随着遥感技术的不断发展和应用领域的扩大，影像配准和融合成为测绘技术中的重要一环。
影像配准指的是将不同源的遥感影像或者摄影测量影像进行准确对齐，融合则是将多幅或多种类型的图像融合为一幅或少数几幅具有多种信息体现的影像。
本文将从影像配准和融合技术的基本概念出发，探讨其在测绘领域的应用和发展趋势。
首先，影像配准涉及了图像几何变换的处理。
图像的几何变换是指通过平移、旋转、缩放等方式，使得图像能够在相同的坐标系下进行比对。
而这一过程需要依赖点匹配的方法来实现。
常用的点匹配方法有特征点法和控制点法。
特征点法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，利用特征点的坐标信息进行匹配。
而控制点法则是通过在图像上标注一定数量的对应点，通过这些对应点的坐标差异来实现图像的配准。
这两种方法各有优劣，根据实际情况选择适当的方法进行配准操作。
其次，影像融合技术是指利用多个图像的互补性信息，通过一系列处理方法，融合为一幅新的图像。
常见的影像融合技术包括基于像素级别的融合、基于特征级别的融合和基于决策级别的融合等。
像素级别的融合主要是将多幅图像的每个像素进行加权平均，得到新的合成图像。
特征级别的融合则是利用图像特征的互补性，如纹理特征、边缘特征等，将多个图像的特征进行融合得到更全面的信息。
而决策级别的融合则是通过建立一系列的决策规则，将多幅图像的决策结果综合起来，得到最终的融合图像。
这些融合技术的出现，使得测绘领域中的卫星遥感图像和航空摄影测量图像能够得到更高质量的数据。
测绘领域中的影像配准与融合技术具有广泛的应用前景。
在地理信息系统中，影像配准和融合可以提高地图的精度和准确性，为地理空间分析提供更可靠的数据基础。
在城市规划和土地利用方面，利用多源影像进行配准和融合，可以实现对城市建设、土地利用状况等的动态监测和分析。
在环境保护领域，通过影像融合技术可以提取更详细的地表特征，如湿地、森林、河流等，为生态环境保护提供更全面的支持。
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实验三、影像配准及矢量化
一、实验目的
利用“影像配准”(Georeferencing)工具进行影像数据的地理配准。
编辑器的使用（点要素、线要素、多边形要素的数字化）。
二、实验准备
数据准备：
昆明市西山区普吉地形图1:10000 地形图（70011-1.Tif）；
软件准备：
ArcGIS Desktop ---ArcMap
三、实验内容及步骤
一、地形图的配准
第1步加载数据和影像配准工具
所有图件扫描后都必须经过配准，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。
●打开ArcMap，添加“影像配准”工具栏。
●把需要进行配准的影像—70011-1.TIF增加到ArcMap中，会发现“影像配准”(Georeferencing)工具栏中的工具被激活。
第2步输入控制点
在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，称之为控制点。
通过读图，我们可以得到一些控制点――公里网格的交点，我们可以从图中均匀的取几个点。
一般在实际中，这些点应该能够均匀分布。
●在“影像配准”工具栏上，点击“添加控制点”按钮。
●使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置，如下图所示：
用相同的方法，在影像上增加多个控制点（大于7个），输入它们的实际坐标。
点击“影像配准”工具栏上的“查看链接表”按钮。
注意：在链接表对话框中点击“保存”按钮，可以将当前的控制点保存为磁盘上的文件，以备使用。
检查控制点的残差和RMS，删除残差特别大的控制点并重新选取控制点。
转换方式设定为“二次多项式”
第3步设定数据框的属性
增加所有控制点，并检查均方差（RMS）后，在“影像配准”菜单下，点击“更新显示”。
执行菜单命令“视图”－“数据框属性”，设定数据框属性
在“常规”选项页中，将地图显示单位设置为“米”
在“坐标系统”选项页中，设定数据框的坐标系统为“Xian_1980_Degree_GK_CM_102E”（西安80投影坐标系，3度分带，东经102度中央经线），与扫描地图的坐标系一致
更新后，就变成真实的坐标。
第4步矫正并重采样栅格生成新的栅格文件
●在“影像配准”菜单下，点击“矫正”，对配准的影像根据设定的变换公式重新采样，另存为一
个新的影像文件。
●加载重新采样后得到的栅格文件，并将原始的栅格文件从数据框中删除。
后面我们的数字化工作
是对这个配准和重新采样后的影像进行操作的。
通过上面的操作我们的数据已经完成了配准工作，下面我们将使用这些配准后的影像进行分层矢量
化。
二、分层矢量化
第1步在ArcCatlog中创建一个线要素图层
该数据采用的是西安80坐标系统、3度分带。
(1)打开ArcCatalog，在指定目录下，鼠标右击，在“新建”中，选择“shapefile”
(2)输入创建的要素的名称“等高线”，输入所要创建的要素的类型“Polyline”，点击“OK”。
下面将是我们创建新的要素类的关键，为我们的数据定义坐标系统，以及可以在这增加属性字段。
(3)在ArcCatalog的TOC目录中，找到“等高线”图层，鼠标右击，选择“Properties”，打开“Shapefile Properties对话框”，在“坐标系”选项页下，将选择合适的坐标系统，点击“选择”按钮。
在(Projected Coordinate Systems目录下，选择Gauss Kruger---→Xian 1980--→Xian_1980_Degree_GK_CM_102E.prj)。
点击增加，现在这些坐标系统信息应该如下图所示：
(4)下面我们将为该数据创建新的属性字段。
“高程”，类型设置为“Float”用来存储等高线的高程值。
(5)点击“确定”，我们就创建了一个线状的要素类。
第2步从已配准的地图上提取等高线并保存到上面创建的要素类中
(6)切换到ArcMap中，将新建的线要素图层，加载到包含已配准地形图的数据框中，保存地图文档为等高线.mxd
(7)打开“编辑器”工具栏，在“编辑器”下拉菜单中执行“开始编辑命令”，并选择前面创建的“等高线”要素类。
确认编辑器中：任务为――新建要素，目标为――等高线，设置图层――等高线的显示符号为红色，并设置为合适的宽度。
(1)将地图放大到合适的比例下，从中跟踪一条等高线并根据高程点判读其高程，输入该条等高线的高程。
四、实验报告及要求
做出书面报告，包括原理、过程和结果。
具体内容如下：
1)总结屏幕跟踪数字化过程的基本步骤及每一步骤的必要性。
2)分析数字化过程中误差的来源及减小误差的相关方法。
要求:提交配准过的“昆明市西山区普吉地形图1:10000 地形图”及数字化的部分“等高线图层”。