数字地面模型地形指标和地形特征信息的提取
数字地面模型的概念与数据获取

著名的DTM软件包
•德国Stuttgart大学研制的SCOP程序 •Munich大学研制的 HIFI程序 •Hannover大学研制的TASH程序 •奥地利Vienna工业大学研制SORA程序 •瑞士 Zurich工业大学研制的 CIP程序。
数字地面模型的概念
数字地面模型DTM是地形表面形态等多种 信息的一个数字表示. DTM是定义在某一区 域D上的m维向量有限序列:
主要内容
概述 数字地面模型的发展 数字地面模型的概念与形式 数字地面模型的数据获取
概述
数字地面模型DTM(Digital Terrain Model)Miller教授 1956年提出来。用于各种线 路的设计、各种工程面积、体 积、坡度的计算,任意两点间 可视性判断及绘制任意断面图。
数字地面模型的应用领域
数字高程模型DEM 表示形式
规则矩形格网
利用一系列在X, Y方向上都是等间 隔排列的地形点的 高程Z表示地形, 形成一个矩形格网 DEM。
规则矩形格网
Xi=X0+i*DX (i= 0,1,···,NX- 1)
Yi=Y0+j*DY
Dx
(j= 0,1,···,NY- 1)
(X0,Y0)
Dy
存贮量最小、便于使用管理。缺点是有 时不能准确表示地形的结构与细部,
DEM数据点的采集方法
2.现有地图数字化 :用数字化仪对已有地 图上的信息,进行数字化的方法。手扶跟 踪数字化仪;扫描数字化仪,
3.空间传感器:利用GPS、雷达和激光测高 仪等进行数据采集
LIDAR(Light Detection and Ranging)
LIDAR
数字摄影测量的DEM数据采集方式
德国Ebner教授等提出了 Grid-TIN混合形式的 DEM,一般地区使用矩形 网数据结构沿地形特征
数字高程模型 地形因素的提取

等高线三维可视化原理H=f(x,y)坡面地形因子提取1坡度打开Spacial Analysis工具依次选择表面分析、坡度、提取坡度,输出栅格命名为(坡度)2 坡向打开Spacial Analysis工具,依次选择表面分析、坡向,提取坡向,并将输出栅格命名为(坡向)3粗糙度打开栅格计算器,输入公式1/cos[DEM*3.14159/180),即可以得到地表粗糙度,并命名图层为地表粗糙度。
4地表起伏度选中DEM数据,打开Spacial Analysis\邻域分析、焦点统计、后选择统计类型为最大值,邻域类型为矩形记为max;同理再次打开Spacial Analysis\邻域分析、焦点统计、后选择统计类型为最大值,邻域类型为矩形记为min;打开Spacial Analysis,地图代数,栅格计算器,输入公式max-min,命名产生的图层为地表起伏度山脊线、山谷线提取操作步骤:1. 加载DEM 数据,设置默认存储路径,使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具,选择坡向工具(Aspect),提取DEM 的坡向数据层,命名为A。
该DEM 的坡向数据如下图所示:2. 点击数据层A,使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具,选择坡度工具(slope),提取A 的坡度数据层,命名为SOA1。
3. 求取原始DEM 数据层的最大高程值,记为H:由此可见该最大高程值H 为1153.79使用栅格计算器,公式为(H-DEM),求反地形DEM 数据如下:反地形DEM 数据层calculation 如下(可与原始DEM 相比较):4. 基于反地形DEM 数据求算坡向值反地形DEM 数据层calculation 的坡向数据如下:5. 提取反地形DEM 坡向数据的坡度数据,记为SOA2,即利用SOA 方法求算反地形的坡向变率。
6. 使用空间分析工具集中的栅格计算器,求没有误差的DEM 的坡向变率SOA,公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2])-Abs([SOA1] -[SOA2]))/2其中,Abs 为求算绝对值,可点击右下侧将其查找出来。
使用数字高程模型进行地形分析的步骤和技巧

使用数字高程模型进行地形分析的步骤和技巧使用数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)进行地形分析可以帮助我们更深入地了解地球表面的形态和特征。
在这个过程中,我们需要遵循一系列的步骤和技巧,以确保我们能够获得准确和可靠的分析结果。
首先,进行地形分析的第一步是获取合适的DEM数据。
DEM数据可以从多个渠道获取,包括地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)数据提供机构、地方政府和学术机构等。
我们可以根据自己的需求选择合适的DEM数据集,确保数据的分辨率和精度能够满足我们的要求。
在获得DEM数据后,我们需要对数据进行预处理,以便使其更适合用于地形分析。
这包括数据的清理和修复,以去除潜在的错误或缺失值。
同时,我们还可以对DEM数据进行滤波平滑以去除噪声,并进行坡度校正,以便更准确地表示地形特征。
一旦我们获得了处理后的DEM数据,我们就可以开始进行地形分析了。
其中最常见的一项分析是计算地形坡度。
坡度是地形表面上某一点的下降速率,通常以百分比或度数表示。
我们可以使用坡度计算公式来计算不同地点的坡度,并根据坡度值的分布来理解地形的陡峭程度和地形特征。
另外,地形坡向是另一个重要的地形分析指标。
它指示了地表的方向,即水流的路径。
为了计算地形坡向,我们可以使用计算水流路径的算法,如D8流向算法或D-inf流向算法。
通过分析地形坡向,我们可以更好地了解地表水流的分布和汇集情况。
此外,地形曲率也是一个常见的地形分析指标。
地形曲率表示地表曲线在某一点的曲率程度,可以帮助我们理解地形特征的起伏和起伏的连续性。
为了计算地形曲率,我们可以使用基于邻域统计的计算方法,例如偏导数方法或滑动窗口方法。
通过分析地形曲率,我们可以更好地理解地形的起伏和地貌特征。
除了这些常见的地形分析指标之外,我们还可以根据自己的需求选择其他合适的地形分析方法和技术。
例如,我们可以使用地形剖面来展示地形剖面线上的高程变化情况,或者使用地形阴影来模拟地表在不同光照条件下的阴影效果。
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析

基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析地形是地球表面的地势形态,通过地形特征提取与分析可以帮助我们更好地理解和研究地球表面的特点和变化。
高分辨率数值地形模型(DEM)是一种用于描述地球表面地形特征的数字地形模型,它通过采集和处理大量的地理数据来构建一个具有高精度的表面地形模型。
地形特征提取主要包括侧向地形特征和垂向地形特征。
侧向地形特征包括地形坡度、曲率、坡向等,这些特征可以用来分析地形的斜率和变化趋势。
垂向地形特征包括海拔高度、地面高度差等,这些特征可以用来分析地形的高度差异和起伏变化。
在高分辨率DEM的基础上,可以使用多种方法来提取和分析地形特征。
一种常用的方法是使用地理信息系统(GIS)软件,通过栅格分析功能来提取和分析地形特征。
地理信息系统软件可以将高分辨率DEM数据转换为栅格数据格式,并利用栅格分析工具来计算地形特征,例如坡度、曲率和坡向等。
另一种方法是使用特定的地形分析软件,例如地形分析软件(Terrain Analysis System, TAS)或地形工具包(Terrain ToolKit, TTK)等。
这些软件具有更强大的地形分析功能,可以进行更复杂的地形特征提取和分析。
地形特征提取与分析可以帮助我们更好地了解地球表面的地形变化和分布规律。
通过分析地形特征,可以发现地球表面的地形类型和形成机制,并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
例如,通过分析地形坡度和高度差等特征,可以划定不同地形类型的边界,并对不同地形类型的自然资源和生态环境进行评估和保护。
此外,通过分析地形特征还可以预测地质灾害的潜在位置,例如山体滑坡、地震断层等,从而为地质灾害风险评估和防灾准备提供参考。
总之,基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析是一项重要的地理研究工作。
通过提取和分析地形特征,可以深入了解地球表面的地形变化和分布规律,并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
随着技术的不断发展,高分辨率DEM的应用将进一步推动地形特征提取与分析的发展,为人类认识地球表面提供更丰富的信息和理解。
测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧

测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧地形是地球表面的地理现象和地貌特征的总称,对于地貌研究和地理信息系统(GIS)应用而言,地形分析和地形参数提取是非常重要的工作。
地形分析和地形参数提取的目的是通过获取和分析地形数据,揭示地表特征的空间分布和关系,从而为土地利用规划、自然资源管理和工程设计等领域提供支持和决策依据。
本文将介绍几种常用的地形分析和地形参数提取技巧。
一、高程数据处理高程数据是地形分析和地形参数提取的基础,其精度和准确性对分析结果的影响很大。
常见的高程数据包括数字高程模型(DEM)、等高线数据和倾斜摄影。
DEM数据是地表高程信息在数字格式下的表示,可以通过测量、遥感和摄影测量等手段获取。
等高线数据是连接等高线上的等高点,表达地形起伏和坡度的变化。
倾斜摄影是利用航空或航天平台上的倾斜摄影机对地表进行拍摄,通过摄影测量技术得到的倾斜摄影图像。
在高程数据处理中,首先需要进行数据获取和预处理。
对于DEM数据,可以通过空间插值方法对不完整的数据进行填充,例如反距离加权插值法(IDW)和克里金插值法。
然后,对DEM数据进行平滑处理,去除由于设备精度和不规则观察点造成的随机误差。
最后,可以进行DEM数据的分类和分层处理,将地形元素划分为平原、山地、丘陵和河流等不同类型。
二、地形分析方法地形分析是指通过对高程数据的处理和分析,揭示地表特征的空间分布和关系。
常见的地形分析方法包括地形曲率分析、坡度分析、流域分析和坡面因子分析。
1.地形曲率分析是通过计算DEM数据的曲率,揭示地形的陡峭程度和起伏特征。
地形曲率分析可以分为主曲率分析和高斯曲率分析。
主曲率分析可以计算出DEM数据在任意点的最大曲率和最小曲率,从而判断地形的凸凹形状;高斯曲率分析可以计算出DEM数据的平均曲率,用于描述地表的平坦度和光滑度。
2.坡度分析是通过计算DEM数据的坡度,揭示地形的陡缓变化。
坡度分析可以帮助确定地形的坡度分布,评估地表的侵蚀状况和水文特性。
测绘技术中的地形信息提取方法与技巧

测绘技术中的地形信息提取方法与技巧引言:测绘技术在地理信息系统(GIS)中起到了至关重要的作用。
其中,地形信息的提取是测绘技术的核心部分。
本文将探讨测绘技术中的地形信息提取方法与技巧。
一、数字高程模型(DEM)的应用数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地形信息提取的重要工具之一。
它可以将地理表达转化为数学模型,具有较高的精度和实用性。
1. DEM数据的采集采集DEM数据的方法主要包括激光雷达测量、航空摄影测量和卫星测绘等。
激光雷达测量是一种常用的高精度DEM采集方法,通过反射激光束的时间和强度来测量地物的高程信息。
航空摄影测量和卫星测绘则是利用航空器和卫星进行拍摄和采集地形信息。
2. DEM数据的处理与分析采集到的DEM数据需要进行处理和分析,以获取更加精确的地形信息。
常用的方法包括数据滤波、高程插值和领域分析等。
滤波是一种用于去除DEM数据中的噪声的方法,通过对数据进行平滑处理,使其更符合实际地形。
高程插值则是根据已知的地形点,通过数学方法估算未知位置的地形高程。
领域分析则是利用邻近点的高程信息,对目标点进行估算和插值。
二、遥感技术在地形信息提取中的应用遥感技术是测绘领域非常重要的工具之一,可以通过对卫星或航空器获取的图像进行分析,提取地形信息。
1. 遥感影像的获取与处理遥感影像的获取主要通过航空器或卫星进行拍摄,然后进行图像处理。
图像处理涉及到影像校正、辐射校正以及影像增强等技术,以获得更加准确和清晰的遥感影像。
2. 地形信息提取的方法利用遥感影像进行地形信息提取有许多方法。
常见的方法包括影像分类、目标识别和土地利用覆盖分析等。
影像分类是通过对遥感影像中的地物进行分类和识别,从而获取地形信息。
目标识别是利用遥感影像中的特征,对不同的地物进行识别和分析。
土地利用覆盖分析则是通过遥感影像来研究地表的土地利用情况,并提取地形信息。
三、地形信息提取中的精度控制与误差分析在进行地形信息提取时,精度控制和误差分析是非常重要的环节。
地形测绘技术中的地貌特征提取与分析方法

地形测绘技术中的地貌特征提取与分析方法引言地形测绘技术是通过测量和分析地球表面的形状和特征来获取地形信息的一项重要技术。
在地理信息系统、城市规划、环境保护等领域中,地形测绘技术的应用越来越广泛。
地貌特征的提取和分析是地形测绘中的关键步骤,通过这些方法,我们可以对地球表面的地貌特征进行深入研究并获取有价值的信息。
一、数字高程模型数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)是地形测绘中常用的一种数据模型,它以矩阵形式表示地球表面的高程信息。
DEM可以通过多种方式获取,包括航空摄影测量、遥感影像解译、全球定位系统等。
在DEM中,每个格点都包含一个高程数值,通过对这些数据进行分析,可以提取地貌特征。
二、坡度和坡向分析坡度和坡向分析是地貌特征提取的常用方法,通过计算DEM中每个格点的坡度和坡向数值,可以揭示地表的起伏变化。
坡度指的是地面上某一点的斜率大小,通常以百分比或角度表示;坡向指的是地表某一点的指向,一般以方位角表示。
通过坡度和坡向的分析,我们可以获得地球表面的地势特征,比如山脉和河流的走向等。
三、山体阴影分析山体阴影分析是一种基于光照模型的地貌特征提取方法。
通过模拟太阳光照射地球表面,可以生成山体的阴影图像。
在阴影图像中,暗区代表山体的凹陷部分,亮区代表山体的凸起部分。
通过对山体阴影图像的分析,我们可以获得地貌特征中的山谷、山脊等信息。
四、地貌湿度指数地貌湿度指数是一种基于遥感数据的地貌特征提取方法。
通过分析植被覆盖的水汽蒸发和土壤含水量等因素,可以计算出不同地区的地貌湿度指数。
地貌湿度指数可以反映地表的湿润程度,对于研究地表的水域分布、植被类型等有重要意义。
通过地貌湿度指数的分析,可以了解地球表面的水文特征。
五、地貌类型分类地貌类型分类是一种将地球表面的地貌特征划分为不同类别的方法。
通过对DEM数据进行分类和聚类分析,可以将地表划分为山地、平原、台地等不同的地貌类型。
测绘技术中的数字地形模型处理方法解析

测绘技术中的数字地形模型处理方法解析数字地形模型(Digital Terrain Model,简称DTM)是测绘技术中的一项重要内容,它通过数字化处理和分析地形数据,能够准确地重建地表地形,并为地理信息系统、土地规划、灾害预防等领域提供有力的支持和应用。
本文将解析数字地形模型的处理方法,涵盖数据获取、数据处理、模型建立和应用等方面。
一、数据获取数字地形模型的数据获取是构建模型的第一步,常用的数据获取方法主要有激光雷达扫描(Lidar)、航测和测量等方式。
其中,激光雷达扫描是一种快速、高精度的数字地形数据获取方法。
通过采集激光束和接收返回的反射波,可以获取地表、植被和人造建筑物的高程信息,从而构建数字地形模型。
二、数据处理数据处理是数字地形模型建立过程中的关键步骤,它主要包括数据滤波、数据插值和数据融合等环节。
1. 数据滤波数据滤波是为了去除模型中的噪声和杂波,提高地形数据的准确性。
常见的数据滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中,均值滤波通过计算像素周围像素的平均值来平滑数据;中值滤波则是取像素周围像素的中值;而高斯滤波则是利用高斯函数对数据进行加权平滑处理。
根据实际需求,可以选择适合的滤波方法来提取出清晰、准确的地形特征。
2. 数据插值数据插值是利用已知地形点的高程数据,通过数学插值方法来估算未知点的高程值。
常见的数据插值方法有三角网格法(TIN)、反距离插值法(IDW)和克里金插值法等。
三角网格法将地形点连接成三角形,并在三角形内部进行插值;反距离插值法则是根据距离和高程值的倒数关系进行插值;克里金插值法通过计算地形点之间的半方差函数来插值。
不同的插值方法适用于不同的地形特征,选择合适的插值方法有助于提高地形模型的精度。
3. 数据融合数据融合是将不同来源和不同分辨率的地形数据融合成一个一致的地形模型。
常见的数据融合方法有加权平均法、最大值法和多尺度分析法等。
加权平均法通过给不同数据赋予权重,对高程值进行加权平均;最大值法则是选取不同数据源中最大的高程值作为地形模型的高程值;而多尺度分析法则是按照地形特征的不同尺度进行数据融合。
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备注:根据实际要求可加附页。
电子文本与此等效。
1.坡度和坡向的提取
1)坡向的提取:打开ArcGis里面的ArcToolbox,在工具箱中选择3D分析—栅格表面—双击坡向—输入栅格dem2-输出栅格aspect2
图1.1.1
图1.1.2
2)坡度的提取:同上打开坡度对话框输入栅格dem2—输出slope2
图1.2.1
图1.2.3
2.坡度变率的提取
1)对生成的坡度再求坡度,打开坡度对话框—输入上一步生成的坡度slpoe2-输出sos2
图2.1.1
图2.1.2
3.坡向变率的提取
1)先求反地形--Spatial Analyst工具—地图代数--栅格计算器—输入公式为2375-dem2输出fan-保存OK。
2)将反地形加载到窗口中求反地形的坡向,命名为aspect2 fan
3)求原地形的坡向的坡度soa1,求反地形坡向的坡度命名为soa2
4)打开栅格计算器—输入公式为soa =soa (soa1+soa2-Abs(soa1-soa2))/2。
输出结果为soa即为坡向变率.
4.地形起伏度的提取
1)提取最大值:将dem2加载到ArcMap中,启动ArcToolbox—Spatial Analyst工具—邻域分析—焦点统计-输入dem2-输出max,采用矩形窗口大小为11*11,打开统计类型,选中最大值—OK,生成的新的dem与原始dem最小海拔不同,发生了变化,
图4.1.1
2)最小值:邻域分析—矩形邻域大小为为11*11,选中最小值,点击确定生成最小值
3)地图代数--栅格计算器—最大值dem- 最小值dem—选择存储位置,命名为地形起伏度—OK,地形起伏度提取完成。
5.地面粗糙度的提取
1)求取坡度,启动栅格计算器最小值为1,最大值为2.4739
图5.1.1 图5.1.2 图5.1.3
图5.1.4
6.山脊线的提取,山谷线的提取
1)求出dem2的反地形-栅格计算器—2375-dem2求出反地形为fan2,求出原始dem2坡向—aspect1-在求出坡向的坡度soa1如图,求出反地形的坡向asspect2—对反地形的坡向求坡度为soa2
图6.1.1
图6.1.2
图6.1.3 图6.1.4
图6.1.5
2)选择工具箱中的邻域分析—焦点统计求出dem2的均值,输入栅格dem2-输出mean邻域大小为11*11,再选择地图代数--栅格计算器,以均值为阈值求出以均值为界限的数据如图
图6.2.1
图6.2.2
图6.2.3 3)求山脊线:利用栅格计算器求出比均值大的山脊线
图6.3.1
4)在工具箱中打开重分类—输入shanji。
因为只提取大于均值的,所以在新值处,0改为nodata,其他不变点击确定输出
图6.4.1
图6.4.2
5)同理求山谷线,在栅格计算器中提取出小于均值的数据,命名为shangu
图6.5.1
图6.5.2
图6.5.3 70 为经验参数
7.地形鞍部的提取
1)求均值dem,在工具箱中选择邻域分析—焦点统计—输入dem2—输出为mean-1点击确定求出dem2的均值。
图7.1.1
2)打开工具箱中的栅格计算器,输入dem2-mean-1
图7.2.1
3)两次重分类,打开工具箱中的重分类,输入上一步生成的zf,点击分类按钮将方法改为手动,类别改为2,因为要将正负分开,所以在右下角中断值处将第一个数值改为0,点击确定按钮回到重分类窗口,将新值改为0和1,0代表负值,1代表正值,输出栅格:zheng,同理新值改为0和1.
图7.3.1 图7.3.2 图7.3.3
图7.3.4
图7.3.5
8.山脊线的提取:
1打开工具箱--空间分析工具--水文工具—洼地填充—输入—dem1—输出filldem--ok
.
图8.1.1
2.水流方向计算—水文工具—流向输入filldem—输出flowdirfill直接ok
图8.2.1
图8.2.2
3汇流累积量输入—水文工具—流量—输入floedrifill--输出flowacc1其他默认—ok
图8.3.1
图8.3.2
4汇流累积量为0的值的提取:工具箱--地图代数--栅格计算器—输入公式flowfacc==0—确定。
图8.4.1
图8.4.2
5.邻域分析—焦点统计—输入facc0—输出neiborfacc0其他默认确定。
值越接近于1越可能是山脊线
图8.5.1
t
图8.5.2
6.数据分级—打开图层属性—左边选择已分类—类别改为2,点击分类按钮分级—方法改为手动,类别改为2,中断值为0.5541点击确定,应用。
图8.6.1
图8.6.2
图8.6.3
7.在工具箱中选择重分类—输入neiborfacc0—字段选择value,新值为0和1,输出栅格命名为reneibor—ok
图8.7.1
图8.7.2
8..获取山脊线—地图代数--栅格计算器—输入公式shanji=reneibor*zheng输出结果shanji,其中zheng 为求出的正地形,求正地形的步骤为先求原始dem-的均值---邻域分析—矩形大小为11*11求均值得到的结果重分类,大于0的为正地形小于0的为负地形
图8.8.1
图8.8.2
9.提取山谷线
1).求反地形为fan
2)选择工具箱中的水文工具—填洼—输入fan—输出filldemfan
图9.2.1
3水流方向计算:工具箱中--水文分析—双击流向--输入filldemfan—输出floedrifan
图9.3.1
4汇流累积量—水文分析—流量--输入flowdrifan输出flowaccfan
图9.4.1
图9.4.2
5.打开栅格计算器—输入flowaccfan==0
图9.5.1
图9.5.2
6.打开工具箱--邻域分析—焦点统计—输入faccfan0—输出栅格命名为neiborfan0
图9.6.1
图9.6.2
7分级--打开属性表—选择已分类—类别改为2,点击分类按钮—方法改为手动,中断值改为0.6567
图9.7.1
图9.7.2
图9.7.3
8.重分类—在对话框中输入栅格neiborfan0-字段选择value—为新值赋值为0和1。
图9.8.1
图9.8.2
9.提取山谷线—栅格计算器--shangu0=reneiborfan1*fu输出shangu0,fu为负地形。
图9.9.1
图9.9.2
10.对鞍部的提取
1)打开栅格计算器—输入anbu=facc0*faccfan0*zheng,求出鞍部。
图10.1.1 图10.1.2。