第三章 DEM数据获取

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•(2)具有完整的比例尺系列和分幅编号系统:国家基本地 形图含1:5千、1:1万、1:2.5万、1:5万、1:10万、1 :25万、1:50万、1:100万8种比例尺地形图。国家基本 地形图,按统一规定的经差和纬差进行分幅,每幅图的内 图廓皆由经线和纬线构成,并在国际百万分之一地图分幅 编号的基础上,建立了各级比例尺地形图的图幅编号系统 。
第3章 DEM数据获取方法
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内容提纲
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3.1 DEM数据源及特征
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3.1.1 地形图数据源及特征
IKONOS是可采集1米分辨率全色和4米分辨率多光谱影像的商业卫星,同 时全色和多光谱影像可融合成1米分辨率的彩色影像。目前,IKONOS已采 集超过2.5亿Km2涉及每个大洲的影像,许多影像被广泛用于国家防御, 军队制图,海空运输等领域。从681千米高度的轨道上,IKONOS的重访周 期为3天,并且可从卫星直接向全球12个地面站地传输数据。
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IKONOS(伊科诺斯)卫星于1999年9月24日发射成功,是世界上第一颗提供 高分辨率卫星影像的商业遥感卫星。IKONOS卫星的成功发射不仅实现了 提供高清晰度且分辨率达1米的卫星影像,而且开拓了一个新的更快捷、 更经济获得最新基础地理信息的途径,更创立了崭新的商业化卫星影像 的标准。

dem提取高程

dem提取高程

dem提取高程
DEM(数字高程模型)是一种用于表示地球表面高程的数学
模型。

提取DEM可以通过测量地面高程数据,例如地形测量仪、卫星遥感或激光雷达扫描,然后进行数据处理和分析来生成高程模型。

以下是通常使用的一些方法:
1. 数字化测图:使用测量仪器,如全站仪或GPS,测量地面
高程数据,并将其转换成数字形式。

这可以通过将地形图纸手工绘制到计算机软件或利用现代地面测量设备进行自动数据采集来完成。

2. 卫星遥感:利用卫星图像数据,如光学或合成孔径雷达(SAR),根据光度、回波时间或其他传感器测量高程信息的属性来提取高程数据。

这可以通过图像处理和反演算法来实现。

3. 激光雷达扫描:使用激光雷达设备测量地面上点的精确位置和高程。

通过发送激光脉冲并测量其回波时间来获得目标的距离,然后结合GPS定位数据来确定目标点的位置和高程。

4. 插值算法:将已知高程点的数据点之间的高程值进行插值,以便在整个区域内生成连续的高程模型。

常用的插值算法包括反距离权重插值、克里金插值和样条插值等。

以上是提取DEM的一些常见方法,这些方法可以根据实际应
用和数据可用性的不同进行组合使用。

提取的DEM数据可用
于各种领域,例如地形分析、水文模拟、城市规划和环境研究等。

DEM数据获取方法

DEM数据获取方法

DEM数据获取⽅法⼀、DEM数据获取⽅法:定义:地形图指的是地表起伏形态和地物位置、形状在⽔平⾯上的地物和地貌按⽔平投影的⽅法,并按照⼀定的⽐例缩绘到图纸上,这种图称为地形图。

特点:(1)具有统⼀的⼤地坐标系统的⾼程系统(2)具有完整的⽐例尺系列和分幅编号系统:国家基本地形图含1:5千、1:1万、1:2:2.5/1:5万、1:10万、1:25万、1:50万、1:100万8种⽐例地形图。

缺点:(1)地形图现势性较差:纸质地形图制作⼯艺复杂,更新周期⽐较长,⼀般不及时反映局部地形地貌的变化情况(2)地形图存储介质单⼀,容易变形:传统地形图多为纸质存储介质,存放环境(温湿度)导致地形图图幅产⽣不同程度的变形,这种变形表现在不同⽅向上的长度变形和图幅⾯积上的变形(3)地图精度有限:地图精度决定这地形图对实际地形表达的可信度,与地形图⽐例尺、等⾼线密度(由等⾼距表⽰),成图⽅法有关。

不同⽐例尺的地形图,其所表⽰的⼏何精度和内容详细程度有很⼤的差别。

在应⽤DEM的时候要考虑DEM分辨率、存储格式、数据精度和可信度等因素。

⼆、DEM数据采样策略与采样⽅法:采样:确定在何处需要测量点的过程,这个过程有三个参数。

决定:点的分布、点的密度和点的精度。

1.采样数据的分布:由数据位置和结构(分布)来确定,指数据点的分布形态位置有地理坐标系统中经纬度或者⽹格坐标系统中坐标决定。

结构的形式很多,因地形特征、设备、应⽤的不同⽽不同。

2.数据的密度:是指采样数据密集程度,与研究区域的地貌类型和地形复杂程度有关。

⽤于刻画地形形态所必须的最少的数据点。

表⽰⽅式:相邻的两点之间的距离、单元⾯积内的点数、截⽌频率(采样数据所能表⽰的最⾼频率)、单位线段上的点数等。

采样距离:相邻两点之间的距离,也称采样间隔。

·通常数字加单位来表⽰,如采样距离为20⽶,表⽰规格⽹分布的采样数据·另⼀种表⽰法是单位⾯积内的点数,如每平⽅⽶500点,描述随机分布的采样数据·描述数据分布是沿等⾼线或特征等线状分布采样点,常⽤单位线段上的点数,如每⽶2点3.数据的精度:是指数据点本⾝所具有的精确度,是数据获取过程中各种不同类型误差的综合反映采样数据精度与数据源、数据的采集⽅法和数据采集的⼀起密切相关。

dem数据是什么

dem数据是什么

dem数据是什么DEM数据是什么摘要:高程数据模型(Digital Elevation Model,DEM)是地理空间数据的重要组成部分,它描述了地球表面的海拔高度和地形特征。

本文将详细介绍DEM数据的定义、获取方法、应用领域以及常见的DEM数据源,旨在帮助读者更好地理解和利用DEM数据。

一、定义:DEM数据是一种以离散点的方式描述地球表面高程的数学模型。

简单来说,它将地球表面划分为一系列规则的网格或栅格,每个网格点都对应一个海拔高度值。

根据DEM数据的精度不同,这些高度值可以表示数米到数百米之间的范围。

二、获取方法:1. 激光雷达测量:激光雷达是获取高精度DEM数据的主要工具之一。

它通过发射激光束并测量返回的反射时间来计算地表距离,进而确定地表的高程数据。

2. 光学影像测量:利用航空和卫星遥感技术获取的光学影像也可以用来生成DEM数据。

通过对影像进行几何校正和高程解算处理,可以得到地表的高程信息。

3. 陆地测量:地理测量工程师的陆地测量测量技术也可用于获取DEM数据。

通过使用全站仪、GPS等设备进行测量,再通过数据处理生成DEM数据。

三、应用领域:DEM数据在地理信息系统(GIS)和遥感应用中有着重要的作用,广泛应用于以下领域:1. 地形分析:DEM数据可以用来分析地形特征,如山脉、河流、湖泊等。

通过对DEM数据进行计算和建模,可以获得水文模型、洪水模型等,为地质灾害的预测和防范提供支持。

2. 地质勘探:DEM数据可以用于地质勘探,帮助揭示地下的地质构造和地下水资源分布情况。

通过对DEM数据进行分析和解译,可以确定矿产资源的潜力,为矿产勘探和开采提供指导。

3. 城市规划:DEM数据可以用来构建城市数字地形模型,为城市规划和基础设施建设提供支持。

通过对DEM数据进行可视化和分析,可以评估城市的景观特征,优化城市的道路和建筑布局。

4. 农业和生态研究:DEM数据可以用来研究农田的排灌系统和土地利用规划。

DEM原始数据采集

DEM原始数据采集
具体采用何种数据源和相应的生产工艺,一方面取决 于这些源数据的可获得性,另一方面也取决于DEM的分辨 率、精度要求、数据量大小和技术条件等。
1.1、野外实地测区
仪器: 1)、全球定位系统GPS; 2)、全站仪或经纬仪; 3)、袖珍计算机。
获取数据: 地面控制点和采样点空间位置、高程数据。
优点: 直接获取高精度的DEM数据。
DEM的生产的三个基本问题 :
DEM的精度、生产成本和效率
生产DEM数据应注意的问题:
1)、数据源要有足够的精度和采样密度 ; 2)、表面重建的方法或算法要完美; 3)、采样点的数量应尽量减少
注意事项
根据DEM生产项目所涉及的具体 应用领域,确定需要加测的重要地物。 原始数据的质量必须保证。
必须对得到的DEM进行编辑修改。
我国地形图比例尺系列及其特征
1.3、航空航天数字摄影
航空数字摄影:
获取现势性强、精度较高的大范围DEM数据。
航天遥感:
获取的高程数据精度较低但现势性强,只能 用做粗略勘测。
新技术:干涉雷达、激光扫描仪
获取传感器数据,得到高精度、 高分辨率、大范围的DEM 。
“奋进”号合成孔径雷达干涉测量系统
二、DEM数据采集策略
自动化DEM数据采集:
利用自动化测图系统进行完全自动化的DEM数据 采集。按照像片上的规则格网利用数字影像匹配。
数字摄影测量获取的DEM数据点都要按照 一定的插值方法转成规则格网DEM或规则三角 网DEM格式数据。
三、 DEM数据采点方法
基于不同的DEM数据源,有不同的数据采集方法。 基于系列地形图的DEM数据采集方法 基于航空航天摄影测量的DEM数据采集方法 基于野外测量的DEM数据采集方法 DEM数据采集的系列新技术、新方法

第3章-DEM数据获取

第3章-DEM数据获取
高光谱分辨率:在紫外到中红外波段范围内,划分成许多非常窄且光谱连 续的波段来进行探测的遥感系统。
国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱 (Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段, 如美国 LandsatMSS,TM,法国的SPOT等;而光谱分辨率在λ/100的遥感信 息称之为高光谱遥感(HyPerspectral);随着遥感光谱分辨率的进一步提高, 在达到λ/1000时,遥感即进入超高光谱(ultraspeetral)阶段(陈述彭等, 1998)。
关键词:全球,30米,数字高程,海拔,ASTER GDEM,DEM 数据时期:2009年 数据类型:IMG 投影:UTM/WGS84 覆盖范围:全球 空间分辨率:30米 数据量:20GB 值域范围:-152-8806米 共享方式:免费
Lower Slope Valley
下坡,-1 SD < TPI ≤ -0.5 SD 谷底,TPI < -1.0 STDV
坡位指数介绍
坡位指数(Topographic Position Index(TPI)),是2001年 由Andrew Weiss提出,用来描述地形部位的一个地形参数。 其基本思想是:用某点高程与其周围一定范围内平均高程 的差,结合该点的坡度,来确定其在坡面上所处的部位。 它在地貌分类中具有十分重要的意义。 TPI=(z-z,G) 其中, TPI为坡位指数,z为地表某点的高程,为该点周围一定范 围的平均高程,G为该点的坡度。坡位指数是2001年weiss (文档资料中添加此文献)在ESRI国际大会上提出来的一 个概念,其主要思想是确定研究目标点与其周围地形的位 置关系。
➢ 全色波段(Panchromatic band),因为是单波段,在图上显示是灰度 图片。全色遥感影象一般空间分辨率高,但无法显示地物色彩。 实际 操作中,我们经常将之与波段影象融合处理,得到既有全色影象的高分 辨率,又有多波段影象的彩色信息的影象。

测绘技术中的DEM数据处理方法

测绘技术中的DEM数据处理方法随着科技的不断进步,测绘技术也在不断发展。

其中,数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)作为测绘数据的重要组成部分,在地理信息系统、城市规划、土地利用等领域起着至关重要的作用。

本文将探讨测绘技术中的DEM数据处理方法,旨在增进对DEM数据的理解与应用。

一、DEM数据的获取方式DEM数据的获取有多种方法,常见的包括航空摄影测量、遥感技术、激光雷达等。

其中,遥感技术是一种常用的DEM数据获取方式。

通过卫星或飞机获取的遥感图像经过处理,可以得到高程数据。

激光雷达技术则通过激光束扫描地面,测得地表的高程信息。

这些获取方式都能够提供高质量的DEM数据,但在处理方法上可能存在一定的差异。

二、DEM数据的预处理DEM数据在使用之前,需要经过一系列的预处理操作。

首先是数据质量检验,检查DEM数据是否存在明显的错误或异常。

这种检测常常通过人工或自动化算法进行。

接下来是数据的滤波处理,用于消除DEM数据中的噪声和不规则波动。

滤波算法有很多种,如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

此外,还可以根据具体需求进行DEM数据的削减、插值和重采样等操作。

这些预处理操作可以提高DEM数据的质量和精度,为后续处理奠定基础。

三、DEM数据的处理方法1. 地形分析DEM数据的一大特点是可以提供地形信息。

基于DEM数据,可以进行地形分析,如地形剖面分析、地形曲率分析和坡度分析等。

通过这些分析,可以了解地形的起伏、坡度和曲率等特征,为地质勘探、土地规划等提供参考依据。

2. 地表模拟DEM数据可以用于地表模拟,如地表水流模拟和洪水模拟等。

通过对DEM数据的处理和分析,可以模拟地表水的流动情况,了解水流路径和流速等信息。

这对于水利工程规划和洪水风险评估非常重要。

3. 地形分类DEM数据可以用于地形分类,即将地表分为不同的类别。

地形分类可以基于DEM数据的高程信息和坡度信息进行,常见的分类方法有聚类分析和决策树分类等。

第3章 DEM数据获取方法


基于坡度信息的规则格网分布数据粗差探测技术
z 基本原理 z 当高程数据中没有粗差 时,局部地形表面是光滑 连续变化的,相邻点之间 的坡度变化一致,若出现 异常,则可怀疑该点含有 粗差。 z 要素 z 坡度 z 坡度差 z 阈值
基于高程信息的不规则分布数据粗差探测方法 z 原理
z 与格网类似,但由高程取代坡度
z 方法
z 窗口内代表值计算 z 阈值计算 z 比较分析
基于等高线采样数据的粗差探测方法
z 等高线拓扑关系 z 可视化
等高线回放检查
z 反演等高线 z 反演等高线与原等高线叠置检查
原始数据的滤波处理
z 目的
z 随机误差
z 方法
z 局部窗口 z 中值滤波、平均值滤波等
z 何时进行滤波?
z 随机误差为主要因素
第3章 DEM数据获取方法
主要内容
z DEM数据源特征 z DEM数据采样理论基础 z DEM数据采样策略与采样方法 z DEM数据采集质量控制 z DEM数据共享和利用
1. DEM数据源特征
z z z z 地形图 航空、遥感影像 野外测量 既有DEM数据
z 特征线与断裂线
山脊线、山谷线、山顶、鞍部等
数据源特征:地面测量
z 小范围的数据采集与数据更新 z 精度高,周期长,成本较高 z 适用于精度要求较高的工程项目
数据源特征:既有DEM数据
四种不同比例尺DEM与分辨率
1:1,000,000 (1000m)
1:250,000 (100m)
1:50,000 (25m)
1:10,000 (5m)
应用时考虑DEM分辨率、存储格式、数据精度和可 信度等因素
z 方法
z 测量值与计算之比较

DEM数据获取方法解析


tan
Y
2
2
Y
R
x 1
Z01
P
Z10
T
(1,1)
OLeabharlann (0,0)(1,0)
又:
tan X
PO RO
PO QO QO RO
tan sin 1
Q
y
2 S
tan Y
PO SO
PO QO QO SO
tan
sin 2
tan
cos1
所以: tan 2 X tan 2 Y tan 2
第三节 DEM数据采样策略与采样方法
地形曲面几何特征
理论基础: 地形表面可以划分成点和线划 分成一系列的单一几何表面 组成地形表面点和线可以分为两大类: 特 征要素和非特征要素
特征要素包括地形特征点和特征线
特征点: 山顶、洼地、鞍部、山脚 点、山脊点、山谷点等
特征线: 山脊线、山谷线、各种断 裂线(陡坎、海岸线、水涯线等)
(实线为山脊线, 虚线为山谷线, 三角形表示山顶, 小园 为鞍部, 正方形为方向变化点和坡度变化点)
摄影测量数据采集方法
绝大部分的大比例尺图(1:5千、1:1万、 1:5万)的成图是采用摄影测量方法
立体像对法
资料来源于张超主编的《地理信息系统教程》所配光盘
两类数字摄影测量
全数字自动摄影测量方法: 全数字摄影测量方 法采用规则格网采样,直接形成格网DEM,如 果与GPS自动空中三角测量系统集成,则可形 成内外业一体的高度自动化DEM数据采集技术 流程
数据精度
采样数据精度与数据源、数据的采集方 法和数据采集的仪器密切相关的 数据源: 野外测量>影像>地形图扫描 影像:摄影测量 >GPS

DEM数据处理与分析

DEM数据处理与分析DEM数据处理与分析一、DEM数据获取在进行DEM数据处理与分析之前,首先需要获取相关的DEM数据。

DEM数据是通过激光雷达或者卫星遥感技术获取的数字高程模型数据,可以提供地形高度信息。

获取DEM数据的方式有很多种,可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。

二、DEM数据处理一)初步预处理在进行DEM数据处理之前,需要对数据进行初步预处理。

这一步骤包括数据格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。

其中,数据质量检查是非常重要的一步,可以保证后续的数据处理和分析的准确性。

二)其他处理除了初步预处理之外,还有一些其他处理方法可以对DEM数据进行优化。

比如,可以进行数据插值、数据平滑、数据过滤等操作,可以提高DEM数据的精度和可靠性。

三)坐标转换(计算坡度之前的预处理)在进行坡度计算之前,需要对DEM数据进行坐标转换。

坐标转换是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系的过程,可以保证DEM数据的准确性和一致性。

三、DEM数据拼接一)获取在进行DEM数据拼接之前,需要先获取需要拼接的DEM数据。

可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。

二)镶嵌将多个DEM数据镶嵌在一起,形成一个完整的DEM数据集。

在进行镶嵌之前,需要对数据进行预处理,包括格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。

三)裁剪在进行DEM数据裁剪之前,需要明确裁剪的范围和目的。

裁剪可以将DEM数据集中的某一部分提取出来,可以用于特定的分析和应用。

四、地形属性提取在进行DEM数据分析之前,需要先进行地形属性提取。

地形属性包括坡度、坡向、高程等信息,可以用于地形分析和地形建模。

提取地形属性的方法有很多种,可以通过GIS软件和编程语言进行实现。

一、提取坡度在地形分析中,坡度是一个十分重要的参数。

我们可以使用GIS软件来提取地形的坡度信息。

坡度的计算方式是通过对高程数据进行数学处理得到的。

在提取坡度时,我们需要先选择合适的高程数据,并设置合适的参数。

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我国地形图比例尺系列及其特征
缺点:



1)地形图现势性较差:纸质地形图制作工艺复杂,更新周 期比较长,一般不及时反映局部地形地貌的变化情况。这 种情况在经济发达地区的表现尤为明显,但对于地形地貌 变化较小的地区,既有地形图是DEM物美价廉的数据源。 2)地形图存储介质单一,容易变形:传统地形图多为纸质 存储介质,存放环境(温度、湿度等)导致地形图图幅产 生不同程度的变形,这种变形表现在不同方向上的长度变 形和图幅面积上的变形。 3)地形图精度有限:地形图精度决定着地形图对实际地形 表达的可信度,与地形图比例尺、等高线密度(由等高距 表示)、成图方法有关。不同比例尺的地形图,其所表示 的几何精度和内容详细程度有很大的差别。
(3)地面测量数据 原理:用GPS,全站仪、经纬仪在已知站点的测站上,观 测目标点的方向、距离和高差三个参数,进而计算出目标 点的三维坐标。在经过适当的转换获得高程。
优点:可获取较高精度的高程数据 不足:工作量大、周期长、更新困难,费用高。
(4)既有DEM数据
我国到目前为止,已经建成了覆盖全国范围的1:100万、 1:25万、1:5万数字高程模型,以及七大江河重点防洪 区的1:1万DEM,省级1:1万数字高程模型的建库工作也 已全面展开。
(3)基于特征的采样观点(地形曲面的几何特征)
形态各异的地形表面通过具有特征意义的点和线划分为一系 列单一的地貌形态。点和线具有不同的地形信息。 特征要素:地形特征点和特征线 特征点:山顶、洼地、鞍部、山脚点、山脊点、山谷点等。 不仅能表示出自己的高程信息,还能给周围点更多的地形信 息。 特征线:山脊线、山谷线、断裂线(陡坎、海岸线、水涯线 等)——将特征点相连形成。
遥感数据的不确定性来源 数据固有的不确定性 数据获取过程的不确定性 数据处理的不确定性 数据转换和传输中的不确 定性 数据分类和信息提取中的 不确定性
IKONOS(伊科诺斯)卫星于1999年9月24日发射成功,是世界上第一颗提 供高分辨率卫星影像的商业遥感卫星。IKONOS卫星的成功发射不仅实现 了提供高清晰度且分辨率达1米的卫星影像,而且开拓了一个新的更快 捷、更经济获得最新基础地理信息的途径,更创立了崭新的商业化卫星 影像的标准。
(1)统计学观点:DEM表面可以看作是点的特定集合(采样 空间)有随机采样和系统采样两种方法。因此,对特定集合 的研究可以转化为对采样数据的研究。 随机采样:对各采样点以一定概率进行选择,各点被选中的 概率各不相同(若概率相同则为简单随机采样)。 系统采样:也称规则采样,以预先设定的方式(如谷底线取 高程最小的特征点)确定采样点,各采样点被选取的概率为 100%。
(4)渐进采样(Makarovic,1973):小区域的格网间距逐 渐改变,而采样也由粗到精地逐渐进行。 优点:渐进采样能解决规则格网采样方法所固有的数据冗 余问题。 缺点:在地表突变邻近区域内的采样数据仍有较高的冗余 度;有些相关特性在第一轮粗略采样中有可能丢失,并且不 能在其后的任一轮采样中恢复;跟踪路径太长,导致时间效 率降低。
全色波段(Panchromatic band),因为是单波段,在图上显示是灰度 图片。全色遥感影象一般空间分辨率高,但无法显示地物色彩。 实际 操作中,我们经常将之与波段影象融合处理,得到既有全色影象的高分 辨率,又有多波段影象的彩色信息的影象。
ASTER搭载在Terra卫星上的星载热量散发和反辐射仪,是 于1999年12月18日发射升空的,由日本国际贸易和工业部 制造。ASTER是唯一一部高分辨解析地表图像的传感器,其 主要任务是通过14个频道获取整个地表的高分辨解析图像 数据-黑白立体照片。在4到16天之内,当ASTER重新扫描 到同一地区,它具有重复覆盖地球表面变化区域的能力。
(3)数据的精度:是指数据点本身所具有的精确度,是数 据获取过程中各种不同类型误差的综合反映。 采样数据精度与数据源、数据的采集方法和数据采集的仪 器密切相关。 野外测量、影像、地形图扫描的精度从高到低。 激光扫描、干涉雷达的精度是非常高的。 摄影测量比GPS的精度要高,达到厘米级。地形图的手扶 跟踪和扫描矢量化的图(topographic map)指的是地表起伏形态 和地物位置、形状在水平面上的投影图。具体来讲,将地 面上的地物和地貌按水平投影的方法,并按一定的比例尺 缩绘到图纸上,这种图称为地形图。 特点: (1)具有统一的大地坐标系统和高程系统:统一采用 “1980年中国国家大地坐标系”和“1985国家高程基准”。 以参考椭球中心为原点、起始子午面和赤道面为基准面的 地球坐标系。 (2)具有完整的比例尺系列和分幅编号系统:国家基本 地形图含1:5千、1:1万、1:2.5万、1:5万、1:10万、 1:25万、1:50万、1:100万8种比例尺地形图。国家基 本地形图,按统一规定的经差和纬差进行分幅,每幅图的 内图廓皆由经线和纬线构成,并在国际百万分之一地图分 幅编号的基础上,建立了各级比例尺地形图的图幅编号系
3.3 DEM数据采样策略与采样方法
采样数据点的分布与研究区域地貌类型、所采用的设备有关。
采样数据的分布
二维规则格网 规则分布 特殊规则分布 一维分布 不规则分布 链表分布 随机分布 按矩形格网分布采样数据点 按正方形格网分布采样数据点 按三角形分布采样数据点 按六边形分布采样数据点
剖面
沿等高线采样数据点 沿断裂线等特征线分布采样数据点 随机分布采样点
3.2.1 采样的理论背景
理论上:点—0维,无大小,地表全部几何信息包含无数个 点,不可能获取地表全部信息。
实践上:不需要DEM表达全部信息,测量表达相应地表所需 要的数据点,达到地形表面精度和可信度即可。
DEM采样的实质是如何用有限的地面高程点来表达完整的地 形表面。
3.2.2 基于不同观点的采样
(2)几何学观点:DEM表面通过不同的几何结构来表示,这 些结构按其自身的性质可分为规则和不规则两种形式。 规则结构据其在空间表现可分为: 一维结构:对应的采样方法为剖面法或等高线法。 二维结构:通常为正方形或矩形、等边三角形、六边形或 其他规则几何图形。 不规则结构:不规则三角形或多边形。
(5)选择性采样:为了准确反映地形,可根据地形特征进 行选择性的采样,例如沿山脊线、山谷线、断裂线以及离 散特征点(如山顶点)等进行采集。这种方法的突出优点 在于只需以少量的点便能使其所代表的地面具有足够的可 信度。
(2)数据的密度:是指采样数据密集程度,与研究区域的 地貌类型和地形复杂程度相关。用于刻画地形形态所必须的 最少的数据点。 表示方法:相邻的两点之间的距离、单元面积内的点数、 截止频率(采样数据所能表示的最高频率)、单位线段上的 点数等。 采样距离:相邻两采样点之间的距离,也称采样间隔。采 样距离为20米,表示规则格网分布的采样数据。每平方米 500点,描述随机分布的采样数据。单位线段上的点数,每 米2点,描述数据分布是沿等高线或特征线等线状分布采样 点。
3.3.1 采样策略
(1)沿等高线法:采样时将Z轴固定,即固定高程值沿等高 线采集高程点。平坦地区不宜使用。
(2)规则格网采样:通过规定X和Y轴方向的间距来形成平 面格网,在立体模型上量测这些格网点的高程值。 规则格网采样能确保所采集数据的平面坐标具有规则的格网 形式。
(3)剖面法:类似于规则格网法,唯一的区别是在格网法 中量测点是在格网的两个方向上都规则采样,而在剖面法中, 只沿一个方向即剖面方向上采样;在剖面法中,通常情况下 点以动态方式量测,而不像在规则采样中以静态方式进行。
(4)地形的复杂程度 地形曲面的复杂程度是地形数据采样时必须考虑的又一个因素。 关于地形的复杂程度可以用粗糙度和不规则性来描述。 通过坡度可以完整的形成地形曲 面。 坡度是地形曲面函数的一阶微分 函数,表达了高程随距离变化的比 率。坡度的变率是地形曲面的二阶 微分,反映了地形的复杂程度。 区域DEM高程精度与平均坡度值之 间存在较强相关,通过模型的平均 坡度可预测DEM的精度。 坡度通过相互垂直的两个坐标轴 方向的高程变化表达地形曲面局部 单元的倾斜程度(地表的陡峭方向 和大小)。
IKONOS是可采集1米分辨率全色和4米分辨率多光谱影像的商业卫星,同 时全色和多光谱影像可融合成1米分辨率的彩色影像。目前,IKONOS已 采集超过2.5亿Km2涉及每个大洲的影像,许多影像被广泛用于国家防御 ,军队制图,海空运输等领域。从681千米高度的轨道上,IKONOS的重 访周期为3天,并且可从卫星直接向全球12个地面站地传输数据。
(5)地貌单元类型
不同行业对地貌类型的划分标准不一样,如地貌学中根据地貌成因将地 形划分成黄土地貌、风成地貌、喀斯特地貌、丹霞地貌等类型。
不同的地貌类型划分对DEM数据采集有一定的指导意义,如黄土地貌破 碎,要分布较多的采样点,而平原地区高程数据的精度要求比较高(对坡 向、流域网络影响比其他地区要大)。
高山地
20
大于25度
大于600
3.2.3 采样数据的属性
采样:确定在何处需要测量点的过程,这个过程有三个参数。 决定:点的分布、点的密度和点的精度。 (1)采样数据的分布:由数据位置和结构来确定,指数据 点的分布形态。
位置由地理坐标系统中经纬度或格网坐标系统中坐标决定。 结构(分布)的形式很多,因地形特征、设备、应用的不 同而不同。 结构(或分布)的类别之间没有明显的界限和标准,实际采 样时相互之间很多时候是重叠的。
测绘学中一般根据地表坡度和高差对地形进行分类,并根 据这种分类确定地形图的等高距(表)
表 1∶5万地形图坡度与高差分级[据李志林等,2003] 地形类别 平地 丘陵地 山地 基本等高距(米) 地形坡度(度) 10(5) 10 20 2度以下 2度-6度 6度-25度 高差(米) 小于80 80-300 300-600
第三章 DEM数据获取方法
内容提纲
3.1 DEM数据源及特征
3.1.2 DEM数据源特征
(1)遥感图像
遥感:源于航空摄影测量,是一种利用地物反射或辐射电磁波的固有特性, 通过观测电磁波,识别地物及其存在环境的技术。 当前的遥感技术已经发展成为一种多平台、多波段、多分辨率和全天候的 对地观测技术,并正朝着高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的 方向发展。 高光谱分辨率:在紫外到中红外波段范围内,划分成许多非常窄且光谱连 续的波段来进行探测的遥感系统。 国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ /10数量级范围的称为多光谱 (Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段, 如美国 LandsatMSS,TM,法国的SPOT等;而光谱分辨率在λ /100的遥感信 息称之为高光谱遥感(HyPerspectral);随着遥感光谱分辨率的进一步提高, 在达到λ /1000时,遥感即进入超高光谱(ultraspeetral)阶段(陈述彭等, 1998)。
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