三维地形数据处理教程
测绘技术中的三维数据处理方法介绍
测绘技术中的三维数据处理方法介绍引言：测绘技术是地理信息重要的组成部分，它涉及到对地球表面各种要素的精确测量和描述。
近年来，随着科学技术的迅速发展，测绘技术的发展也日新月异。
尤其是三维数据处理方法的应用，使得测绘技术更加准确、高效和多样化。
本文将介绍几种常见的三维数据处理方法，以及它们在测绘技术中的应用。
一、三维数据采集方法在测绘技术中，三维数据的采集是最基本的步骤。
目前常用的三维数据采集方法主要包括激光雷达遥感技术、卫星遥感技术和地面测量。
其中，激光雷达遥感技术是最为精确和高效的一种方法。
它通过发射激光脉冲并记录其反射时间来获取地面的三维坐标信息。
激光雷达遥感技术广泛应用于地质勘探、城市规划和环境监测等领域。
二、三维数据处理方法1. 点云数据处理方法点云是激光雷达遥感技术中获取的最基本的三维数据形式。
点云数据处理方法主要包括点云滤波、点云配准和点云分割等。
点云滤波是去除点云中的噪声和无效点的方法，可以提高点云的精度和准确性。
点云配准是将多个点云数据进行拼接和对齐的方法，可以得到完整的三维模型。
点云分割是将点云按照特定的属性进行分类和分割的方法，可以提取出不同的地貌特征。
2. 三维重建方法三维重建是将多个二维影像或点云数据进行转换和拼接，生成真实世界中的三维模型的方法。
三维重建方法主要包括影像匹配和体素建模等。
影像匹配是将多个二维影像进行特征提取和匹配，得到三维点云数据的方法。
体素建模是将点云数据转化为体素（一种三维像素）数据，并进行表面重建的方法，可以得到光滑、连续的三维模型。
3. 三维可视化方法三维可视化是将三维数据以直观形式展示出来的方法。
三维可视化方法主要包括三维模型渲染、虚拟现实和增强现实等。
三维模型渲染可以将三维模型以真实感和细节感展示出来，使人们能够更好地理解和分析地理信息。
虚拟现实可以通过虚拟环境和交互式技术，使人们身临其境地感受到三维场景。
增强现实是将虚拟世界与真实世界相结合，实现信息增强的方法，可以为人们提供更具交互性和沉浸感的体验。
测绘技术中地形制图数据处理方法与技巧
测绘技术中地形制图数据处理方法与技巧地形制图是测绘技术领域中的一个重要分支，它是指为了描述、研究和表达地球表面形状特征而制作的地图。
地形制图涉及的数据处理方法和技巧可以分为数据获取、数据处理和数据展示三个方面。
本文将从这三个方面介绍地形制图数据处理方法与技巧。
一、数据获取数据获取是地形制图的首要步骤，它决定了后续数据处理的质量与效果。
常用的数据获取方法包括地面测量、遥感影像解译和卫星控制点。
地面测量是通过使用仪器对地形进行实地测量，获得地形高程数据和地物分布等信息。
在现代测绘中，常用的地面测量仪器有全站仪、GPS和激光扫描仪。
全站仪可以通过测量水平角和垂直角来确定目标点的坐标，从而获得地形要素的位置信息。
GPS则是通过接收卫星信号并测量信号传输时间来确定目标点的坐标，适用于大范围地形测量。
激光扫描仪则可以通过扫描地面并测量扫描点到仪器的返回时间来确定目标点的高程信息，精度较高。
遥感影像解译是一种利用航空或卫星传感器获取获取地形信息的方法。
它通过对遥感影像进行处理和解译，可以获取地面高程、地物分布、植被覆盖等信息。
常见的遥感影像解译方法有直接解译法和数字解译法。
直接解译法是指通过人眼直接观察和解读遥感影像，判断出目标地物的类型和分布。
数字解译法则是借助计算机图像处理软件对遥感影像进行数字化处理和分析，通过像素级别的数学计算和图像分类算法实现地物分析和提取。
卫星控制点是在测图过程中用于定位和校正的已知坐标点。
通过精确测量卫星控制点的坐标，并将其与遥感影像或其他测量资料进行匹配，可以提高地形测量的精度和准确性。
二、数据处理数据处理是地形制图的核心环节，它主要包括数据融合、数据配准和数据处理等步骤。
数据融合是指将不同来源的地形数据进行融合，得到高质量和高精度的地形模型。
融合的方法包括基于小波变换的数据融合和基于图像融合的数据融合。
基于小波变换的数据融合方法通过对地形数据进行小波分析和小波变换，来实现多源数据的融合。
如何进行三维地形模型构建与分析
如何进行三维地形模型构建与分析地形模型是地理信息系统(GIS)中重要的组成部分，它提供了对地表形态和地貌特征的三维可视化和分析。
三维地形模型的构建与分析越来越受到学术界和工业界的关注，在城市规划、自然资源管理和灾害防治等领域具有广泛的应用。
本文将介绍如何进行三维地形模型的构建与分析，并探讨一些实用的工具和方法。
一、数码摄影与激光雷达技术构建三维地形模型的首要任务是获取地表的几何数据。
目前常用的方法主要有数码摄影与激光雷达技术。
数码摄影利用高分辨率的数码相机拍摄地面景物，通过计算机图像处理和摄影测量技术生成三维模型。
激光雷达则利用由飞行器或地面设备发出的激光脉冲探测地面，通过接收脉冲返回的时间和强度信息来计算地表高程。
二、地表数据处理与配准获得地表数据后，需要对其进行处理和配准。
数据处理包括图像校正、去噪和配准等步骤。
图像校正主要是校正图像失真，使其符合真实地面形态；去噪则是去除图像中的干扰信息，保留真实地表的特征；配准是将不同数据源获得的数据进行精确对准，以保证后续分析的准确性。
三、地形模型构建通过地表数据处理后，可以开始构建三维地形模型。
常用的方法包括三角网格化和体素化。
三角网格化是将地表数据进行三角形拟合，生成一个连续且光滑的地表模型。
体素化则是将地表数据划分为小立方体（体素），每个体素代表一个地表区域，再通过插值等方法生成连续的三维模型。
这两种方法各有优缺点，选择应根据具体需求和数据特点进行。
四、地形模型分析三维地形模型的分析是利用模型来探索地表特征、模拟地貌过程和预测地理现象的方法。
常见的地形模型分析包括地形剖面分析、坡度和坡向计算、流域提取和水文模拟等。
地形剖面分析是通过抽取地表数据的剖面来分析地表形态的变化。
坡度和坡向计算则是分析地表的陡峭程度和朝向。
流域提取可以根据地表高程和水流方向进行，用于分析洪水的传播和河流的形成。
水文模拟则是模拟地表径流和水文过程，用于灾害风险评估和水资源管理。
三维扫描土方测绘的操作流程
三维扫描土方测绘的操作流程三维扫描土方测绘是一种现代化的土地测量技术，它利用激光扫描仪等设备对地面进行高精度、全方位的三维数据采集，以获得准确的地形图和地貌模型。
以下是三维扫描土方测绘的操作流程：1. 准备工作：在进行三维扫描土方测绘之前，需要准备好必要的工具和设备。
这包括激光扫描仪、三脚架、数据存储设备以及相关的电源和配件。
确保设备工作正常并充电或备有足够的电池电量。
2. 设置参数：根据具体的测绘需求，进行激光扫描仪的参数设置。
这包括扫描密度、扫描范围、分辨率等。
根据所需的精度和测量范围进行选择，并确保设置正确。
3. 安装设备：将激光扫描仪安装在三脚架上，并确保其稳定。
调整仪器的姿态和高度，使其能够扫描到所需的区域，同时确保视野不受遮挡。
4. 数据采集：启动激光扫描仪，开始数据采集。
移动仪器以覆盖整个测量区域，在保持相对位置固定的前提下，进行扫描。
通常情况下，可以采用平行线或螺旋线等方式进行扫描，以充分覆盖整个区域。
5. 数据处理：完成数据采集后，将采集到的点云数据导出到计算机中进行处理。
使用专业的三维数据处理软件，对点云数据进行清理、滤波和重建等操作，以消除噪声和提高数据质量。
6. 数据分析：在数据处理完成后，对得到的三维模型进行分析。
可以通过绘制等高线、进行剖面分析等方式，了解地形的起伏情况和地貌特征。
这些数据对于土方工程的规划和设计具有重要的参考价值。
7. 生成成果：根据需求，将分析得到的数据生成相应的结果和报告。
这些成果可以以图像、数字模型等形式输出，以便于在工程中使用和展示。
以上是三维扫描土方测绘的基本操作流程。
通过这一流程，可以获得高精度、全方位的土地测量数据，为土地开发和工程规划提供科学依据。
地形级实景三维制作流程
地形级实景三维制作流程地形级实景三维制作是一种基于实际地形数据和真实照片进行建模和渲染的过程，旨在创建出逼真的三维场景。
本文将介绍地形级实景三维制作的流程，并分为数据收集、建模、纹理贴图和渲染四个主要步骤进行讲解，希望能对读者有所启发。
一、数据收集数据收集是地形级实景三维制作的第一步，它是建模工作的基础。
常见的数据收集方式有以下几种：1.测量工具：使用测量工具进行实地测量，获取地形的海拔、坡度、高程等数据。
2.遥感数据：利用卫星、飞机等遥感数据获取器，获取高分辨率的地形图像和卫星测绘数据。
3.激光扫描：用激光扫描仪进行地形扫描，获取精确的地形数据。
4.数字高程模型（DEM）：使用DEM数据集，以数字高程模型的形式提供地形数据。
二、建模建模是地形级实景三维制作的核心部分，它涉及到将收集到的地形数据转换为可视化的三维模型。
建模可以分为以下几个大的步骤：1.地形平滑：根据收集到的地形数据，使用平滑算法将地形数据中的高低起伏转化为平滑的曲线。
2.高程调整：根据实际地形数据，对地形模型进行高程调整，确保模型与实际地形相匹配。
3.地貌细节：根据实地调查和遥感数据，增加地形模型的细节，如山脉、峡谷、河流等。
4.三维模型：根据建模需求，使用专业建模软件（如3ds Max、Maya等）创建三维模型，如建筑物、植被等。
5.碰撞检测：对建立的三维模型进行碰撞检测，以确保模型的稳定性和可用性。
三、纹理贴图纹理贴图是地形级实景三维制作的重要一环，它能使模型更加逼真。
纹理贴图可以分为以下几个步骤：1.纹理收集：收集地形实景数据、卫星照片、飞行影像等，作为纹理来源。
2.纹理处理：使用图像编辑软件，对收集到的纹理数据进行处理，如去除噪点、颜色校正等。
3.纹理映射：将处理后的纹理数据映射到三维模型上，使其与地形模型相匹配。
4.纹理融合：对不同纹理层进行融合，使得过渡自然，地形更加真实。
5.镜面反射：根据光照的角度和纹理贴图的特性，为模型设置镜面反射效果，增强真实感。
第三章地形三维显示的基本理论和算法精品PPT课件
投影面P
y
m
O
θn
N
Z
x TOT
物面T
YT M
XT
§3.3 投影变换的数学模型
如上图所示，DEM中任一点M在地面坐标系OT－ XTYTZT，a中的坐标为（Xm,Ym，Zm），它在投影平面 P上的像点为m，则m点在投影坐标系O－xy中的坐标 （xm,ym）由下式计算求出：
y xm m ((X X (X M M M X X X S S))Ss c )s(io X i n M ss n ss iiiX n n ( n S Y )(M Y c (Y M M o Y S Y ) Y S sc)(SY s )M o s i ic s n Y c n S c o )o so s i(s Z (s n Z M (Z M M Z Z SZ )Ss)Sc ) io n s
不难看出，上述坐标变换的数学模型具有以下特点： 1）该数学模型在理论上是严密的；
2）改变视点S的位置，就可以在屏幕上绘制出在不 同方位观察地面的立体透视图；
3）若视点位置不变，只改变参数θ，这意味着代 表地形表面的DEM数据场绕视点和投影平面P旋转不同 的角度，也同样可以在屏幕上生成不同视角条件下的 立体透视图。
(XT,YT,ZT)是视点S在地面坐标间的夹角；
θ是地面坐标系的XT轴与投影坐标系的X轴之间的夹角。
§3.2.3 透视投影变换原理
S 视点
投影面P
y
m
O
θn
N
Z
x TOT
物面T
YT M
XT
§3.3 投影变换的数学模型
如上图所示，DEM中任一点M在地面坐标系OT－ XTYTZT，a中的坐标为（Xm,Ym，Zm），它在投影平面 P上的像点为m，则m点在投影坐标系O－xy中的坐标 （xm,ym）由下式计算求出：
如何进行不规则地形的三维重建
如何进行不规则地形的三维重建近年来，随着科技的不断发展，三维重建技术在各个领域得到广泛应用。
而在不规则地形的三维重建方面，由于地形复杂多变，存在诸多挑战和难点。
本文将探讨如何进行不规则地形的三维重建，并介绍一些相关的技术和方法。
一、激光扫描技术激光扫描技术是不规则地形三维重建的一种常用方法。
它通过利用激光器发射激光束，然后接收激光束的反射信号，从而获取地形表面的激光点云数据。
这些数据可以通过计算机软件进行处理，得到地形的三维模型。
在进行激光扫描时，需要选择合适的扫描设备和设置扫描参数。
一般情况下，高精度的激光扫描设备可以提供更准确的数据，但也会增加成本和操作难度。
因此，在选择激光扫描设备时，需要综合考虑实际需求和预算。
同时，合理设置扫描参数，如激光发射频率、角度分辨率等，可以在一定程度上提高数据质量和处理效率。
二、摄影测量技术除了激光扫描技术，摄影测量技术也是不规则地形三维重建的一种常用方法。
通过航空或地面摄影，获取地形的影像数据，并利用影像处理技术进行三维模型的生成。
在进行摄影测量时，需要注意摄影设备的选择和设置。
一般情况下，高分辨率的相机可以提供更清晰的影像，但也可能增加数据处理的难度和时间。
因此，需要根据不同场景和需求，选择适宜的摄影设备。
同时，合理设置相机参数，如快门速度、焦距等，可以提高影像质量和模型重建的效果。
三、数据处理与分析在获取地形数据之后，需要通过计算机软件进行数据处理与分析，以生成地形的三维模型。
这个过程中，一般包括数据的点云配准、拼接、滤波、表面重建等步骤。
点云配准是将不同位置、角度获取的激光或影像数据进行对准，以消除误差和重叠区域不一致带来的问题。
拼接是将配准后的数据按照一定规则进行组合，以形成完整的地形模型。
滤波是对点云数据进行处理，去除可能存在的噪点和异常值，以提高模型的真实性和精度。
表面重建是将点云数据转化为连续的地形表面，一般采用三角网格等方法来实现。
四、不规则地形三维重建的应用不规则地形三维重建技术在许多领域都有广泛的应用。
三维数据处理流程
操作步骤1.打开Arcmap，打开tool----add xy data，选择要加载的原始数据。
加载后点击Edit按钮（图1），为图层选择坐标和投影，坐标选择为Geographic---World---WGC84，投影选择为Projection---UTM---WGS84---47N。
加载ASCII数据命名方式为：x-1-y，x代表小区编号，a、b、c、d分别对应的是30，90，120，60放水量的小区，y代表扫描次数。
举例说明：b-1-1即放水量为90的小区第一次扫描的地形数据。
图12. 加载成功后，在Arcmap左侧引导菜单中点击加载的点图层，单击右键，在出现的菜单中选择Export data将图层数据导出为shp格式数据（图2）。
导出数据命名方式如下，2p1：2代表第2个小区（放水量为90），p代表点，1代表第2小区第一次的地形数据。
图23. 将导出的点（如2p1）在ArcCatalog中复制3遍，分别用于积水区、沟壁和沟床的数据生成。
复制的点文件无需专门命名。
4. 将已做好的小区边界面文件和对应需要裁剪的点文件加载到Arcmap中，仍以2p1为例，如果要裁剪2p1这批点数据的积水区，则将复制的2p1文件和积水区边界的面文件加加载，先尽可能多的手动删去积水区边界以外的点数据，然后选择ArcToolbox---Analysistool---Extract---Clip工具，对话框中Input Feature选择点文件，Clip Feature选择面文件。
注：(1)边框文件的命名方式举例：2kgcp，2代表第2小区，k代表边框，gc代表沟床（js代表积水区，gb代表沟壁），p代表面文件（l代表线文件）。
（2）Clip工具所能裁剪的点不超过50万个点，因而尽量将裁剪区域外的多余点删除，如果仍然无法成功裁剪，应适当删减裁剪区域内的点。
（3）裁剪后的文件命名方式为：x--y--z，x代表小区编号，分为1，2，3，4；y代表地点，分为积水区（js），沟壁（gb），沟床（gc），z代表扫描次数，此次一共扫描了6次。
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三维地形数据处理教程1用于3DS MAX模型制作的基础地形处理操作比较简单，利用Global Mapper把DEM数据转换DXF 3D 表面文件即可。
注意：1. 导入到MAX中是Mesh文件，点未合并。
2. 文件通常比较大，容易导致计算机响应缓慢，所以数据量要进行控制。
一般是15米分辨率40平方千米是一个极限，一般处理为30米分辨率的。
2VRMap地形制作预处理数据预处理的目的是将各种原始文件转换成VRMap识别的文件格式。
地形文件数据预处理为标准的USGS DEM数据，由于VRMap不识别投影系统，所以只要平面坐标信息正确即可。
影像文件数据预处理为标准的Tiff数据，并需要编辑相应的tab，以便与地形文件相匹配。
由于原始数据的情况比较多，所以这部分工作比较复杂，根据原始数据的情况分为以下几种情况。
2.1最理想情况——客户提供标准的DEM数据和影像数据。
标准的DEM数据：一般是ArcGIS的GRID格式数据，也有直接提供USGS DEM 数据的，数据具有投影坐标系统，数据已经分幅切割完毕。
标准的影像数据：一般是TIFF数据，与DEM数据具有相同的投影坐标系统且匹配良好，已经分幅切割完毕。
对于这种情况，操作如下：DEM数据处理使用global mapper。
1. 如果数据范围较小，只有很少的文件数（一般只有一张），可以直接打开GRID 文件，点击file（文件）菜单，选择输出栅格文件——DEM文件。
可能会弹出对话框提示投影坐标之类的信息，在这里无需管他，确定进入下一对话框。
在弹出的对话框中：一般设置里，垂直单位一般选择meter（米），采样间距一般不修改，但不要小于1米；如原始文件比较大，可以在网格化里指定网格输出的行列数或指定输出的单个DEM的大小；如果想要输出指定范围的DEM，可以在导出边界里选择输出的范围，通常使用全球投影（UTM-米）或绘制方形区域。
在导出边界的全球投影中可以看出DEM的四至，但DEM可能不是矩形，所以不能简单的认为四至就代表角点的坐标值。
为了保证DEM和影像数据有效匹配，需要把DEM裁切成矩形，以便获得角点的坐标值来裁切相应的影像和编辑Tab 文件。
设定好参数后，确定，选择输出目标位置和文件名，输出DEM数据。
2. 如果数据范围大，文件数多（要求文件切割良好），可选择batch convert/reproject（批量转换/重投影），在弹出的select file type to convert from（选择转换的文件类型）对话框里，选择需要转换的数据格式，这次是geosoft grid （也就是grd），单击ok。
在弹出的select file type to convert to（选择转换的目标文件类型）对话框里，选择要转换成的数据格式，这次是dem（usgs ascii dem format），单击ok。
在弹出的batch convert对话框里，点击add files，选择要转换的文件，在右侧点击specify output directory 然后点击change，更改输出目录，最后点击ok。
如果原始文件不带投影，在转换时会弹框报警，直接ok（确定），在弹出的对话框里注意planar units和elevation units的单位是否是meter（米），点击下面的use selcect projection for all，直接ok，开始输出DEM数据。
影像数据处理由于Tiff数据支持良好，所以主要工作是裁切影像和tab文件的编辑。
1. 裁切影像：为了保证影像与DEM的良好匹配和方便编辑Tab文件，需要参照裁切好的DEM，裁切影像，并获得影像的角点坐标值。
裁切影像是在输出栅格文件——tiff文件的对话框里利用边界导出进行，并在全球投影中读取角点坐标值。
2. Tab文件的编辑：标准的MapInfo Tab文件支持不好，一般使用自行编辑的tab 文件。
标准MapInfo Tab文件内容如下：VRMap支持的Tab文件内容如下：角点的坐标是自左上角点顺时针旋转的三个点，前面的坐标是地图上的绝对位置，后边的坐标是影像的像素值。
切记角点的顺序不要弄错，否则编译时会出错。
角点的坐标值可以从边界导出中的全球投影中获得，角点坐标值需要是裁切过的影像的角点坐标。
2.2客户提供的数据不符合要求。
这种情况需要先进行数据转换和数据配准。
1. 数据转换DEM可能出现TXT格式、ASC格式、IMG格式、甚至Tiff格式，影像可能出现jpg格式、IMG格式等等，基本上可以利用ArcGIS和Global Mapper进行转换。
Global Mapper的操作可以参照DEM的输出操作进行（同时还可以进行裁切和角点坐标的记录）。
Global Mapper基本上可以转换绝大部分格式的数据，但IMG 格式不行。
ArcGIS可以转换IMG格式为Tiff格式，但不能转出DEM格式，所以两种软件都需要使用。
2. 配准配准操作的目的是使数据具有绝对坐标，并对不匹配的数据使之匹配。
如果客户需要有绝对坐标的数据，就一定需要提供至少一张有绝对坐标的数据，可以是影像，DEM数据、矢量图等任何形式，或者是绝对坐标偏移量数值。
配准的数据准备有带有绝对坐标的参照数据、需要配准的数据。
操作如下：●在ArcGIS中打开参照数据和需配准数据，两者应该会有一定的偏差。
●在工具栏上右键点击，选择Georeferencing工具，在Layer中选择需要配准的数据。
●在Georeferencing工具中点击最后面的钮，调出View Link Table（连接查看器）。
●在最左边的Georeferencing下拉菜单里不要激活Auto Adjust（自动调整）。
●点击Georeferencing工具中倒数第二个按钮——Add Control Point（添加控制点），开始在需要配准的数据和参照数据之间连接同名点，随着同名点的不断添加，View Link Table（连接查看器）里的计算方法会逐渐增加，一般1次项和2次项就可以了，也可以选择最下面的Adjust算法，同时RMS（系统误差）会慢慢变化，只要数值不太大就可以，如果数值太大，就意味着有同名点连接错误，需要删除或修改。
●在控制点数量差不多，RMS又比较下的时候，就可以选择apply，接受配准，需要配准的数据会发生平移，旋转，缩放，变形等，最后与参照数据高度匹配，这是如果认为合适就可以在Georeferencing下拉菜单里选择Rectify输出数据。
●输出选项里可以选择数据的输出格式，分辨率等。
●数据转换成可以接受的格式后，就可以按照理想情况进行数据处理了。
2.3客户不提供DEM和影像数据这种情况至少需要一张符合客户要求的矢量图，不要求有绝对的投影，但平面坐标必须符合客户要求，通常要求客户提供这样一张图（一般还有投影坐标文件，一般是prj格式），这是最低要求，如果不满足，则只能制作虚拟的地形数据，这就失去了地形数据制作的意义。
一般会是地形图或工程图。
其他基本的数据需要公开下载，下面有相关介绍，请参考。
流程图如下：最终影像数据根据客户需求可以选择LandSat数据或Google截图数据作为可编译的数据。
1. 带投影坐标的矢量图，在ArcCatalog中如下图绿色的文件所示，不同的符号代表不同的类型，基本分为点、线、面等。
在ArcCatalog中，右键点击矢量图文件，选择属性（properties），在XY Coordinate System选项中查看是否有投影坐标系统，如果有的话，则进入下一步配准google截图或LandSat影像。
如果没有的话，选择select加载客户提供的prj文件（通常这样操作）或ArcGIS内置的投影坐标系统，或者选择import加载有投影坐标系统的文件，使矢量图获得与加载文件一致的投影坐标系统（有时会这样操作）。
通过这一步，获得带投影坐标系统的矢量图文件。
2. 获得可编译的精度要求不高的LandSat影像数据。
利用LandSat影像直接配准，获得与矢量图一致投影坐标的LandSat影像，但配准的难度较大，有一定经验后可以这样操作。
如果选择了直接配准LandSat影像，在配准完成后就可以进行理想状况的操作了。
3. 利用Google影像建立投影坐标系统与经纬度的关系，并获得可编译的Google 影像。
利用按照经纬度下载的Google截图，以矢量图为参照，通过配准，使Google 影像具有与矢量图一致的投影坐标系统，同时Google影像的角点具有经纬度。
如果客户要求影像的分辨率比较高且数据精度要求不高的情况下，在Google影像配准后就可以直接转换Google影像为tiff格式进行影像编译了。
4. 获得可编译的较为准确的LandSat影像数据。
如果选择以Google影像作为中间环节来配准LandSat影像，那就需要参照带投影坐标系统的Google影像对LandSat影像进行配准，使LandSat影像具有和矢量图一致的投影坐标系统。
获得可编译的影像数据后就可以按照理想状况进行操作了。
5. 获得可编译的DEM数据。
利用Google影像或LandSat影像的角点经纬度与DEM数据的角点经纬度一致的关系，将下载的DEM数据配准到已经具有投影坐标系统的Google影像或LandSat影像上，使DEM数据具有和矢量图文件一致的投影坐标系统。
注意事项这种情况的误差是非常大的，在操作时要非常小心，尽量减少人工误差的出现。
不可避免的误差有：Google影像配准矢量图、DEM数据配准Google影像时的系统误差，Google截图时经纬度与实际位置的计算误差。
只在不得已的情况下且数据的精度要求可以降低时使用本方法，并应声明误差不可避免。
3地形修改需要地形修改的情况有以下几种：1. 原始DEM数据质量不高，有坏点；2. DEM数据现势性不好，与影像不匹配；3. 模型与DEM数据冲突，出于美观和合理性考虑。
地形修改的方法有两种：1. 在VRMap平台中指定范围降低DEM的高度，比较简单，但效果不是十分理想，易出现漏缝和立壁。
平地和小范围较为合适。
2. 利用ArcGIS修改等高线，重新生成DEM数据，效果理想，但时间长，对操作人员的经验要求比较高，理论上可以任意修改地形。
下面只介绍ArcGIS修改地形的操作过程。
1. 在ArcCatalog中建立与DEM坐标系一致的面层和修改用等高线层（带z值字段）。
2. 在ArcMap中加载DEM数据和面层，用面元素标出需要修改的DEM的范围。
3. 利用Arctools中的空间分析工具，抽取需要修改的DEM数据。
（2、3的目的是为了减少不需要修改的数据的显示，提高效率）4. 在ArcMap中加载抽取的DEM数据，利用3D分析工具生成原始等高线层。