第002章 数字高程模型的数据结构
数字高程模型的数据组织
如果用二进制等长 编码,需要多少位? 编码,需要多少位?
20位 20位 0.5、0.3和 a、b、c 出现的概率分别为 0.5、0.3和 Ea = -log2(0.5) = 1 Eb = -log2(0.3) = 1.737 Ec = -log2(0.2) = 2.322
0.2，他们的信息量分别为： 0.2，他们的信息量分别为：
自上而下建立四叉树
N
原始DEM及其象 原始DEM及其象 限编码
B B C B B
A W
NW 0 SW 3 S
NE 1 E SE 2
0
1
NE
四叉树分割
NE121
2
3
10
11 13
SW12
NW NW 10 NW 120 11 1 SW 12 2 SE 13 3 123 SE SE 122 SW SW 121 NE
DEM行程编码 DEM行程编码
基本思想：对于一幅DEM，常常在行（或列） 基本思想：对于一幅DEM，常常在行（或列）方向上 相邻的若干点具有相同的高程值，因而从第一列开始， 相邻的若干点具有相同的高程值，因而从第一列开始， 在格网单元数值发生变化时依次纪录该值以及重复的 个数，应用时可利用重复个数恢复DEM矩阵 矩阵。 个数，应用时可利用重复个数恢复DEM矩阵。 行程编码方案实际上一种栅格数据的压缩方案， 行程编码方案实际上一种栅格数据的压缩方案，能够 有效的减少DEM 数据存储量，特别是对平坦地区。 有效的减少DEM 数据存储量，特别是对平坦地区。
DEM行程编码 DEM行程编码
1 DEM: 第i行 DEM: 第i+1行
结构：行号i行
2 22 29 (22,3)
3 22 28
4 24 26 (24,1)
数字高程模型
1、数字高程模型：它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型（简称DTM)的一个分支，是表示区域D上的三维向量有限序列。
2、DTM：数字地形模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。
3、TIN：不规则三角网，通过从不规则分布的数据点生成的连续三角面来逼近地形表面。
4、测绘4D产品（即DLG数字线划图、DRG数字栅格影像、DEM、DOM数字正射影像）：DLG：现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集。
数字线划图既包括空间信息也包括属性信息。
DRG：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品。
DEM：数字高程模型是以高程表达地面起伏形态的数字集合。
DOM：数字正射影像利用航空相片、遥感影像，经象元纠正，按图幅范围裁切生成的影像。
5、连续不光滑DEM：指每个数据点代表的只是连续表面上的一个采样值，而表面的一阶导数或更高阶导数不连续的情况。
6、数字地貌模型：是地貌形体及其空间组合的数字形式，是一维、二维、三维、四维空间地貌的可视描述和模拟。
7、DEM误差：DEM高程值与真实值的差异9、插值：根据不同数据集的不同方式，DEM建模可以使用一个或多个数学函数对地表进行表示。
根据若干相邻参考点的高程求出待定点上的高程值。
（内插）14、不规则镶嵌数据模型：用相互关联的不规则形状与边界的小面块集合来逼近不规则分布的地形表面15、行程编码结构：对于一幅栅格图像，常常有行或列方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容，即只在各行或列数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，从而实现压缩16、细节层次模型：对同一个区域或区域中的局部使用具有不同细节的描述方法得到的一组模型。
第002章 数字高程模型的数据结构
★缺点：不管地形变化复杂还是简单，均采用相同的结
构，导致数据冗余而给数据管理带来不便。
★对格网单元数值(代表性)的理解： 观点一:格网单元的数值是其中所有
点的高程值,即格网单元对应的实地单 元区域内高程是均一的高度, DEM单元 内部是同质的,变化只发生在单元边界, DEM模型呈台阶状分布（不连续）。
《数字高程模型》
第二章
DEM的数据组织和管理
第二章 DEM的数据组织和管理
2.1 DEM的数据模型 2.2 DEM的数据结构
2.3 DEM的数据管理
2.1 DEM的数据模型
DEM建立包括三大 环节：1）地形数据采 样,获取地形高程数据； 2）地形建模与内插， 实现地形表面的重建； 3）数组组织与管理。
2.1 DEM的数据模型
1.镶嵌数据模型概述
★镶嵌数据模型的类型（按照网格形状划分）
►规则镶嵌数据模型 ►不规则镶嵌数据模型
▲基于面单元的DEM
2.1 DEM的数据模型
2.规则镶嵌数据模型
★涵义：用具有规则形状和边界的小面块集合来逼近不
规则分布的地形曲面.
★构造方法：用数学手段将研究区域进行规则网格划分，
3.格网与不规则三角网混合的DEM数据结构
（自学）
第二章 DEM的数据组织和管理
2.1 DEM的数据模型 2.2 DEM的数据结构 2.3 DEM的数据管理
2.3.1 DEM的数据库结构 2.3.2 DEM的数据库管理
（自学）
谢谢观赏
为了通过这些离散的地形点来重建地形表面和进行地形应用分 析，需要在这些离散点之间建立一定的联系，即用一定的结构将这 些离散点组织起来，这便是DEM的表示方法和数据结构问题。 1.规则格网DEM的数据结构 简单矩阵结构 行程编码结构 块状编码结构 四叉树数据结构 2.不规则三角网DEM的数据结构 TIN的面结构 TIN的点结构 TIN的点面结构 TIN的边结构 TIN的边面结构
数字高程模型
对地面地形的数字化模拟
01 简介
03 形式
目录
02 建立方法 04 数据来源
05 分辨率
07 产品案例
目录
06 用途
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字 化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是 数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。
(2)不规则三角。不规则三角是用不规则的三角表示的DEM，通常称DEM或TIN(Triangulated Irregular Network)，由于构成TIN的每个点都是原始数据，避免了内插精度损失，所以TIN能较好地估计地貌的特征点、线， 表示复杂地形比矩形格精确。但是TIN的数据量较大，除存储其三维坐标外还要设点连线的拓扑关系，一般应用 于较大范围航摄测量方式获取数值 。
一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线 性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在 DEM的基础上派生。
简介
DTM的另外两个分支是各种非地貌特性的以矩阵形式表示的数字模型，包括自然地理要素以及与地面有关的 社会经济及人文要素，如土壤类型、土地利用类型、岩层深度、地价、商业优势区等等。实际上DTM是栅格数据 模型的一种。它与图像的栅格表示形式的区别主要是：图像是用一个点代表整个像元的属性，而在DTM中，格的 点只表示点的属性，点与点之间的属性可以通过内插计算获得 。
用途
由于DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、军事等国 民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。如在工程建设上，可用于如土方量计算、通视分析 等；在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析如汇水区分析、水系络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基 础;在无线通讯上，可用于蜂窝的基站分析等等。
数字高程模型(dem)的概念
数字高程模型(dem)的概念嘿，朋友！您知道啥是数字高程模型（DEM）不？这玩意儿啊，就像是给大地做的一张立体“身份证”！咱先来说说，这数字高程模型就像是大地的“身材档案”。
您想想看，咱们平常看到的地图，大多就是平面的，告诉您哪儿是哪儿。
可这数字高程模型不一样，它能把地面的高低起伏都给记录下来，就像您能清楚地知道一个人的身高、胖瘦、曲线一样，DEM 能让您对大地的起伏了如指掌。
它是怎么做到的呢？其实啊，就好比是无数个小精灵拿着尺子在大地上到处测量，把每一个点的高度都精确地记下来，然后再把这些点连接起来，形成一个超级详细的立体模型。
这模型有啥用呢？用处可大了去啦！比如说，搞城市规划的人，要是没有 DEM，怎么能知道哪里适合盖高楼，哪里得小心会有滑坡风险呢？再比如搞水利工程的，不知道地形的高低，怎么能规划好水的流向，保证大坝的安全呢？您说，要是建筑师在设计的时候，不参考 DEM，那不就像是闭着眼睛走路，一不小心就会摔个大跟头吗？还有那些研究自然灾害的专家们，有了 DEM，就能更好地预测洪水、泥石流的走向，提前做好防范，保护咱们的家园。
这 DEM 就像是大地的“秘密地图”，只有掌握了它，我们才能更好地了解大地的脾气，和它和谐相处。
您说是不是这个理儿？在农业方面，它也是个大功臣呢！农民伯伯可以根据 DEM 来判断哪里的土地更适合种什么庄稼，哪里容易积水，提前做好排水措施，这不就像是给庄稼找了个最舒服的“家”嘛！而且，在交通规划中，DEM 也发挥着重要作用。
修路的时候，得知道哪里要爬坡，哪里要架桥，要是没有它，那路修得歪歪扭扭，咱们坐车不就像坐过山车一样，颠得七荤八素啦？总之，数字高程模型（DEM）就是我们了解大地、利用大地的好帮手，它就像一把神奇的钥匙，打开了大地的秘密之门，让我们能够更加聪明、更加安全地在这片土地上生活和发展。
您说，这么重要的东西，咱们能不好好研究和利用吗？。
数字高程模型的建立与分析
数字高程模型的建立与分析数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种用数字方式储存地形表面海拔信息的技术，对于地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的应用具有重要意义。
本文将探讨数字高程模型的建立与分析，并介绍其在地理科学、土地利用规划、环境保护等领域的应用。
一、数字高程模型的建立将地球表面的地形信息转化为数字数据，需要借助遥感、测量和数学等技术手段。
其中之一是激光雷达测量技术。
这种技术通过激光器向地面发射脉冲激光，测量激光从发射到反射返回所需时间，从而得到地面特定点的高程数据。
通过这种方式，可以获取大范围、高精度的数字高程模型数据。
此外，卫星遥感数据也可用于数字高程模型的建立。
利用卫星遥感影像，通过对图像中地物的位置和形态进行解译，可以得到地表的海拔高度信息。
结合先进的影像处理算法，可以精确地提取地表特征，并构建数字高程模型。
二、数字高程模型的数据处理与分析获得数字高程模型数据后，需要进行数据处理和分析，以便提取有效的地形信息。
其中最基本的处理包括数据清洗、插值和分类。
数据清洗是指对数字高程模型数据中的噪声和异常值进行去除。
这些噪声和异常值可能是由于测量误差、遮挡物、地物干扰等原因引起的。
通过对数据进行滤波、平滑处理等，可以得到更可靠的地形信息。
插值是指通过有限数量的高程点，推断出整个地形表面的高程变化情况。
常见的插值方法包括反距离加权法、Kriging法等。
通过插值，可以得到地形表面的连续变化，方便后续的分析和应用。
分类是指按照高程值将地形进行分组，以便进行特定目的的研究和分析。
例如，在土地利用规划中，可以将地形根据适宜农业、适宜林业、适宜城市建设等进行分类，为土地合理利用提供依据。
在环境保护中，可以将地形根据降水量分组，以便开展水资源管理和防洪工作。
三、数字高程模型的应用数字高程模型在地理科学、土地利用规划、环境保护等领域具有广泛的应用价值。
数字高程模型的认识
城市规划与建设
数字高程模型在城市规划与建设中具有广泛的应用价值。通过数字高程模型，规 划师可以获取城市地形信息，了解城市的地貌特征和地表形态，为城市空间布局 、道路规划、排水系统设计等提供依据。
数字高程模型还可以用于城市景观设计、绿化规划等方面，提高城市的生态环境 质量和美学价值。
土地资源调查
土地资源调查是数字高程模型应用的另一个重要领域。通 过数字高程模型，可以获取土地资源的地形信息，了解土 地资源的分布、质量和利用状况，为土地资源的合理利用 和保护提供科学依据。
数据采集
通过地面测量、航空摄影测量 和卫星遥感等方式获取地形数 据。
网格生成
将处理后的地形数据转换为数 字高程模型，通常采用规则或 不规则的网格形式进行表示。
流程
DEM的建立流程包括数据采集、 数据处理、网格生成和质量控 制等步骤。
数据处理
对采集到的地形数据进行预处 理、编辑和整理，以确保数据 的质量和准确性。
数据可视化与表达
可视化表达
将数字高程模型转换为可视化的地形图，便于分析和应用。
可视化技术
利用GIS、三维可视化等技术，实现数字高程模型的动态展示和交互操作。
04
数字高程模型的精度与 误差分析
精度影响因素
数据源
数字高程模型的数据源直接影响其精度，高质量 的数据源能够提供更准确的地面高程信息。
采样间隔
详细描述
高分辨率数字高程模型能够捕捉到更多的地形细节，对于城市规划、土地利用、地质调 查等领域具有重要意义。同时，精细化的发展趋势使得数字高程模型能够更好地模拟和
预测地形地貌的变化。
多源数据融合与集成应用
总结词
多源数据的融合和集成应用是数字高程模型 发展的重要方向，能够提高模型的准确性和 可靠性。
数字高程模型
TIN的生成—最近距离方法
最小边长法
首先从离散点集合中选择两个距离最近
的点A、B构成基础边AB，其次在其余的 离散点中进行比较，选择到A和B的距离 之和最小的一点作为三角形的另一个顶 点，构成第一个三角形；然后用同样的 方法向周边扩展。
图（最近距离法和最小边长法）
为什么要进行特殊地物地貌的处理1
TIN的生成—最近距离方法
首先取其中任一点P，在其余各点中寻找 与此点距离最近的点P2，连接P1P2构成第 一边，然后在其余所有点中寻找与这条边 最近的点，找到后即构成第一个三角形， 再以这个三角形新生成的两边为底边分别 寻找距它们最近的点构成第二个、第三个 三角形，依此类推，直到把所有的点全部 连入三角网中，
DTM的核心
地形表面特征的三维坐标数据
z=f(x,y) 一套对地表提供连续描述的数据结构和 算法
数字高程模型的分类
相应数据来源
1、规则格网DTM：
• 直接采样：航测立体模型上规则采样 • 根据不规则采样点进行内插获得
2、曲面DTM：是在其他形式DTM的基础上 通过建模和曲面光滑得到的。 3、等值线DTM ：
TIN等高线的追踪
等值线追踪中的关键问题
2、
等值线平面位置的确定 3、 等值点的追踪 4、 等值线的自动注记
等值点平面位置的确定
等值点：即高程值相等的点，这里要确
定的等值点的平面位置即三角形边界上 等值点的平面位置。
确定三角形边上是否有等高线通过
Z ( Z Z 1 ) ( Z Z 2 ) Z 0 : 有等高线通过 Z 0 : 等高线通过端点，一般 将端点加0.001m Z 0 : 无等高线通过此边
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2.1 DEM的数据模型
1.镶嵌数据模型概述
★镶嵌数据模型的类型（按照网格形状划分）
►规则镶嵌数据模型 ►不规则镶嵌数据模型
▲基于面单元的DEM
2.1 DEM的数据模型
2.规则镶嵌数据模型
★涵义：用具有规则形状和边界的小面块集合来逼近不
规则分布的地形曲面.
★构造方法：用数学手段将研究区域进行规则网格划分，
《数字高程模型》
第二章 DEM的数据组织和管理
第二章 DEM的数据组织和管理
2.1 DEM的数据模型 2.2 DEM的数据结构
2.3 DEM的数据管理
2.1 DEM的数据模型
DEM建立包括三大 环节：1）地形数据采 样,获取地形高程数据； 2）地形建模与内插， 实现地形表面的重建； 3）数组组织与管理。
2.3.1 DEM的数据库结构 2.3.2 DEM的数据库管理
（自学）Leabharlann 谢观赏2.规则镶嵌数据模型
★缺点：不管地形变化复杂还是简单，均采用相同的结
构，导致数据冗余而给数据管理带来不便。
★对格网单元数值(代表性)的理解： 观点二:格网单元的数值是格网中心
点的高程值,其他地方的高程要通过内 插方式确定，此时的DEM呈连续分布.
▲规则格网DEM(GRID)
2.1 DEM的数据模型
构，导致数据冗余而给数据管理带来不便。
★对格网单元数值(代表性)的理解：
观点一:格网单元的数值是其中所有
点的高程值,即格网单元对应的实地单 ▼格网栅格DEM 元区域内高程是均一的高度, DEM单元 内部是同质的,变化只发生在单元边界, DEM模型呈台阶状分布（不连续）。
▲规则格网DEM(GRID)
2.1 DEM的数据模型
2.2 DEM的主要数据结构
无论是从地形图、航空/航天遥感影像上还是通过地面测量,所获 取的数据仅仅是一系列离散的地形点,这些点与点之间相互独立,不 具备任何联系,因而并不能满足地形表达和地形分析的需要。
2.2 DEM的主要数据结构
为了通过这些离散的地形点来重建地形表面和进行地形应用分 析，需要在这些离散点之间建立一定的联系，即用一定的结构将这 些离散点组织起来，这便是DEM的表示方法和数据结构问题。
把连续的地理空间离散为互不覆盖的网格，然后对网格单 元附加相应的属性。
★类型：正在方二形维镶空嵌间数中据，模可型以（有G多R种ID可）能、的正规六则边格形镶嵌
数据模网型划、分正方三法角，形如…正…方.形、正三角形、正六边形等.
应用最广泛的规则镶嵌数据模型,也是目前 DEM的主要结构之一（P28）.
2.1 DEM的数据模型
实现地形表面的重建:1.要对地形曲面进行抽象、总结和提 炼,形成高度概括的地形曲面数据模型, 2.在此数据模型的 基础上,将观测数据按照一定的结构组织在一起,形成对数 据模型的表述,最后借助计算机实现数据管理和地形重建.
2.1 DEM的数据模型
2.1 DEM的数据模型
1.镶嵌数据模型概述
空间对象可用相互连接在一起的网络来覆盖 和逼近，或者说用在二维区域上的网络划分来覆 盖整个研究区域.
1.规则格网DEM的数据结构
简单矩阵结构 行程编码结构 块状编码结构 四叉树数据结构
2.不规则三角网DEM的数据结构 TIN的面结构 TIN的点结构 TIN的点面结构 TIN的边结构 TIN的边面结构
3.格网与不规则三角网混合的DEM数据结构
（自学）
第二章 DEM的数据组织和管理
2.1 DEM的数据模型 2.2 DEM的数据结构 2.3 DEM的数据管理
2.规则镶嵌数据模型
★优点：结构简单（二维矩阵结构），把DEM表示成高
程矩阵，而计算机对矩阵的处理比较方便；格网单元的坐 标隐含在矩阵的行列号中，从而不需要进行坐标数字化 .
▲规则格网DEM(GRID)
思考题：该DEM表 达的区域地貌类型
是怎样的？
2.1 DEM的数据模型
2.规则镶嵌数据模型
★缺点：不管地形变化复杂还是简单，均采用相同的结
3.不规则镶嵌数据模型
★涵义：用来进行镶嵌的小面块具有不规则形状和边界.
★类型：基于三角形的不规则镶嵌数据模型（TIN）、基
于四边形的……、基于六边形的…….
应用最广泛的不规则镶嵌数据模 型,也是目前DEM的主要结构之一
（P29-30）.
第二章 DEM的数据组织和管理
2.1 DEM的数据模型 2.2 DEM的数据结构 2.3 DEM的数据管理