Transcript 5空间数据的内插方法
第四章 GIS的数据处理 • • • • • • §1空间数据的坐标变换 §2空间数据结构的转换 §3多源空间数据的融合 §4空间数据的压缩与综合 §5空间数据的内插方法 §6图幅数据边沿匹配处理 §5空间数据的内插方法 通过已知点或分区的数据，推求任意点或分区数 据的方法就称为空间数据的内插。 一.基本概念 二.整体插值法 三.局部插值法 §5空间数据的内插方法 一.基本概念 1.空间数据插值的概念和必要性 1）数据分布不完整； 2）数据分布不均匀； 3）对空间变量分布规律不够了解； 4）进行格式转换、进行坐标校正或在应用对象变化时 2.空间数据插值主要四种类型 3.整体插值和局部插值法 §5空间数据的内插方法 一.基本概念 2.空间数据插值主要四种类型： 1）基于专业知识基础进行空间插值（变换函数插值） 2）用一个数学关系来模拟已知样点上空间变量的分布 3）邻近样点数值决定法 4）边界插值法 §5空间数据的内插方法 一.基本概念 3.整体插值和局部插值法 1）整体插值方法用研究区所有采样点的数据进行全区 特征的拟合； 2）局部插值方法仅用邻近的数据点来估计未知点的值 §5空间数据的内插方法 二.整体插值法 1.变换函数插值 根据待插值变量与一个或多个空间变量的经验关 系来进行空间插值。如土壤重金属污染与距污染 源的距离和高程的关系。 2.趋势面分析 基于整个区域各样点上的已知数据，寻求一个数 学关系来模拟该空间变量在整个区域的分布。 3.边界插值法 它假设任何重要的变化发生在边界上，边界内的 变化是均匀的，同质的，每个单元内部取同样的 空间变量值。 §5空间数据的内插方法 三.局部插值法（采用活动窗口） 1步骤： 1）定义窗口（即插值邻域或搜索范围） 2）选择进行插值的数学关系。 3）搜索落在窗口内的样点 4）基于每个待插点窗口所套住的样点数据，根据 所选择的数学关系进行插值计算，以确定待插的 网格点处的空间变量之值。 §5空间数据的内插方法 三.局部插值法（采用活动窗口） 2方法： 1）局部函数法：用一个数学关系来逼近或拟合待 插点窗口所套住的样点数据。 2）移动平均法：直接采用待插点窗口套住的样点 数据的简单平均值。 3）样条函数：将数据平面分成若干个单元，在每 一个单元上用低级多项式（三次样条函数）构造 一个局部曲面，对单元内的数据点进行最佳拟合。 内插法 内插法有： 1）最近值内插：从最接近的数据点取值。 2）使用基于两点的简单直线内插。 3）基于三点或更多点的曲线内插：可以采用样条函数。 4）随机内插：基于一定数目的已知点、参数和随机点来内插。 5）模型内插：建立一定的模型来内插。 下两图分别显示各自的5种方式—— 第四章 GIS的数据处理 • • • • • • §1空间数据的坐标变换 §2空间数据结构的转换 §3多源空间数据的融合 §4空间数据的压缩与综合 §5空间数据的内插方法 §6图幅数据边沿匹配处理 §6图幅数据边沿匹配处理 一.图形的编辑 二.图幅数据边沿匹配处理 三.识别和检索相邻图幅的数据 四.相邻图幅边界点坐标数据的匹配 五.相同属性多边形公共界限的删除 返回 一、图形的编辑 1．结点的编辑 1.1 结点匹配；1.2结点与线的匹配 2．图形的编辑 2.1 删除与增加一个顶点；2.2移动一个顶点; 2.3 删除一段弧段 3．数据检查与清理 3.1 数据检查；3.2数据清理 4． 撤消与恢复编辑(Undo与Redo)功能 5．图形的裁剪与合并 一、图形的编辑 1．结点的编辑 1． 1结点的吻合（结点匹配）： 结点吻合（结点匹配或结点附和）。如图所示，三个线目标或多边形的边界弧段中的结点 A、B、 C，本来应是同一点，坐标一致，但是由于数字化的误差，三点坐标不完全一致，造成它们之 间不能建立关联关系。为此需要经过人工或自动编辑，将这三点坐标匹配成一致，或者说三点 吻合成一个点。 A C B 没有吻合在一起的三个结点 一、图形的编辑 1．结点的编辑 1． 1结点的吻合（结点匹配）： 四种方式： 1）结点移动； 2）用矩形中心点作为结点； 3）通过求交点的方法； 4）自动匹配。 A C B 一、图形的编辑 1．结点的编辑 1． 2结点与线的吻合： 结点与线的吻合，如图所示。 C B D A 一、图形的编辑 1．结点的编辑 1． 2结点与线的吻合： 方式： 1）一是结点移动，将结点移动到线目标上； 2）二是使用线段求交，求出AB与CD的交点； 3）三是使用自动编辑的方法，在给定的容差内，将它们自动求交并 吻合在一起。 一、图形的编辑 2 ．图形的编辑 2． 1删除与增加一个顶点：删除顶点时,只是在原来存储 的位置重写一次坐标,拓扑关系不变;增加顶点时,必须给一个新的目标 标识号,重写一个线状目标,将原来的目标删除,并需要调整拓扑关系。 i k p i m k m l h j 删除一个顶点 l o h j 增加一个顶点 一、图形的编辑 2 ．图形的编辑 2． 2移动一个顶点：只改变某个点的坐标，不涉及拓扑关 系的维护和调整。 d b c’ e a c 移动一个顶点 f 一、图形的编辑 2 ．图形的编辑 2． 3删除一段弧段：处理复杂，需要赋予新的目标标识， 并需要调整原来的拓扑关系。 f 删除一段弧段 c a 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 3． 1数据的检查： 指拓扑关系的检查。包括检查结点是否匹配、 是否存在悬挂线（线段过长或过短；伪结点； 线段的断裂）；多边形是否闭合（多边形裂口） 等。 3． 2：数据清理： 用自动的方法清除空间数据的错误。 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 (b)不及 (a)实际地物 (c)过头 线段过长或过短 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 伪节点 伪结点 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 多边形裂口 未吻合的结点 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 “碎屑”多边形或“条带”多边形（Sliver Polygon）：一般由于重复录入 引起，由于前后两次录入同一条线的位置不可能完全一致，造成了“碎屑”多 边形。另外，由于用不同比例尺的地图进行数据更新，也可能产生“碎屑”多 边形。 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 (a)正常多边形 (b)不正规多边形 不正规多边形 是由于输入线时，点的次序倒置或者位置不准确引起的， 在进行拓扑生成时，同样会产生“碎屑”多边形。 一、图形的编辑 3．数据检查与清理 3． 2：数据清理： 用自动的方法清除空间数据的错误。 • 给定一个结点吻合的容差，使该容差范围之内的结点自 动吻合在一起，并建立拓扑关系； • 给定短段的容限，将小于该容限的短弧段自动删除。 一、图形的编辑 4． 撤消与恢复编辑 4． 撤消与恢复编辑(Undo与Redo)功能 • 除了记录编辑的操作和编辑目标的空间坐标外，还要记录它的目 标标识，以及空间拓扑关系。 A1 A1 A6 A6 A2 A2 N2 N1 A4 N2 N1 A4 A3 A5 A3 A5 一、图形的编辑 5．图形的裁剪与合并 在许多情况下需要用到图形的裁剪，如窗口的开窗、放大、漫游 显示。 5． 1直线的窗口裁剪： 5． 2多边形的窗口裁剪： 5． 3图形的合并： 二、图幅数据边沿匹配处理 1．图幅接边 1．1几何接边： 1．2逻辑接边： 2．拓扑关系的自动建立 2．1欧拉定理： 2．2点、线拓扑关系的建立： 2．3多边形拓扑关系的自动建立： 二、 图幅数据边沿匹配处理 1．图幅接边 (a)拼接前 (a) （b）拼接中的边缘不匹配 (b) (c)调整后的拼接结果 (c) 图幅拼接 二、图幅数据边沿匹配处理 1．图幅接边 • 由于空间数据采集的误差和人工操作的误差，两个相邻图幅的地图 的空间数据在结合处可能出现逻辑裂隙与几何裂隙。 • 逻辑裂隙指的是当一个地物在一幅图的数据文件中具有地物编码A， 而在另一幅图的数据文件中却具有地物编码B，或者同一物体在这 两个数据文件中具有不同的属性信息，如公路的宽度、等高线的高 程等。 • 几何裂隙指的是由数据文件边界分开的一个地物的两部分不能精确 地衔接。 • 图幅接边：在GIS中，需要把单独数字化的相邻图幅的空间数据在 逻辑上和几何上融成一个连续一致的数据体，这就是GIS中的图幅 接边（图形拼接）问题。图幅接边包括几何接边和逻辑接边。 二、图幅数据边沿匹配处理 1．图幅接边 1．1几何接边： 超 限 需 人 工 接 边 相邻图幅几何接边过程 二、图幅数据边沿匹配处理 1．图幅接边 1．2逻辑接边： A A1 指针 A Oid A1 图 1 文件 Oid A A3 A2 指针 A Oid A2 Oid A3 图 2 文件 指针 A1 A2 总目标文件 图 3 文件 A3 指针 A 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 2．拓扑关系的自动建立 • GIS中空间拓扑关系的核心是建立点（或称结点）、线 （或称弧段）、面（或称多边形）的关联关系，即建 立下列各个表。 N2 A5 A2 B2 A1 A6 B1 N1 N3 B4 A3 B3 A7 A8 A4 N4 N5 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 表 1 面块-弧段的拓扑关系 b=b(n) 面块 弧段 B1 A1 A2 A3 B2 A2 A5 A6 B3 A3 A4 A7 B4 A6 A7 A8 N2 A5 A1 A2 A6 B1 表 2 弧段-结点的拓扑关系 a=a(n) 弧段 起始点 终结点 A1 N1 N2 A2 N2 N3 A3 N1 N3 A4 N1 N4 A5 N2 N5 B2 N1 N3 B4 A3 B3 A7 A8 A4 N4 N5 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 表 3 结点-弧段的拓扑关系 n=n(a) 结点 弧段 N1 A1 A3 A4 N2 A1 A2 A5 N3 A2A3 A6A7 N4 A4 A7 A8 N5 A5 A6 A8 表 4 弧段-面块的拓扑关系 a=a(b) 弧段 左多边形 右多边形 A1 0 B1 A2 B2 B1 A3 B1 B3 A4 B3 0 A5 0 B2 A6 B2 B4 A7 B4 B3 A8 B4 0 N2 A5 A2 B2 A1 A6 B1 N1 N3 B4 A3 B3 A7 A8 A4 N4 N5 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 表 5 弧段与结点和面块之间的拓扑关系 a=a(n,b) 弧段 起始点 终结点 左多边形 右多边形 A1 N1 N2 0 B1 A2 N2 N3 B2 B1 A3 N1 N3 B1 B3 A4 N1 N4 B3 0 A5 N2 N5 0 B2 A6 N3 N5 B2 B4 A7 N3 N4 B4 B3 A8 N4 N5 B4 0 N2 A5 A2 B2 A1 A6 B1 N1 N3 B4 A3 B3 A7 A8 A4 N4 N5 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 2．1欧拉定理： • 对于一个多边形地图，结点n，弧段a和面块b存在下述函数关系 （欧拉定理） • c = n –a + b，或者c + a = n + b • 其中c是一个常数，称为多边形地图的特征，如果b包含边界里 面和外面的面块，c=2；如果仅包含边界里面的面块，c=1。 • 欧拉定理将用于GIS中拓扑关系的检验。 n=4,b=1 a=4, c=1 n=4,b=2 a=5, c=1 点、线、面欧拉公式举例 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 • n=8;b=1 c=1;a=9 欧拉公式在空间拓 扑关系的检查中有 重要作用。它能发 现点、线、面不匹 配的情况以及多余 和遗漏的图形元素。 在下列图中，它们 不满足欧拉公式。 n=10;b=1 c=1;a=9 n=9;b=3 c=1;a=10 用欧拉公式检查拓扑的一致性 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 2．2点、线拓扑关系的建立： 弧段-结点表 N2 N1 N3 A1 A2 (a) Oid A1 A2 N2 N1 起始点 终结点 N1 N2 N2 N3 弧段-结点表 N3 A1 A2 A3 Oid A1 A2 A3 起始点 终结点 N1 N2 N2 N2 N3 N4 N2 弧段-结点表 N3 A1 A2 A3 A4 (c) N4 Oid A1 A2 A3 A4 Oid N1 N2 N3 弧段号 A1 A1 A2 A2 结点-弧段表 N4 (b) N1 结点-弧段表 Oid N1 N2 N3 N4 弧段号 A1 A1 A2 A3 A2 A3 结点-弧段表 起始点 终结点 N1 N2 N2 N4 N2 N3 N4 N3 Oid N1 N2 N3 N4 弧段号 A1 A1 A2 A3 A2 A4 A3 A4 二、图幅数据边沿匹配处理 2．拓扑关系的自动建立 2．3多边形拓扑关系的自动建立： §6图幅数据边沿匹配处理 一.图形的编辑 二.图幅数据边沿匹配处理 三.识别和检索相邻图幅的数据 四.相邻图幅边界点坐标数据的匹配 五.相同属性多边形公共界限的删除 返回 第五章 GIS空间分析 • • • • • • §1数字地面模型分析 §2空间叠合分析 §3空间缓冲区分析 §4空间网络分析 §5空间统计分析 §6空间数据的集合分析和查询 §1数字地面模型分析 1． DEM概述 2． DEM数据的网格化 3． DEM的主要表示方法 4 ． DEM的数据源和采样方法 5 ． DEM应用 1． DEM概述 1 . 1 DTM与DEM的概念 • DEM • DTM 1 . 2 DEM数据的分布特征 • 格网状数据 • 离散数据 1．1 DTM与DEM的概念 • DTM（Digital Terrain Mode）数字地形 模型； • 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。 • 地表单元上地形参数的集合，通常DTM可由DEM 生成。 数字地面模型DTM • 数字地面模型由数字高程模型（地形等 高线插值产生）产生，主要包括： （1） 高程分级 • 等间距或不等间距划分为若干高程等级， 如用来区分丘陵、低山、中山、高山等 （2） 平均高程 1n h h ( pk ) n k 1 • 式中n的计算单元内栅格个数； • h（Pk）为第k点的高程。 （3）相对高程 • 设参考高程为hm，则各栅格点上相对高 程为： • • h p h p hm k=1，…，N k k （4） 极值高程和高差 • hmax MAX h pk hmax MIN h pk h hmax hmin （5）坡度 • 切面方程： Z x, y ax by z • 坡度为该平面法线与水平面法线之间的夹角： a arc sec a b 1 2 2 • 将计算结果划分为91级（0-90），为代表水平面的情 况。 （6）坡向 • 坡向为上述拟合平面的法线在水平面上 投影的方位角： a arctg b / a • 按22.5度的方位角间隔由正北顺时针划分 为16个方位，每级取值范围为11.25度。 （7）地表粗糙度 • 反映某一面积单元内地势伏变化的复杂 程度，是地表面积与投影面积之比： R A实 / A坡 sec Ri Ai / Ai n n i 1 i 1 （8）坡面形态 • 根据相邻网格点上的坡度和坡向之间的 逻辑关系，可以判断坡形的凹凸变化情 况，确定沟谷线、山脊和鞍部的位置， 划分流域范围。 （9）沟谷密度 • 沟谷密度由单位面积上沟谷线总长度决 定： D L/ A （10）地表辐照度 • 计算辐照度需考虑日照条件（太阳赤纬、高度角、时 角及大气状况）与坡面几何条件的相互关系由下式决 定： E Sc sin Sa a cost b sin t cos sin Sa • 式中，β大气透过率，与太阳高度和大气状况有关；Sc 为太阳常数；Sa为太阳高度角可由球面三角公式求出； t是时角；a、b为坡面方程系数；θ为坡度。 1． DTM与DEM的概念 • 数 字 高 程 模 型 DEM （ Digital Elevation Model）； • 数字地形模型中地形属性为高程时，称为数 字高程模型。 • 地表单元上高程的集合,通常用矩阵表示； • 广义的DEM可包括等高线，三角网等。狭义 的DEM则特指由地表矩阵单元构成的高程矩 阵。 1． DEM概述 1 . 1 DTM与DEM的概念 • DEM • DTM 1 . 2 DEM数据的分布特征 • 格网状数据 • 离散数据 1．2DEM数据的分布特征 格网状数据：把DEM覆盖区划分为规则格网，每个 格网大小和形状都相同，用相应矩阵元素的行列 号来实现网格点的二维空间定位，第三维为特征 值，可以是高程和属性。网格大小代表数据精度。 1 . 2 DEM数据的分布特征 • 离散数据：DEM平面二维地理空间定位由不规则 分布的离散样点平面坐标实现，第三维仍为高程 和属性特征值。 §1数字地面模型分析 1． DEM概述 2． DEM数据的网格化 3． DEM的主要表示方法 4 ． DEM的数据源和采样方法 5 ． DEM应用 2． DEM数据的网格化 2．1网格化插值计算 2．2网格尺寸的确定 2．3 空间插值的方法 2．1网格化插值计算 • 建立高精度DEM的共识： 1）其精度主要取决于原始数据的获取（密度与分布） 2）一般情况下，DEM精度与原始数据密度呈线性关 系 3）由于地形变化大，各种算法都有一定的适应性 4）由于地形在地性线（山脊、山谷、断崖）上发生转 折，在分块拟合曲面时，跨越地性线的数据点不宜 于参加曲面方程的拟合。 格网化过程：地形等高线的数字化——离散等高线的 格网化——格网离散点的生成（图示）P170wu 2．2网格尺寸的确定 1)在一般情况下，样点的密度基本上决定了网格 点的密度。此外，网格尺寸的选定还应分析地形 形态特征。 2）网格尺寸主要决定于制图目标、DEM数据使 用方法和精度要求等因素。 2．3 空间插值的方法 1）移动平均法 2）距离平方倒数加权法 3）趋势面拟合技术 4）样条函数 5）克立金法 §1数字地面模型分析 1． DEM概述 2． DEM数据的网格化 3． DEM的主要表示方法 4 ． DEM的数据源和采样方法 5 ． DEM应用 3． 表示DEM的方法 （1） 数学分片表示法 （2） 图像表示法 ① 线模型 ② 点模型 3． 表示DEM的方法 傅立叶级数 整体 数学方法 高次多项式 规则数学分块 局部 不规则数学分块 密度一致 规 则 密度不一致 DEM 表示方法 三角网 点数据 不规则 典型特征 图形法 邻近网 山峰、洼坑 隘口、边界 水平线 线数据 垂直线 典型线 山脊线 谷底线 海岸线 坡度变换线 3． 表示DEM的方法 75 70 60 (b) (a) 60 60 60 60 60 60 58 71 70 60 60 72 71 58 62 ① 线模型 表示地形的最普通线模型是一系列描述高 程测量曲线的等高线。 ② 点模型 a．高程矩阵：将区域空间切分为规则的格网单元， 每个格网单元对应一个高程值，如图所示。 ② 点模型 b．不规则三角形（TIN）：根据区域有限个点集 将区域划分为相连的三角面格网，区域中任意点落在三角 面的顶点、边上或三角形内。三角网的一种存储方式如图 所示。 1 2 X Y Z X Y Z 3 4 5 6 X Y Z X Y Z 7 8 X X X X Y Y Y Y Z Z Z Z 2 1 3 2 4 1 5 3 4 6 8 6 5 7 8 点文件 顶点 7 1 2 3 4 5 6 7 8 邻接三角形 1 5 6 2 5 X 1 4 5 1 2 4 1 3 6 X 4 2 2 5 4 4 3 3 1 2 6 4 3 6 5 7 4 4 8 8 8 7 三角形文件 X X 5 8 7 8 6 7 X X §1数字地面模型分析 1． DEM概述 2． DEM数据的网格化 3． DEM的主要表示方法 4 ． DEM的数据源和采样方法 5 ． DEM应用 4 ． DEM的数据源和采样方法 4．1 DEM的数据源 4．2 DEM的采样方法 4 ．1 DEM的数据源 • 地面测量的传统方法 :现在通常是利用测距经 纬仪在野外实测，测量一些点的距离和角度，自 动记录与显示所测量得到的数据，并输入到计算 机中进行处理，获得这些点的三维坐标 。 4 ．1 DEM的数据源 • 数字摄影测量 ：在模拟立体测图仪及解析测图仪上 进行摄影测量时，都需要在人眼立体观测情况下使左右测 标对准同名点，通过人眼与脑的观测实现影像定位、匹配 与识别。数字摄影测量是利用计算机立体视觉代替人眼的 立体观测，从遥感立体影像中提取地面高程，其基本原理 是识别并测量两个或多个影像上同名影像的像对坐标，实 现数字摄影的自动匹配。 利用立体影像测定DEM 4 ．1 DEM的数据源 • 等高线法 ：根据数字化的等高线和地形线等， 利用内插算法根据邻近点高程求出待求点的高程。 所采用的内插算法有移动曲面拟合法、多面函数 法、最小二乘法 。 4 ．1 DEM的数据源 • 激光测高仪、雷达、GPS等方法 ：目前，德国已 经利用激光遥感技术获取了1：5000的DEM。由于用这种 技术获取的是地表地物的高度信息，故只有在处理掉植被、 房屋高度后，才可得到真实的地面地形信息。但是，由于 水体吸收激光（无反射），故无法获得水面信息，亦即基 本无水面数据。根据激光高程点数据，采用SCOP内插程序 可获得等高线数据。实践表明，将激光高程数据跟摄影测 量三维影像图套合，符合较好。例如，加拿大一家公司用 安装在Lasar Jet上的航空干涉侧视测量雷达STAR-3I获取中、 高精度的数字高程模型DEM，其抽样间距为2.5米，高程精 度为1.5米。 4.2DEM的采样方法 • • • • • 人工网格法 立体像对法 三角网法 曲面拟合 等值线插值法 1）人工网格法 • 将地形图蒙上格网，逐格读取中心或角 点的高程值、构成数字高程模型。 （2）立体像对分析 • 通过遥感立体像对，根据视差模型、自 动选配左右影像的同名点，可建立数字 高程模型。 （3）三角网方法（TIN） • 对有限个离散点，每三个邻近点联接成 三角形，每个三角形代表一个局部平面， 再根据每个平面方程，可计算各格网点 高程，生成DEM。 （4）曲面拟合 • 根据有限个离散点的高程、采用多项式 或样务函数求得拟合公式，再逐一计算 各点的高程，可得到拟合的DEM。 （5）等值线插值 • 根据各局部等值线上的高程点，通过插 值公式计算各点的高程，得到DEM。 • 等值线插值法是比较常用的方法，输入 等值线后，可在矢量格式的等值线数据 基础上进行，插值效果较好。 • 等高线输入方法与插值算法 等高线的输入原则： • • • • • ·计曲线作为控制地形的同骨架，必须全部无误地输入。 ·有选择地输入首曲线，选取原则是： 1） 山顶最高处首曲线必须输入。 2） 沟底和山脊变化大时，所选的首曲线应该“搭肩”输入。 3） 鞍部首曲线一般要求全部输入，但对于首曲线拥挤的鞍部， 可以只输入高程改变处那一对首曲线，鞍部首曲线必须对称； • 4） 地形变化较大部位，如计曲线之间距离较大，相邻计曲线不 套合以及山脊、沟底的分又处等等都属于地形变化大的部位。这 些地方的首曲线要求合部输入式者至少要求隔一根输入一根。 等高线DEM插值算法 • 采用移动拟合加权平均插值方法。设P点为待内插的点，从P点按 45°的方位间隔引出八务搜索射线，八条射互与P点相邻的等高 线的交点为C1，C2……Ci，其高程分别为Z1，Z2…Zi，它们到P 点的距离设为d1，d2…di则P点的插值高程Zp为 c Zp (Zi / d ) i 1 c m i (1 / d ) i 1 m i §1数字地面模型分析 1． DEM概述 2． DEM数据的网格化 3． DEM的主要表示方法 4 ． DEM的数据源和采样方法 5 ． DEM应用 5 ． DEM的应用 5．1主要用途 5．2应用 5.1 DEM的用途 （1） 在数字地形图数据库中存贮高程数据 （2） 解决道路设计和军事工程中的与高程有关的问题 （3） 军事目的三维地形显示及风景设计和规划 （4） 剖面视觉分析 （5） 道路规划、大坝选址等 （6） 不同地形之间的静态分析和比较 （7） 产生坡度图、坡向图和生成着色地形图的坡度剖面 图，辅助地貌分析或建立侵蚀图 （8） 作为专题信息的显示背景或将地形数据与专题数据 进行叠合 （9） 为景观的图像模拟模型和景观处理提供数据 （10） 通过将高程替换为其他连续变化的属性。 5 ． DEM的应用 5．1主要用途 5．2应用 5.2DEM应用 • 1)基于DEM的信息提取 • 2)利用DEM绘制地面晕渲图 • 3)透视立体图的绘制 • 4)利用DEM绘制等高线图 • 5)基于DEM的可视化分析 1)基于DEM的信息提取 • • • • • • • • 坡度计算 坡向计算 曲面面积计算 地表粗糙度计算 高程及变异分析 谷脊特征分析 日照强度的分析 淹没边界的计算 2)利用DEM绘制等高线图 • 从高程矩阵中得到等高线图:方法为把高程矩 阵中各像元的高程分成适当的高程类别,然后 用不同的颜色或灰度输出每一类别.连接等高 线时如果原高程数据点不规则或间隔过大,必 须同时使用内插技术内插到需要的密度. • 从TIN数据中产生的等高线,是用水平面与TIN 相交的办法实现的.TIN中的山脊\山谷线等数 据主要用来引导等高线的起始点. 3)利用DEM绘制地面晕渲图 • 制图者为了增加丘陵和山地地区描述高差起 伏的视觉效果而发展了“阴影立体法”(地貌 晕渲法). • 方法1(DEM):首先根据DEM数据计算坡度和 坡向,然后将坡向数据与光源方向比较,而向光 源的斜坡得到浅色调灰度值,反方向的斜坡得 到深色调灰度值,介于中间坡度的斜坡得到中 间灰度值.灰度值的大小则按坡度进一步确定. • 方法2(TIN):与高程矩阵类似,只是灰度级的确 定不按像元计算而按小三角面计算. 4)透视立体图的绘制 • 从一个空间三维的立体的数字高程模型到一个平面的 二维透视图，其本质就是一个透视变换。将“视点” 看作为“摄影中心”，可以直接应用共线方程从物点 （X，Y，Z）计算“像点”坐标（X,Y）。透视图中的 另一个问题是“消隐”的问题，即处理前景挡后景的 问题。 5)基于DEM的可视化分析 • 剖面分析 • 通视分析 通视分析，图上灰色区域为不可见区域