DEM栅格提取问题文档
DEM提取方法精度研究
DEM提取方法精度研究摘要：DEM分辨率是DEM刻画地形精确程度的一个重要指标，同时也是决定其使用范围的一个主要的影响因素。
DEM的分辨率是指DEM最小的单元格的长度。
因为DEM是离散的数据，所以（X，Y）坐标其实都是一个一个的小方格，每个小方格上标识出其高程。
这个小方格的长度就是DEM的分辨率。
分辨率数值越小，分辨率就越高，刻画的地形程度就越精确，同时数据量也呈几何级数增长。
所以DEM的制作和选取的时候要依据需要，在精确度和数据量之间做出平衡选择。
关键词：DEM；提取方法；精度；实验1、引言我国地域辽阔，地形复杂多样，平原、高原、山地、丘陵、盆地五种地形齐备。
某些地区如高山区、热带雨林、沙漠区，获得高精度的DEM数据较困难。
目前，我国基础地理信息系统数字高程模型数据库有1：1，000，000、1：250，000、1：50，000以及局部l：10，000的DEM数据，而只有比例尺小于1：250，000的数据是公开的，高精度的DEM数据价格昂贵。
2、DEM数据精度研究数字高程模型精度的研究，一直是摄影测量界的重要研究议题。
DEM的误差主要包括两类，一类是DEM的数据误差，主要由采样点误差和内插引起的误差构成;另一类是DEM的描述误差，由地形特征、尺度、DEM结构和采样点分布及密度等方面的误差构成。
因此，DEM精度模型的建立也应从反映这两类误差特征着手。
用以描述DEM及其在数字地形分析中的误差的精度模型，应能够反映出误差大小、误差的空间相关关系以及误差的空间分布状况。
DEM的精度评定有三种方法：理论分析、试验分析和理论与实验相结合的方法。
因此也产生三种类型的DEM精度评定模型：理论模型、经验模型以及理论与经验相结合的模型。
3、DEM提取方法精度研究目前，常用的DEM高程精度评价标准为DEM高程中误差模型，即通过DEM 的高程值和高精度的参考值(如己知的实测高程)之间的统计比较而得到，如美国USGSDEM、我国1：50000、1：250000DEM等均采用这种标准。
如何进行地物测量和栅格数据提取
如何进行地物测量和栅格数据提取地物测量是一门利用各种仪器和技术手段对地球表面特征和地物进行测定、观测和记录的科学。
在地理信息系统（GIS）和遥感技术的广泛应用下，地物测量正变得越来越重要。
本文将探讨如何进行地物测量和栅格数据提取的方法和技术。
一、测量仪器及其应用现代地物测量所采用的测量仪器多种多样，其中最常见的是全站仪和GPS定位系统。
全站仪是一种综合地球测量仪器，可同时测量水平角、竖直角和斜距，以实现地形图的绘制。
通过通过观测地球自转角和天球转角，全站仪能够准确测量目标点的坐标。
GPS定位系统（全球定位系统）则是一种利用卫星信号测量点的位置的技术。
它通过接收卫星发射的无线信号，通过计算信号传输时间和卫星位置来测量接收器的三维坐标。
这些仪器广泛应用于地质勘探、土地调查、道路建设等领域。
通过测量仪器，可以准确地测量和记录各个地点的位置、形状和海拔高度等信息。
二、栅格数据提取的方法与技术栅格数据提取是指通过对遥感影像进行处理，从中提取出特定的信息或地物属性。
下面将介绍几种常用的栅格数据提取方法。
1. 目视解译法目视解译法是最常见和直接的栅格数据提取方法之一。
通过直接观察遥感影像的视觉特征，人工判断出不同地物类型，并进行地物分类和标注。
这种方法简单、直观，但受到解译师主观因素的影响，结果可能存在一定的误差。
2. 纹理分析法纹理分析法是一种通过分析图像纹理特征来提取地物信息的方法。
纹理是指图像中不同地物之间的亮度、颜色、方向和空间结构的差异。
通过计算纹理特征参数，可以实现对地物类型的自动识别和分类。
3. 目标探测法目标探测法是一种通过检测影像中的目标特征来提取地物信息的方法。
它可以通过模式识别算法检测遥感影像中的特定目标，如建筑物、道路、河流等。
目标探测法在大规模遥感影像分析和城市规划等领域具有广泛应用。
4. 面向对象分析法面向对象分析法是最新最前沿的栅格数据提取方法之一。
它通过将遥感影像转换为面状对象，然后进行图像分割和分类，实现对地物类型和空间分布的精确提取。
SuperMap中DEM栅格数据分析教程
Dem数据的栅格分析提取所有等值线✓打开dem数据集✓✓打开分析——栅格分析——表面分析——提取所有等值线✓✓选取号等高距✓✓单击确定完成✓✓标注好等高距✓提取等值面✓打开dem数据集——单击分析——栅格分析——表面分析——提取所有等值面✓选取好等高距✓单击确定✓标注好等高距提取制定等值线✓单击分析——栅格分析——表面分析——提取制定等值线✓输入各个等值线✓单击确定✓标注好等高距提取制定等值面✓打击分析——栅格分析——表面分析——提取制定等值面✓输入好各个等值线✓标注好等高距点提取等值线✓单击分析——栅格分析——表面分析——点提取等值线✓单击图上要提取的位置✓单击右键输入数据集名称之后单击确定✓标注好等高距制作坡度图✓选取角度✓单击确定制作坡向图✓单击分析——栅格分析——表面分析——坡向图✓单击确定可视域分析✓单击分析——栅格分析——表面分析——可视域✓在图上单击一点后单击确定两点可视性分析✓单击两点可视性分析✓在图上画一条直线✓松开鼠标即可✓单击确定多点可视性分析✓打开分析——栅格分析——表面分析——多点可视性分析✓在图上选取几个点✓单击右键✓单击分析表面面积查询✓单击表面面积✓在图上画出区域✓单击右键表面距离分析✓单击表面积✓画出要测量的线段✓单击右键制作剖面图✓单击剖面图✓画出要进行剖面的直线✓单击右键制作三维晕眩图✓单击三维晕眩图✓输入方位角✓单击确定制作正射三维影像✓单击正射三维影像✓打击确定体积分析✓单击体积✓画出要求体积的范围✓单击确定栅格代数运算✓单击分析——栅格分析——栅格代数运算✓输入命令✓单击计算可以发现登高线的变化。
DEM坡面地形因子提取技术文档
DEM坡面地形因子提取技术文档一、引言坡面地形因子（Terrain Factors）是描述地形地貌特征的一种指数，它在地质、地形、水文及环境科学研究中扮演着重要的角色。
地形因子通常由数字高程模型（DEM）数据中提取而得，其中包括坡度、坡向、高程等。
在本文中，我们将介绍一种提取DEM坡面地形因子的技术。
二、技术原理1.DEM数据预处理首先，需要对DEM数据进行预处理。
预处理包括裁剪、填充、平滑等操作，以去除无效数据和噪声干扰。
这样可以得到一份清洁、准确的DEM数据供后续分析使用。
2.坡度计算坡度是地形表面在一个给定点处的曲率。
坡度可以通过计算DEM中两个相邻像元之间的高度差来获得。
大致可以使用以下公式计算坡度：坡度= arctan(√(（∂z/∂x）^2 + (∂z/∂y)^2))其中，z是DEM中其中一像元的高程，x和y是该像元与其相邻像元的水平位置。
通过计算所有像元的坡度，即可获得整个地形表面的坡度分布。
3.坡向计算坡向是地表倾斜的指向，即地面水流流向的方向。
坡向可以通过计算DEM中每个像元的局部水平面斜率及其方向来获得。
常用的计算方法有以下两种：-最大坡向：将DEM视为一个等高线，计算累积坡度最大的方向作为坡向。
-朗巴特坡向：根据DEM的高程变化来计算坡向。
该方法利用光学效应的原理，将DEM分成若干小块，分别计算每个块中的坡向，再通过插值方法将坡向合并为整体。
4.高程计算高程是地表在垂直方向上的绝对高度。
在DEM数据中，高程信息已经包含在每个像元的值中。
因此，只需简单地读取DEM数据中的高程值即可获得地形表面的高程分布。
三、技术流程1.获得并预处理DEM数据，去除无效数据和噪声干扰。
2.计算坡度：计算DEM中每个像元的坡度值。
3.计算坡向：根据所选择的坡向计算方法，计算DEM中每个像元的坡向值。
4.计算高程：读取DEM数据中每个像元的高程值。
四、技术应用坡面地形因子对地质、地形、水文及环境科学研究具有广泛的应用。
dem流域提取步骤
dem流域提取步骤数字流域提取（Digital Watershed Extraction）是地理信息系统（GIS）和遥感应用中的一个重要技术，用于从数字高程模型（DEM）中自动识别流域特征。
以下是一般步骤：1. **数据准备**：-获取DEM数据：确保DEM数据的质量和分辨率适合流域提取。
-检查DEM完整性：修复可能的空洞或异常值。
2. **预处理**：-流向分析：计算每个栅格的流向方向，通常使用8方向或12方向算法。
-流累积量计算：计算从每个栅格到流域出口的累积流量，这可以通过D8算法或其他方法来实现。
3. **流域分割**：-确定流域出口点：识别DEM中的最低点作为流域的出口。
-流域分割：根据流累积量将DEM分割成不同的流域单元。
4. **流域细化**：-合并小流域：将小的流域单元合并到相邻的较大流域中。
-处理流域边界：调整流域边界以更好地反映地形特征。
5. **流域属性计算**：-计算流域的面积、周长、坡度等属性。
-提取流域的河网结构，包括支流和主河流。
6. **结果验证和调整**：-对比实地数据或高精度DEM来验证提取结果。
-如有必要，手动调整流域边界以提高精度。
7. **输出流域数据**：-将提取的流域数据导出为GIS格式或其他需要的格式。
-创建流域地图和其他可视化产品。
8. **后续处理**：-流域分析：进行水文、生态、工程等方面的分析。
-模型建立：利用提取的流域数据建立水文模型或其他类型的模型。
流域提取是一个复杂的过程，可能需要结合多种技术和方法，包括地理信息系统、遥感技术、数字高程模型处理等。
此外，提取流程和参数的选择会受到研究区域的地形、气候和流域特性的影响。
ArCGIS中DEM地形鞍部提取word版本
2.3 山谷线的提取
（1）在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools →Map Algebra→Raster Calculator工具计算反地形，公式为Abs （dem-2000），得到与原始DEM数据完全相反的反地形数据。如图2-18所示。
注：此步完成后，山谷线的提取和山脊线的提取步骤是一样的，直到最终利用重分类的方法将重新分级的邻域分析后的结果二值化为止。 在这里，是不需要对反地形DEM进行洼地填充的。
图2-1 焦点统计设置
（2）在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools →Map Algebra →Raster Calculator工具，对原始数据与焦点统计后 的DEM做减法。结果如图2-2所示。
图2-2 减法计算结果
（3）在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools →Reclass→Reclassify工具，对减法运算结果进行重分类，分级界线 为0。将大于0的区域赋值为1，小于0的区域赋值为0即得到正地形；设置如图2-3所示，结果如图2-4所示。
图2-11 汇流累积量结果图
（4）汇流累积量为0值得提取：在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools →Map Algebra→Raster Calculator工具，输 入公式如图2-12所示（公式为上步（3）中汇流累积量==0），计算结果为所有的汇流累积量为0的栅格，结果如图 2-13所示。
图2-14 邻域分析设置
图2-15 0值部分求均值结果
（6）在求均值后的0值汇流累积量数据上单击右键，选择属性，进行重新分级，将数据分为两级，调整临界点， 以等值线图和晕渲图进行判断，属性值越接近1越可能是山脊线位置，确定分界阈值为0.65667。
DEM的自由拼接及其栅格转换技术
４８ 军民两用技术与产品 ２００７·６
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"
摘 要 数字高程模型 （ ＤＥＭ） 是 现 代 地 球 信 息 科 学 系 统 及 战 场 情 报 系 统 的 重要 数 据， 尤 其 在 ＧＩＳ 与战场决策等系统中应用十分广泛。由小范围 ＤＥＭ 数据通过拼接技术， 生成大范围的 ＤＥＭ 数据， 是对 ＤＥＭ 数据的一项重要的处理， 能够保证研究区 ＤＥＭ 数据的连续性。在介绍对小范围 ＤＥＭ 数据自由拼接 技术的基础上， 对 ＤＥＭ 数据进行栅格转换， 并生成二维可视检查数据。
显的过渡界限， 保证无缝镶嵌的实施。
３ ＤＥＭ二维可视化技术的设计与实现
大 区 域 ＤＥＭ数 据 的 需 求 。
４ 结束语
由 小 范 围 的ＤＥＭ数 据 生 成 较 大 范 围 的ＤＥＭ数 据 ， 是 满 足ＧＩＳ等分析决策软件的大 范 围 地 形 分 析 的 基 础 。 借 助 于 对 采 集 的 小 范 围 、 低 密 度 、 低 分 辨 率 的ＤＥＭ数 据 进 行 自 由 拼 接， 可以实现上述要 求。而对ＤＥＭ数据 进 行 二 维 的 可 视 化 ， 将不易观察的矢量数据转化成直观的栅格数据并加以显示， 可 以 高 效 、 简 便 地 实 现 对ＤＥＭ数 据 的 检 查 和 趋 势 估 计 。 对 矢量数据的这种转化方式可以将多种格式转化成统一的
ＤＥＭ重叠区域宽度。根据信息头数据， ＧＬＲ的计算公式如下：
ＧＬＲ＝ （ ＸＬ＋ＳＲ ×ＷＲ－ ＸＲ） ／ＳＲ
（ ２）
当右片顶部比左片顶部低时：
Ｈｅｉｇｈｔ＝ （ ＷＬ＋ＨＲ ×ＳＲ－ ｙ＋ ［ ＳＲ ／２］ ） ／ＳＬ
（ ３）
提取dem高程点
提取dem高程点
提取DEM高程点是数字地形分析领域中的一项基本操作，其结果可以用于地形分析、水文模拟、地质勘探等方面。
本文将从以下几个方面介绍提取DEM高程点的相关知识。
一、DEM的基础概念
DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是指用数字化技术获取地表高程信息后，将其按一定规律存储成数字数据，以便于计算机进行相关分析、处理等操作。
二、DEM高程点提取的方法
1、基于栅格的方法
基于栅格的方法是指将DEM数据转化为栅格数据后，通过栅格数据的像素点来提取高程点。
常见的方法有最大值、最小值、均值等。
2、基于矢量的方法
基于矢量的方法是指将DEM数据转化为矢量数据后，通过矢量数据的点来提取高程点。
常见的方法有插值法、反距离权重法等。
三、DEM高程点提取的应用
1、地貌分析
DEM高程点可以用来分析地貌的形态、坡度、坡向等信息，从而推断出地形发育的历史和地质构造特征。
2、水文模拟
DEM高程点可以用于计算流量、流速、水头等水文参数，从而模拟流域的水文过程。
3、地质勘探
DEM高程点可以用于寻找某些地质构造、地质体的分布范围、变化规律等。
结论：
提取DEM高程点是数字地形分析的基础操作，其结果可以用于地形分析、水文模拟、地质勘探等方面。
在实际应用过程中，根据需要选择不同的提取方法，并对提取结果进行正确的解释和分析。
arcmap dem范围提取
arcmap dem范围提取
在ArcMap中提取DEM（数字高程模型）范围，通常需要使用Spatial Analyst工具中的裁剪功能。
以下是具体的步骤：
1. 准备数据：确保你的DEM数据已经下载并导入到ArcGIS中。
如果DEM数据是压缩包格式，需要先解压缩，然后添加到ArcGIS中。
2. 使用Spatial Analyst工具：打开ArcToolbox，找到Spatial Analyst 工具。
这个工具箱提供了丰富的空间分析和建模工具，用于处理栅格和矢量数据。
3. 选择裁剪工具：在Spatial Analyst工具箱中，你可以选择“提取by 掩膜”（Extract by Mask）工具。
这个工具可以根据一个矢量掩膜来裁剪栅格数据集，也就是你的DEM数据。
4. 创建矢量掩膜：你需要创建一个矢量多边形，这个多边形应该定义了你想要从DEM中提取的范围。
这个多边形可以是手动绘制的，也可以是根据现有数据的边界生成的。
5. 执行裁剪：在“提取by 掩膜”工具中，将你的DEM数据作为输入栅格，刚刚创建的矢量多边形作为掩膜数据。
执行工具后，你将得到一个新的栅格数据集，它只包含原始DEM数据中你指定的范围。
6. 结果查看：完成后，你可以在ArcMap中查看裁剪后的DEM数据，它将只显示你提取的特定区域。
实验七 基于DEM坡面复杂度因子提取
实验七基于DEM坡面复杂度因子提取
——一、实验目的
利用ArcGIS空间分析工具，学会利用ArcGIS实现对已有dem的复杂地形因子的提取，掌握地形起伏度和地表粗糙度的提取方法和原理。
二、实验数据
dem数据
三、实验步骤
3.1HillShade图
分析：HillShade图为5*5
3.2叠加掩膜
分析：叠加掩膜，使dem>=0 3.3提取坡度
3.4提取等高线
3.5提取粗糙度
分析：定义一个粗糙度，利用栅格计算器输入表达式ccd=1 / Cos([Slope of dem] /180*3.1415926)提取地表的粗糙度。
从图中可以看到沟坡的地表粗糙度比较大原因可能是因为沟坡受地表径流的影响要比较大，地表长期受到侵蚀；同时山谷的粗糙度比山脊的粗糙度要大，山谷容易受到侵蚀形成小径流。
3.6起伏度分析
分析：利用邻域分析工具提取3*3大小的矩形窗口的dem最大和最小统计值；起伏度和粗糙度的趋势大体上一致，粗糙度大的地方起伏度也大，因为易受侵蚀的地方它的地表就比较破碎、粗糙，从而起伏度也就比较大，比如山谷。
分析：利用邻域分析工具提取33*33大小的矩形窗口的dem最大和最小统计值；33*33这幅图出现了比较明显的块状区域，它反映的是等高线比较密集地区的起伏度大，因为等高线越密集，其坡度就比较大从而起伏度也就比较大。
四、结论与讨论。
dem中低于某个值的范围提取出来
dem中低于某个值的范围提取出来【主题】dem中低于某个值的范围提取出来1. 介绍在地理信息系统（GIS）和遥感领域，数字高程模型（DEM）是用来表示地表地形高度的数字模型。
在实际应用中，有时我们需要提取出DEM中低于某个值的范围，以便进行地形分析、水文模型建立等工作。
本文将从深度和广度上探讨如何在DEM中提取出低于某个值的范围，并给出个人观点和理解。
2. 低于某个值的范围提取方法我们需要了解如何从DEM中提取出低于某个值的范围。
通常的做法是利用GIS软件的栅格运算功能，通过设置条件筛选来提取出符合要求的范围。
具体步骤包括：导入DEM数据、设置条件（如高度低于某个值）、执行提取操作、生成结果图层等。
3. 深度探讨从深度上来看，提取低于某个值的范围并不仅仅是简单的数据筛选，它涉及到对地形特征的理解和分析。
在实际操作中，我们需要考虑地表高程的分布规律、地形特征的变化趋势，以及提取结果的有效性和意义。
针对不同的应用场景，提取出的低于某个值的范围可能需要进行后续处理，如洪涝风险评估、地质灾害预警等。
4. 广度探讨除了提取低于某个值的范围，我们还应该考虑其在不同领域中的应用。
在水文模型建立中，提取出的低洼区域可以用来确定流域的汇水区和径流路径，从而辅助水资源管理和调度决策。
在地质灾害预警和风险评估中，提取出的低洼区域可以用来识别泥石流、滑坡等潜在危险点，为防灾减灾提供数据支持。
5. 个人观点和理解对于提取DEM中低于某个值的范围这一操作，我认为需要结合地理学、水文学、地质学等多个学科的知识，进行综合分析和应用。
在实际操作中，我们需要充分理解地形地貌特征，结合地表覆盖、土地利用等信息，从而更准确地提取出低洼区域。
我认为在未来的研究和应用中，可以结合机器学习、深度学习等技术，提高低洼区域提取的自动化水平和准确性。
总结回顾通过本文的探讨，我们了解了如何在DEM中提取出低于某个值的范围，并深入探讨了其深度和广度。
ArcGIS教程】（3）DEM数据的拼接与提取处理
ArcGIS教程】（3）DEM数据的拼接与提取处理原创君默 GIS小白 2022-01-14 22:08收录于话题#arcgis11#GIS17#数据分析3文章简介引言：在实践操作中我们经常需要选择某块研究区域去进行数据分析与处理，但下载影像往往会包含一些多余图层信息，这时我们就需要运用ArcGis软件工具提取所需要素。
最常见的就是DEM数据的镶嵌与腌膜提取以及坡度坡向的分析了。
请看下面：BEGIN01加载DEM数据如下，这是我下载的某块区域的DEM数据(分辨率为30m)。
下载好数据后解压了把所有栅格数据拖进ArcMap界面即可。
注：（此时各图层是一块一块分开的，从左边图层栏可以看到有好多块数据）02镶嵌DEM数据运行ArcT oolbox，依次打开【数据管理工具】/【栅格】/【栅格数据集】/【镶嵌到新的栅格】（合并DEM数据），对工具双击，从而打开工具栏中进行设置。
投影如果需要可以自定义或者导入原图层坐标信息在进行选择波段数、像元类型等信息时可在原图层属性源中查看(一般波段数都是1)合并Mosaic操作设置完成如下，完成了DEM数据的合并，生成了新图层“2020_Mosaic”。
（已经把所有图层拼接到一起）03腌膜提取DEM添加所需要提取范围的区域面矢量图层，如下图，这是我添加的某个区域的面范围图层注：例如提取青海省西宁市的区域，可以添加西宁市的地级面图层shp文件运行ArcT oolbox，依次打开【空间分析工具】/【提取】/【掩膜提取】，双击调出工作面板。
在工具栏中进行设置。
输入栅格：合并后的DEM影像；输入栅格或掩膜数据：所需要提取要素的面范围。
点击完成，DEM数据腌膜提取成功，如下：下面的是DEM数据的坡度与坡向提取步骤04DEM数据的坡向提取运行ArcT oolbox，依次打开【空间分析】/【表面工具】/【坡向】，双击调出坡向设置面板。
输入栅格选择上一步腌膜提取完成的DEM数据，其它参数默认即可。
栅格数据分区提取方法
栅格数据分区提取方法
首先，栅格数据分区提取方法可以基于空间范围进行。
这意味
着栅格数据可以根据地理坐标系统中的特定范围进行分割，比如将
一个地区的栅格数据分割成多个小区域，以便于分析和处理。
这种
方法通常涉及到空间裁剪或者栅格数据的空间索引技术。
其次，栅格数据分区提取方法也可以基于属性条件进行。
这意
味着可以根据栅格数据的属性信息，比如像元值、分类等条件，来
提取感兴趣的部分。
例如，可以根据栅格数据的像元值范围来提取
特定阈值以上或以下的数据，或者根据分类信息来提取特定类型的
数据。
另外，栅格数据分区提取方法还可以基于形状和大小进行。
这
意味着可以根据特定的形状和大小要求，比如矩形、多边形或者特
定大小的区域，来提取栅格数据。
这种方法通常涉及到空间分析和
几何计算技术。
最后，栅格数据分区提取方法还可以结合多种条件进行综合提取。
比如可以同时考虑空间范围、属性条件和形状大小等多个因素，来实现更精细化的数据分区提取。
总的来说，栅格数据分区提取方法是一个非常灵活和多样化的
过程，可以根据具体的需求和条件来选择合适的方法进行数据提取。
在实际应用中，需要根据具体的情况综合考虑各种因素，选择合适
的方法来实现栅格数据的分区提取。
dem提取结构
dem提取结构
DEM（数字高程模型）是一种用于提取地表高程信息的数学模型，它可以通过对地形地貌的采样和计算，得到一定范围内的高程数据。
DEM提取结构是指从DEM数据中获取地表结构的过程。
在实际应用中，DEM提取结构面临一些挑战，例如在地形平坦的地方存在大量的数据冗余，以及难以表达复杂地形的突变现象等。
常见的DEM提取结构的方法包括：
1. 规则格网高程矩阵：该方法是最广泛使用的，它适用于栅格数据结构的地理信息系统，通过计算机进行处理，特别是对等高线、坡度坡向、山坡阴影和自动提取流域地形等方面的计算。
2. 等高线模型：这种模型表示高程，高程值的集合是已知的，每一条等高线对应一个已知的高程值，这样一系列等高线集合和它们的高程值一起就构成了一种地面高程模型。
3. 不规则三角网（TIN）模型：尽管规则格网DEM在计算和应用方面有许多优点，但也存在许多难以克服的缺陷，例如在地形平坦的地方，存在大量的数据冗余；在不改变格网大小的情况下，难以表达复杂地形的突变现象；在某些计
算，如通视问题，过分强调网格的轴方向。
总的来说，DEM提取结构是一种从高程数据中获取地表结构信息的方法，它广泛应用于地理信息系统、地形分析、水文模拟、三维可视化和地图制图等领域。
未来发展方向包括数据源多样化、算法改进和精度要求提高等方面。
(G)栅格数据DEM的生成
ArcGIS实验报告——DEM栅格数据的生成一、实验平台：ArcGIS 9.1二、实验目的：利用ArcGIS提供的反距离权重法、样条函数法、克里金插值方法，在点、线、面数据的基础上进行DEM栅格数据的生成。
三、实验数据：点、线、面数据四、实验步骤：1、添加实验数据。
（图1）图11、在Arctoolbox下Spatial analyst tools中的Interpolation中，选择IDW，即反距离权重法，在打开的对话框中设置数值生成DEM数据。
（图2、图3）图2图32、在Arctoolbox下Spatial analyst tools中的Interpolation中，选择Spline，即样条函数法，在打开的对话框中设置数值生成DEM数据。
（图4、图5）图4图53、在Arctoolbox下Spatial analyst tools中的Interpolation中，选择Kringing，即克里金插值，在打开的对话框中设置数值生成DEM数据。
（图6、图7）图6图74、对图层进行精度验证。
在Tools工具条上选中，对图层上的任意一点进行验证。
在Identify results提示框中，可以清楚的看到三种方法所产生的不同的数值，然后加以比较，即可确定出合适的插值方法。
图8三种方法的特征与区别：特征：（1）反距离权重插值，通过已知观测点与待求点欧氏距离的远近，来确定已知观测点对待求点影响权重的一种加权求和的计算方法。
计算模型较为简单。
（2）样条函数插值是利用已知点，采用样条函数拟合一个曲面，然后利用待定点的空间坐标来得到曲面上的Z值的求解方法。
（3）克里金插值法，通过建立待求点为中心的一定区域已知观测点之间的距离与差异的函数关系，以确定已知观测点与待求点的相关权重系数，进而得到待定点值的方法。
区别：（1）克里金插值法，建立一个预定义的协方差模型的基础上通过线性回归方法把估计值的方差最小化的一种插值方法。
（2）反距离加权法中很多人为因素影响最终的插值效果，需要人为设定搜索圆中数据点数目、搜索圆的大小、计算权重的方法、精度、误差难以确定。
DEM提取等值线-改
1、下载原始DEM数据/list.dem?type=gdem&opType=list需注册账号，免费。
根据坐标选取所需的影响区块，如下图，在“最小纬度”、“最小经度”中输入坐标值的整数部分，点击“筛选”。
本例中筛选得到三个区块，选择所有数值均为正值的区域（经度负值为西半球，纬度负值为南半球，均不是我国领土），再选择“操作”→“数字高程下载”。
2、预处理数据打开下载的DEM压缩包，得到以下三个文件。
文件名中“ASTGTM”为统一命名；“N34E114”表示该影像区域左下角坐标为北纬34度，东经114度；“DEM_UTM”为文件类型。
我们需要使用文件名最后为“DEM_UTM.IMG”的影响，通常为第一个文件（一般也是体积最大的）。
2.1打开ArcMap，点击“添加数据”按钮（注意不是一般软件的打开数据方式），以后的打开数据都使用此操作。
“连接到文件夹”（比一般软件麻烦……），第一行从右数第三个按钮。
选择DEM数据所在的文件夹。
选择所需的文件。
注意ArcMap右下角显示的坐标值说明此时坐标为“投影坐标系”，以米为单位。
为以后的裁剪方便，转化为“地理坐标系”，以度为单位。
2.2选择“自定义”→“扩展模块”，勾选所有模块。
2.3打开ArcToolBox，红色工具箱按钮。
或者“地理处理”→ArcToolBox。
选择“数据管理工具”→“投影和变换”→“栅格”→“投影栅格”。
“输入栅格”选择需转换的图像；“输出栅格数据集”选择投影后文件的保存路径和文件（下文中所有类似于“输出XXX”均为选择处理后文件保存路径，不再逐一说明。
注：ArcGIS基于文件进行处理，每一次处理都直接针对选择的文件，处理过程不可逆。
）；“输出坐标系”选择“Geographic Coordinate Systems”→“World”→“WGS1984.prj”。
点击确定。
转换完成后，会自动添加处理后的图层2.4裁剪实际所需要的区域。
dem栅格算法
DEM（数字高程模型）栅格算法是用于生成和操作DEM数据的算法。
这些算法可以处理各种DEM数据源，包括卫星遥感数据、地图和地形图等。
以下是DEM栅格算法的一些常见操作：
1. 栅格数据提取：可以从DEM栅格数据中提取各种地形特征，例如山峰、山谷、山脊等。
2. 坡度计算：可以根据DEM栅格数据计算地形表面的坡度，以了解地形的起伏程度。
3. 水文分析：可以根据DEM栅格数据模拟水流运动，预测河流、溪流等水文特征的分布。
4. 土地利用分类：可以根据DEM栅格数据进行土地利用分类，例如森林、草地、城市等。
5. 高程分析：可以根据DEM栅格数据对地形高程进行分析，例如提取等高线、计算高程均值等。
总之，DEM栅格算法是地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要工具，可以用于各种地形分析和地理信息处理任务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
因为要做一个flood modelling的论文，刚开始学习VB，现在要从一个DEM文件中提取每个像素的高程值然后进行编辑，请问用啥代码可以从asc图层文件中提取数据，数据显示形式为数组，然后可以开始编辑的。
自己研究了好久也整不出个结果，希望各位好心大大
能help下...跪求啊跪求
最佳答案
xwebsite
C#的，VB采用的接口一样的！
读取Raster像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块（PixelBlock），然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像
素值。
首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法，其语法如下：
public object GetVal( int plane, int X, int Y);
第一个参数为指定的Band序号，如果该Raster数据只有一个Band，则该处值为0；第二个参数和第三个参数分别用来指定获取像素块中哪一个位置的像素值，如果都为0，则表示获取像素块左上角处的像素值。
如IPixelBlock.GetVal(0,0,0)。
CreateCursor方法是用来创建一个游标，CreatePixelBlock方法是根据指定像素块大小来创建一个像素块，Read方法则用于读取Raster中指定位置的像素块。
IRaster接口的Read方法具有两个参数，如下：
public void Read (IPnt tlc, IPixelBlock block);
第一个参数用于指定获取像素块的位置，第二个参数为像素块。
值得注意的是，此处使用的指定获取像素块位置，其值的范围为0到Raster的行数和列数，而不是地图范围。
举例说明，如一个Raster数据是由6000*6000个像素块组成，它所表示的地图范围为E95°～E100°、N30°～N35°，即每个像素块的大小为
0.00008333°*0.00008333°，通过IRasterProps接口的MeanCellSize方法可以获取每个像素单元的大小。
使用IRaster接口的Read方法时，指定获取像素块的位置是从0～6000，而不是E95°～E100°或N30°～N35°，所以，如果要获取指定位置的像素值大小，还需要将地图坐标转换成Raster数据中像素块的相对坐标。
如下代码：
private void 读取Raster像素值_Click(object sender, EventArgs e)
{
ILayer pLayer = axMapControl1.get_Layer(0);//假定第一个图层为
最佳答
xwebsite
案
Raster数据
IRasterLayer rasterLayer = (IRasterLayer)pLayer;
IRaster pRaster = rasterLayer.Raster;
IRasterProps pRasterProps = (IRasterProps)pRaster;
IPnt pnt = new PntClass();
pnt.SetCoords(10, 5);
IPnt pntSize = new PntClass();
pntSize.SetCoords(1, 1);
IPixelBlock pixelBlock =
pRaster.CreatePixelBlock(pntSize);
pRaster.Read(pnt, pixelBlock);
object obj = pixelBlock.GetVal(0, 0, 0);
MessageBox.Show(Convert.ToUInt32(obj).ToString());
}。