DEM数据生成方法
DEM数据获取方法
DEM数据获取方法Digital Elevation Model（DEM）是用于描述地球表面高程的数字模型。
它是地理信息系统（GIS）和遥感技术中常用的数据类型之一、DEM数据通常由遥感影像获取，主要有以下三种方法。
1.激光雷达（LiDAR）激光雷达是一种主动遥感技术，通过发射激光脉冲并测量其返回时间以计算地表高程。
激光雷达设备可安装在航空飞机、直升机或地面车辆上。
它能够快速、高效地获取大面积的DEM数据。
使用激光雷达获取DEM数据的过程包括以下几个步骤：a)激光雷达设备通过发射激光脉冲测量地表的反射时间，以计算出地表的高程值。
b)激光雷达采集的原始数据经过处理和校正，生成原始的点云数据集。
c)点云数据经过滤波和分类处理，提取地面点和非地面点。
d)利用地面点生成DEM数据，通过插值算法填充缺失的点，生成完整的DEM数据。
2.光学影像解算光学影像解算是一种 passsive 遥感技术，它通过从卫星或无人机获取的影像数据来推断地表高程。
这些影像数据通常包括航空摄影影像或卫星遥感影像。
利用光学影像解算获取DEM数据的过程大致如下：a)获取高分辨率的遥感影像数据。
b)对影像数据进行预处理，包括去除辐射校正、去除大气校正等步骤。
c)提取影像中的地物特征，如建筑物、道路、水体等。
d)利用地物特征进行图像匹配，通过计算图像特征之间的几何关系，计算地物的地面高程。
3.SAR干涉测量SAR干涉测量是一种基于合成孔径雷达（SAR）数据的遥感测量方法。
它通过测量不同时间的SAR数据之间的相位差来推断地表的高程变化。
SAR干涉测量的过程包括以下几个步骤：a)获取不同时间、不同视角的SAR影像数据。
b)对影像数据进行预处理，包括校正、几何校正等步骤。
c)对两幅SAR影像进行干涉处理，计算相位差。
d)根据相位差计算地表的高程变化。
除了以上三种方法，还有一些其他方法可以获取DEM数据，如GPS控制点测量、地形测量仪、卫星测高仪等。
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的概念及建立方法及领域
dem的概念及建立方法及领域
DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是一种用于描述地球表面高程信息的数学模型。
DEM可以通过测量、遥感技术和地形插值等方法获取地表高程数据，并将其以数字形式表示出来。
DEM的建立方法主要有以下几种：
1. 测量法：通过使用全站仪、GPS等测量设备直接测量地面高程，然后将测量数据进行处理和插值，生成DEM。
2. 遥感法：利用航空摄影、卫星遥感等技术获取地表高程数据，然后通过图像处理和数字化等方法生成DEM。
3. 插值法：通过已知高程点的数据，利用插值算法推算出其他位置的高程值，从而生成DEM。
DEM的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 地形分析：DEM可以用于地形分析，如地形剖面、坡度、坡向、流域分析等。
2. 地质勘探：DEM可以用于地质勘探，如地质构造分析、地质灾害评估等。
3. 水文模拟：DEM可以用于水文模拟，如洪水模拟、水资源评估等。
4. 土地利用规划：DEM可以用于土地利用规划，如土地适宜性评价、土地开发潜力分析等。
5. 三维可视化：DEM可以用于三维可视化，如地形模拟、虚拟现实
等。
总之，DEM是一种用于描述地球表面高程信息的数学模型，可以通过测量、遥感技术和地形插值等方法进行建立，广泛应用于地理信息系统、地质勘探、水文模拟、土地利用规划等领域。
tin生成dem的原理
tin生成dem的原理DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是一种用来描述地球表面高程信息的数学模型。
而TIN（Triangulated Irregular Network）则是一种常用的DEM生成方法之一。
本文将介绍以TIN生成DEM的原理。
TIN生成DEM的过程主要分为三步：数据采集、三角网剖分和高程插值。
第一步，数据采集。
在生成DEM之前，需要先收集地面高程数据。
常用的数据采集方法有激光雷达、航空摄影、卫星测绘等。
这些技术可以获取大量的高程点数据，以及与之相关的属性信息。
第二步，三角网剖分。
三角网剖分是将采集到的高程点数据进行三角形网格的划分。
划分后的三角形网格能够准确地描述地形的细节，同时保证相邻三角形之间的连续性。
常用的三角网剖分算法有Delaunay三角剖分算法、TIN插值算法等。
第三步，高程插值。
在三角网剖分完成后，需要对三角形网格中的每个顶点进行高程值的插值处理，以得到整个地表的高程模型。
常用的插值方法有线性插值、反距离权重插值、克里金插值等。
插值的结果即为TIN生成的DEM。
TIN生成DEM的原理基于以下假设：地表的高程变化是连续的，相邻点之间的高程变化是平滑的。
通过三角网剖分和高程插值，可以在三角形网格中准确地描述出地形的细节，并确保相邻区域的高程变化平滑过渡。
TIN生成DEM的优点在于能够准确地描述地形细节，适用于复杂地形的表达。
同时，TIN模型还具有较小的数据存储量，能够高效地进行数据处理和分析。
然而，TIN生成DEM也存在一些限制。
首先，TIN模型的生成需要大量的高程点数据，数据的采集和处理成本较高。
其次，TIN模型在描述平坦区域时可能会引入冗余信息，导致数据冗余和存储浪费。
另外，TIN模型对于大范围的地形表达可能不够准确，需要进行后期的数据处理和修正。
以TIN生成DEM的原理是通过数据采集、三角网剖分和高程插值三个步骤来构建地表高程模型。
DEM数据获取方法资料
DEM数据获取方法资料DEM（Digital Elevation Model）数字高程模型是通过测量和计算地球表面的高程数据而生成的一种地形表面的模型。
DEM数据广泛应用于地形分析、地貌与水文模拟、三维可视化、地球科学研究、环境规划等领域。
获取DEM数据的方法主要有空间遥感技术、测绘技术和数值高程模型。
一、空间遥感技术获取DEM数据1.激光雷达（LiDAR）技术：激光雷达技术通过激光的脉冲反射来测量地表的高程，能够高精度地获取地形数据。
激光雷达设备搭载在航空器或地面车辆上，通过扫描地面并记录雷达返回的信号，高效地获取大面积DEM数据。
2.雷达干涉（InSAR）技术：雷达干涉技术利用合成孔径雷达成像来测量地表的形变和高程变化。
通过使用两个或多个雷达图像，可以计算地表的高程信息，并生成DEM数据。
这种技术可以应用于大面积的地表变形监测和地形测量。
3.卫星测高：卫星测高技术通过卫星载荷接收和处理地表的雷达回波信号，测量地表的高程，并生成高精度DEM数据。
这种方法适用于获取大范围的DEM数据，但精度相对较低。
二、测绘技术获取DEM数据1.地面测量：地面测量是通过在地面上放置测量仪器，通过测量角度、距离和高程来获取地表的高程信息。
常见的地面测量方法包括全站仪、GPS测量等，可以获取高精度的局部DEM数据。
2.摄影测量：摄影测量是通过航空或航天平台上的相机拍摄地面的图像，并通过图像处理和测量方法来推算地表的高程信息。
该方法适用于中等精度的大范围DEM数据获取。
3.地形测绘：地形测绘是通过现场勘测和测量获取地形数据，包括通过地形测图、地形描图和地形探测来获得地表高程数据。
这种方法适用于小范围和高精度的DEM数据获取。
三、数值高程模型获取DEM数据1.数学建模：数学建模是通过现有地表高程数据进行数学建模和插值方法来推算出没有测量点的地表高程数据。
常用的数学建模方法包括三角网格插值、反距离权重插值等，可以较好地还原地表的高程。
dem建立的一般步骤
dem建立的一般步骤：
dem（数字高程模型）的建立一般遵循以下步骤：
1.定向建模型：在MapMatrix系统下导入空三成果文件。
为了保证数据的准确性，整
个测区的空三成果需导入外业控制点进行定向评估，如不能满足规范限差要求，需要重新定向，直到满足精度要求为止。
再进行绝对定向，核线重采样，建立立体模型。
2.生成单模型DEM：设置好相关参数，软件自动生成DEM。
3.DEM拼接：将图幅所需的单模型DEM拼接在一起，根据比例尺设置标准分幅或者
任意分幅利用系统的DEMX模块裁切单幅DEM。
4.DEM编辑：DEM生成后，将数字高程模型格网点或自动匹配结果映射到影像立体模
型上进行编辑，使数字格网点或匹配点、线尽量切准地面。
预处理结束后进行影像匹配以及对匹配结果进行编辑。
编辑完后可作为成果输出。
数字高程模型第三章DEM数据获取方法
扫描与矢量化：黑色或彩色扫描，扫描参数根据图件信息量、线划密度、质量等因素调节，一般分辨率不小于300dpi。扫描后进行矢量化。 数据分层：主要用于DEM的层有地形信息层、水系层、推测区域、辅助高程层、公里网层等。
2.摄影测量数据采集方法 1〕摄影测量的根本原理：利用在不同地方获取的具有一定重叠度的同一景物的两张影像，在室内建立立体模型，对其进行三维量测。 2〕摄影测量的信息获取方式 航空/航天摄影测量：飞行器上搭载摄影测量设备〔传感器〕，垂直摄影方式获得数据。 地面摄影测量：采用倾斜摄影或交向摄影方式获取数据。
基于不同观点的采样 1.统计学观点：DEM外表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〔假设概率相同那么为简单随机采样〕。 系统采样：也称规那么采样，以预先设定的方式确定采样点，各采样点被选取得概率为100%。
5 . 地貌单元类型 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〕。
采样数据的属性 采样：确定在何处需要量测点的过程，这个过程由三个参数决定：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线和标准，实际采样时相互之间很多时候是重叠的。
5.选择性采样：根据地形特征进行选择性采样，沿山脊线、山谷线、断裂线、离散特征点〔山顶点〕等。 优点是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。 6.混合采样：将选择性采样与规那么格网采样相结合或者是选择性采样与渐进采样相结合的方法。
测绘技术如何进行DEM生成与分析
测绘技术如何进行DEM生成与分析测绘技术在地理信息系统（GIS）和遥感领域中起着重要的作用。
其中，数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）的生成和分析是测绘技术应用的重要方面之一。
本文将介绍DEM的生成和分析的基本原理和方法。
一、DEM生成DEM是地球表面高程信息的数字化表示，可以呈现出地面的起伏和形状。
常见的DEM生成方法有光学影像法、激光雷达法和雷达干涉法等。
1. 光学影像法光学影像法是利用航空或卫星遥感影像来生成DEM的一种方法。
通过对图像进行几何矫正和配准，可以获取地面上的特征点的坐标，并计算出其高程信息。
这种方法常用于大面积的地形测量和地貌分析。
2. 激光雷达法激光雷达法是利用激光器向地面发射激光束，通过测量激光束的反射时间和回波强度来计算地面点的坐标和高程信息。
这种方法具有高精度和高分辨率的优势，常用于山地地形的测量和建模。
3. 雷达干涉法雷达干涉法是利用合成孔径雷达（SAR）的干涉图像来生成DEM的一种方法。
通过对两幅或多幅干涉图像进行差分操作，可以获取地表的高程变化信息。
这种方法适用于大范围的地表变形监测和地震研究。
二、DEM分析DEM生成后，可以进行各种地形参数的分析和应用。
下面介绍几种常见的DEM分析方法。
1. 地形剖面分析地形剖面分析是对DEM数据进行剖面提取，以了解地面的起伏变化情况。
通过剖面分析，可以获取地面的高程变化曲线，并进一步计算地形参数，如坡度、坡向、高程差等。
这些参数对地质研究、水文模拟和土地规划等领域具有重要意义。
2. 流域提取和水流模拟利用DEM数据可以提取出流域范围，并计算出流域的面积、长度和周长等属性。
同时，基于DEM数据，还可以进行水流模拟和洪水预测。
通过建立流域模型，模拟水流在地表的流动过程，从而预测洪水灾害的发生和影响。
3. 三维可视化和地形重建利用DEM数据可以进行三维地形模型的可视化和地形重建。
通过DEM数据，可以构建真实的地形模型，使人们能够直观地了解地貌特征和地形变化。
DEM数据获取方法
DEM数据获取方法DEM（Digital Elevation Model）是地球表面的数字高程模型，用于获取地理数据中的地面高程信息。
DEM数据的获取方法主要有以下几种：1.雷达遥感测量方法：通过搭载在飞机或卫星上的雷达系统，发射电磁波束到地面并接收反射回来的波束，通过测量波束的反射时间和强度，可以得到地面的高程信息。
这种方法具有全天候、全地形、大范围和高精度等优点，但其成本较高。
2.光学遥感测量方法：通过卫星或无人机搭载的相机，拍摄地表影像，然后利用几何纠正和影像匹配技术，可以提取出地表的高程信息。
这种方法比较经济实用，但受到云雾和遮挡物的影响，精度相对较低。
3.GPS测量方法：利用全球定位系统（GPS）接收器接收卫星发射的信号，通过计算信号的传播时间和接收器的位置信息，可以确定接收器所在位置的地面高程。
这种方法具有实时性和高精度，但需要在采集点周围建立GPS基准站网，并受到天线高度、大气折射等影响。
4.内插方法：通过已知高程点的坐标和高程值，应用一定的数学模型和插值算法，推测其他未知点的高程值。
常用的插值算法有三角网内插、反距离加权法和克里金法等。
这种方法用于填补高程采样不均匀的空白区域或增加数据的空间分辨率。
5.大地测量方法：使用传统的测量仪器（如全站仪、水准仪、测距仪等）对地面各点进行测量，然后计算出各点的坐标和高程信息。
这种方法精度较高，适用于小范围的高程测量，但测量效率相对较低。
6.水文模型方法：通过对河流水位、水流速度等水文数据的观测和测量，结合河床地貌特征和水力学原理，推算出河床高程信息。
这种方法适用于河谷地形数据的获取，但对于非水流区域的地形数据获取不适用。
在DEM数据的获取过程中，需要注意以下几个问题：1. 数据源的选择：选择合适的DEM数据源是获取高质量DEM数据的重要保证。
根据实际需求和应用场景，可以选择高分辨率的商业卫星（如WorldView、QuickBird），或者公开的DEM数据集（如SRTM、ASTER GDEM）等。
利用三线阵影像生成dem步骤
利用三线阵影像生成dem步骤
生成DEM（Digital Elevation Model）的步骤如下：
1. 数据收集：首先需要收集三线阵（Triangulation Measure）影像数据。
三线阵影像是利用航空摄影测量方法获取的，具有高分辨率和高精度的特点。
2. 数据预处理：对收集到的三线阵影像进行预处理，包括去除噪声、修复图像、去除图像畸变等。
这一步骤主要是为了提高影像的质量和准确性。
3. 特征提取：利用图像处理技术，提取出三线阵影像中的特征点。
特征点可以是建筑物的角点、道路的交叉口等。
通过提取特征点，可以更好地描述地表特征，为后续的处理提供基础。
4. 立体匹配：在提取到特征点的基础上，进行立体匹配。
立体匹配是指通过对比左右航片的特征点，确定它们在地面上的位置。
常用的立体匹配方法有基于相似性、基于几何约束等。
5. 生成三维点云：将匹配得到的特征点转换为三维坐标，生成三维点云。
三维点云是描述地表形状的点集，其中每个点的坐标表示地面高度。
6. 数据过滤和平滑：对三维点云进行滤波和平滑操作，去除离群点和噪声，使得生成的DEM更符合实际地形。
7. 生成DEM：根据过滤和平滑后的三维点云，生成DEM。
DEM是一种用栅格形式表示地表高程的数据模型，其中每个
栅格单元格的值代表对应地面的高程。
8. DEM后处理：对生成的DEM进行后处理，包括裁剪、修正、融合等操作。
这一步骤主要是为了进一步提高DEM的精
度和质量。
通过以上步骤，可以利用三线阵影像生成高精度的DEM数据，为地形分析、地貌变化监测等应用提供基础数据。
dem的生成与应用原理
DEM的生成与应用原理1. DEM的概述DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）是由地面数字图像计算出的地理高程数据。
它通过数学模型和计算机算法将地面表面上的高程信息以数字化的形式表示出来。
DEM非常重要，它可以应用在地形分析、流域模拟、地质勘探等领域。
2. DEM的生成方法以下是一些常见的DEM生成方法：2.1 光学遥感技术光学遥感技术利用卫星或航空器上的传感器获取地面的图像数据，然后通过数字影像处理算法提取出地表的高程信息。
2.2 激光雷达遥感技术激光雷达遥感技术是一种利用激光束测量地面高程的技术。
激光雷达器发射激光束，然后接收反射回来的激光束，通过计算激光束的飞行时间来推算地面的高程。
2.3 雷达遥感技术雷达遥感技术通过发射微波信号，接收回波，并通过信号处理来得到地面的高程信息。
2.4 GPS测量技术GPS测量技术利用全球定位系统（GPS）接收卫星信号并计算接收机位置，通过多个接收机之间的位置差异来推算地面高程。
3. DEM的应用DEM在地理信息系统（GIS）和地形分析中有广泛的应用。
以下是DEM的一些主要应用：3.1 地形分析DEM可以用来进行地形分析，包括地形剖面、坡度分析、坡向分析等。
这些分析可以帮助我们了解地面的地形特征，例如山脉、河流、凹陷区等。
3.2 流域模拟DEM可以用于模拟流域的水文过程，例如降雨径流模拟、洪水模拟等。
通过将DEM与气象数据和水文模型结合，可以分析流域的水文特征，预测洪水的产生和演变。
3.3 地质勘探DEM可以用于地质勘探，帮助判断地形特征与地质结构的关系。
通过分析DEM数据，可以找到可能的矿产资源区域、断层区域等。
3.4 地图制作DEM在地图制作中也起到了重要的作用。
由于DEM提供了地面高程信息，可以用来生成等高线图、三维地形模型等。
3.5 地貌研究DEM可以帮助地貌学家研究各种地貌现象，例如：山地地貌、河流地貌、冰川地貌等。
DEM数据生产流程
DEM数据生产流程DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的简称，是基于地表高程数据而生成的一种地理信息数据模型。
它是描述地表海拔高度的数学模型，可以用来模拟地形表面的形状和特征。
DEM数据的生产流程主要包括数据采集、数据处理和数据发布三个环节。
首先是数据采集。
DEM数据的采集主要通过遥感技术获取，包括航空摄影和卫星遥感两种方式。
航空摄影是指利用航空器携带专业摄影设备对地面进行拍摄，通过拍摄的照片获取地表高程的信息。
卫星遥感是指通过卫星搭载的传感器对地表进行观测，获取地表高程的信息。
这两种方式可以获取的DEM数据的精度和分辨率不同，需要根据需求选择合适的采集方式。
接下来是数据处理。
采集到的原始影像数据需要进行一系列的处理，包括图像配准、去噪、边缘检测和高程计算等步骤。
图像配准是将不同影像之间的空间位置对应起来，保证数据的空间一致性。
去噪是为了去除图像中的噪声，提高数据的质量。
边缘检测是为了提取出地形的边缘信息，用以确定地表高程的变化。
高程计算是根据影像的亮度值和相邻像元之间的空间关系来计算地表高程。
最后是数据发布。
在数据处理完成后，需要将处理好的DEM数据发布出来，以方便用户使用。
数据发布的方式有很多，可以通过网络在线发布，也可以将数据储存在数据库中进行查询。
此外，还可以根据具体需求将DEM数据转换为其他格式，如栅格数据格式或矢量数据格式，以便于更好地与其他地理信息数据进行集成和分析。
总的来说，DEM数据的生产流程包括数据采集、数据处理和数据发布三个环节。
其中，数据采集是通过航空摄影和卫星遥感技术获取原始影像数据；数据处理是对原始影像数据进行图像配准、去噪、边缘检测和高程计算等步骤；数据发布是将处理好的DEM数据以用户能够方便使用的方式进行发布。
通过这个流程，可以得到高精度、高分辨率的DEM数据，用以模拟地表的形状和特征，为地理信息系统的应用提供支持。
dem高程数据生产方案
dem高程数据生产方案
DEM（数字高程模型）高程数据的生产方案通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集：收集需要制作DEM的地表数据，包括地形图、遥感影像、GPS数据等。
2. 数据预处理：对收集的数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系统一、数据拼接等。
3. 建立高程模型：利用数学算法和计算机技术，将预处理后的数据转换为高程模型。
这一步通常需要使用GIS软件或其他相关软件。
4. 精度评估：对生成的高程模型进行精度评估，确保其精度符合要求。
如果精度不满足要求，需要进行数据修正或重新采集数据。
5. 数据发布：将生成的高程模型发布到相关平台或数据库，供用户下载和使用。
在具体操作中，根据不同的应用场景和数据类型，可能还需要进行其他处理和操作。
同时，为了确保高程数据的准确性和可靠性，还需要注意以下几点：
1. 数据来源的可靠性：选择可靠的数据来源，避免使用不准确或过时的数据。
2. 数据处理的规范性：在数据预处理和模型建立过程中，要遵循统一的规范和标准，以确保数据的可比性和可操作性。
3. 精度评估的客观性：在进行精度评估时，要采用客观的评估指标和方法，避免主观因素对精度的影响。
4. 数据发布的及时性：要及时更新和发布高程数据，保证数据的时效性和可用性。
dem生成等高线算法
dem生成等高线算法1. 任务概述在地理信息系统（GIS）领域中，DEM（Digital Elevation Model）是一种用于表示地表高程信息的数字模型。
而等高线则是地图上用来表示地形起伏的曲线。
本文将探讨DEM生成等高线算法的原理与实现方法。
2. DEM生成算法概述DEM生成算法是通过采集地面高程数据，利用插值方法将离散的高程点转换为连续的高程表面模型。
常用的DEM生成算法有插值法、三角网格法和基于机器学习的方法等。
2.1 插值法插值法是最常用的DEM生成算法之一。
它通过已知高程点的数值和位置，推算出未知位置的高程值。
常用的插值方法有最邻近插值、反距离权重插值和克里金插值等。
2.1.1 最邻近插值最邻近插值法是最简单的插值方法之一。
它将未知位置的高程值设置为距离最近的已知高程点的值。
这种方法的优点是计算速度快，但结果可能较为粗糙。
2.1.2 反距离权重插值反距离权重插值法是一种基于距离的插值方法。
它根据已知高程点与未知位置的距离来确定权重，再根据权重对已知高程点的值进行加权平均。
这种方法考虑了距离因素，能够提供更准确的高程估计结果。
2.1.3 克里金插值克里金插值法是一种基于统计学原理的插值方法。
它通过计算已知高程点之间的空间相关性来推算未知位置的高程值。
克里金插值法能够充分利用已知高程点的空间信息，得到较为精确的高程模型。
2.2 三角网格法三角网格法是一种基于三角形剖分的DEM生成算法。
它将地面高程点连接成不规则的三角形网格，然后通过插值方法计算三角形内部的高程值。
三角网格法适用于不规则地形的高程模拟，能够提供较为真实的地形表面模型。
2.3 基于机器学习的方法近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的DEM生成方法也逐渐兴起。
这种方法利用大量的高程数据和地理特征作为输入，通过训练模型来预测未知位置的高程值。
基于机器学习的方法在处理大规模高程数据时具有较高的效率和准确性。
3. DEM生成等高线算法实现DEM生成等高线算法是在DEM生成算法的基础上，进一步提取等高线曲线。
生成dem
方法一：由DWG地形图生成DEM．由DWG地形图生成DEM1.1从DWG中提取高程点数据1.1.1切割DWG地形图数据量太大,先切割再进行其他操作。
具体步骤为：用CAD2005把上、下两幅图转换成2000格式（CASS是CAD2002配套产品）-用CASS打开上、上两幅图（CAD 中没有SAVET保存选择多边形内图形功能）-“插入”-“块”-名称中打开红线研究区-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-确定后就可以显示红线研究区-用矩形圈出研究区-“SAVET命令”-输入比例尺（10 000）-多边形保存1-选中刚画的矩形-OK。
1.1.2合并上下两幅图CAD中有一些命令，qselect可以选择满足条件的数据，就可以选择一层数据，wblock可以制作块保存选择的数据，具体步骤为：打开裁剪后的图上-“插入”-“块”-打开裁剪后的图下-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-选上左下角的“分解”（如果不分解，整个下图就是一块，选中一条线就把图下全部选中了，删除一条线就把整个删除了，当然现在不选，可以用CAD分解命令分解开）-确定后两幅图就拼接好了-然后打开红线-再次整体裁剪两幅合并的图-打开图层管理-只显示等高线和高程数据图层-另存为CAD图。
中国3S吧1.1.3补充高程点数据由于等高线质量太差了-断线或缺少线，没有高程属性等，不用等高线生成DEM，用高程点数据生成DEM）。
具体步骤为：设置文字样式通过“格式”-“文字样式”-设置和原来的高程文字相同样式-补点用TEXT命令-用鼠标确定文字位置-确定角度为0-输入高程数据-复制高程数据文字-沿着等高线粘贴该高程数据即可（以后用回车或空格完成粘贴）-换等高线时粘上错误高程后双击文字可改-然后再复制新文字1.1.4获得高程点数据表原先已有高程点是由“高程点和高程数据注记文字”组成的，高程点提供了准确的位置（X,Y）而没有Z属性，但文字注记提供了高程值而位置是不准的，有一个解决办法可以得到准确位置的准确高程值，先得到所有点的位置数据表（包含X,Y），再得到高程数据表（包含X,Y,H），再编程实现点和高程值的匹配，具体实现方法为：点的位置数据和高程数据分别保存在两个数组中，从第一个点开始在高程数据中找距离与他小于一个定值的高程文字，这个文字的内容就是这个点的高程，找到后马上去掉这个高程文字数据，减小以后的寻找负担（在VC中可以用CUintArray作为数据数组，有删除函数，采用GetSize()得到要寻找的数据个数；当然还有一种方法是，现在已经有EXCEL数据，转换成ACESS 数据库，然后在VC中读取数据库，一个在VC中好实现读取ACESS数据库，再一个是不是速度比VC中读取EXCEL 文件快呢？具体实现时在点数据表中新那一个字段，保存高程，在另一个高程表中读取XY值比较距离，打到高程就把高程数值更新到点数据表中的新字段中，当然找到一个就把高程表那一条记录删除，当然找到一条记录最好是再接着找，要是找到两个就说明那附近有问题，一个点和两个高程数据接近，或者说没有找到任何一个点，是不是距离设置太小了。
建立DEM的方法
建立DEM的方法建立DEM的方法有多种。
从数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量,例如用GPS、全站仪、野外测量等;（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等;(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。
DEM内插方法很多,主要有整体内插、分块内插和逐点内插三种。
整体内插的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值建立的。
分块内插是把参考空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的函数。
逐点内插是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称移动拟合法。
有规则网络结构和不规则三角网(Triangular Irregular Network, 简称TIN)两种算法。
目前常用的算法是TIN，然后在TIN基础上通过线性和双线性内插建DEM。
用规则方格网高程数据记录地表起伏的优缺点：优点：（X，Y）位置信息可隐含，无需全部作为原始数据存储由于是规则网高程数据，以后在数据处理方面比较容易。
缺点：数据采集较麻烦，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有记录。
TIN结构数据的优点：能以不同层次的分辨率来描述地表形态.与格网数据模型相比,TIN模型在某一特定分辩率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的表面.特别当地形包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征。
DEM的分辨率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。
如何处理地形图数据以生成数字高程模型
如何处理地形图数据以生成数字高程模型生成数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是地图制作和地理信息处理的重要工作。
DEM作为一种描述地面高程分布的数据模型，广泛应用于土地规划、环境分析、气象预测等领域。
本文将介绍如何处理地形图数据以生成DEM，包括数据获取、处理方法和应用。
一、数据获取生成DEM所需的地形图数据可以通过多种途径获取。
其中，地理信息系统（GIS）是常用的数据来源。
通过GIS软件，可以获取地面要素数据、地形图和卫星遥感图像等。
此外，卫星激光测高（Lidar）和航空摄影测量也是获得高精度地表数据的重要手段。
二、数据预处理取得地形图数据后，需要进行预处理以满足DEM生成的要求。
首先，需对数据进行去噪处理，去除不符合地形特征的异常值或干扰信号。
其次，进行数据格式转换，将地形图数据转化为标准的栅格数据格式，如TIFF、ASCII等。
此外，对数据进行坐标系统转换和投影转换，以适配不同的使用环境。
三、数据插值数据插值是生成DEM的关键步骤之一。
在实际应用中，地形图数据的采样精度通常有限，需要通过插值算法填充缺失的高程数据。
最常见的插值方法包括反距离加权法、克吕金插值法和三次样条插值法等。
不同插值方法适用于不同类型的地形数据，选择合适的插值方法可以提高DEM的精度和真实性。
四、数据平滑生成的DEM数据通常会存在噪声和异常值，需要进行平滑处理。
平滑处理可以通过使用滤波器或进行数据平均等方法实现。
其中，滤波器可以根据滤波窗口的大小和形状对周围数据进行加权平均，以减少数据的波动和噪声。
数据平均则是通过将邻近的像素值进行平均，实现对DEM数据的平滑处理。
五、DEM的应用生成的DEM数据可以广泛应用于地理信息系统、地质勘探、环境科学等领域。
在地理信息系统中，DEM可以作为地图制作和测量分析的基础数据，用于土地规划、地形分析和水文模拟等。
在地质勘探中，DEM可以用于地质构造分析和地震预测等。
如何利用卫星影像进行数字高程模型生成
如何利用卫星影像进行数字高程模型生成如何利用卫星影像进行数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）生成在现代科技迅猛发展的时代，卫星影像技术得到了广泛应用。
其中，利用卫星影像生成数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)在地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）领域具有重要意义。
本文将探讨如何利用卫星影像进行DEM生成。
一、卫星影像与数字高程模型的关系卫星影像是通过卫星传感器对地球的观测获得的。
它以图像的方式记录了地球上的地貌、地物等特征。
而数字高程模型则是对地表高程进行准确测量和建模的方法。
卫星影像可以提供大范围的地表特征信息，而数字高程模型则可以提供地表高程的精确数据。
因此，卫星影像与数字高程模型是密切相关的，卫星影像可以为DEM生成提供重要的数据来源。
二、卫星影像的处理在进行DEM生成之前，需要对卫星影像进行预处理。
预处理的目的是去除影像中的噪声、增强地物特征等。
常见的预处理步骤包括：1. 图像校正：对卫星影像进行几何校正，使其符合地理坐标系统。
2. 云层去除：卫星影像中常常存在云层遮挡的情况，需要通过图像处理技术去除云层。
3. 影像配准：将卫星影像与其他影像或地图进行配准，使其在空间上对应准确。
三、DEM生成方法1. 自动解算方法：自动解算方法是利用图像处理算法对卫星影像进行DEM生成的方法。
例如，光栅法将卫星影像栅格化，并通过影像匹配、三角剖分等技术生成DEM。
此外，基于特征点匹配的算法也可以用于DEM生成。
自动解算方法的优点是操作简单、速度快，但其精度相对较低。
2. 高精度解算方法：高精度解算方法利用更复杂的算法和更多的数据源来生成DEM。
例如，激光雷达(Lidar)技术可以提供精确的地表高程信息。
此外，通过多源数据融合的方式，如卫星影像、雷达、测量数据等，可以提高DEM的精度。
dem生成等高线算法
dem生成等高线算法
摘要：
1.DEM 生成等高线的基本原理
2.DEM 生成等高线的方法
3.DEM 生成等高线的应用
正文：
一、DEM 生成等高线的基本原理
数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是描述地表高程信息的数字模型，它是地理信息系统（GIS）的基础数据之一。
DEM 生成等高线算法是一种将DEM 数据转换为等高线数据的技术，其基本原理是沿着地表高程梯度方向，以一定的间隔生成等高线。
等高线是地表上高程相等的点的连线，它可以形象地表示地表的高低起伏。
二、DEM 生成等高线的方法
DEM 生成等高线的方法有很多，常见的有以下几种：
1.梯度法：梯度法是根据地表高程的梯度方向来生成等高线的方法。
在地表高程梯度较大的地方，等高线密集；而在地表高程梯度较小的地方，等高线稀疏。
梯度法的优点是生成的等高线能够较好地反映地表的高低起伏。
2.轮廓法：轮廓法是根据地表高程的轮廓线来生成等高线的方法。
在地表高程变化较大的地方，轮廓线较为复杂；而在地表高程变化较小的地方，轮廓线较为简单。
轮廓法的优点是生成的等高线具有较好的视觉效果。
3.插值法：插值法是根据地表高程的插值点来生成等高线的方法。
插值法
的优点是生成的等高线较为平滑，能够较好地反映地表的高低起伏。
三、DEM 生成等高线的应用
DEM 生成等高线在地理信息系统、地图制图、环境规划等领域具有广泛的应用。
通过等高线图，我们可以直观地了解地表的高低起伏，为工程规划、地形分析、水文研究等提供重要依据。
DEM数据生产流程
DEM数据生产流程：1、点云预处理，主要是分类，初步分出地面点、建筑物、植被、噪点，其实主要是初步区分地面点和非地面点。
即基于Microsoft Station V8 写的一个macro文件，导入该文件即可进行自动分类。
2、打开Microsoft Station V8 2004，打开DNG范围与分幅文件，加载点云，注意加载的点云文件名与图幅框内一致（DNG文件是在V8中根据DWG格式的范围线进行自动分幅的文件）图1 加载点云工具图2添加点云文件图3 加载点云设置3、根据范围线裁剪点云，首先选中范围线，点击“point>delete>outside fence”然后点击范围线内部，从而裁掉范围外的点云图4 裁范围4、选出噪点，打开两个视图，一个为俯视图，一个为侧视图，F5键剖切查看，在俯视图中拉框选择剖切的位置，侧视图中显示目标范围内的点云侧视图（如图），在侧视图中发现异常点时，使用F3键线上分类，源图层设置为任何点，目标图层设置为噪点图层，即将噪点选出来图5 俯视图与侧视图图6 噪点选择5、删除噪点，使用“point>delete>By point class”,选择噪点图层删除图7 删除噪点图层6、构建全部点的TIN，辅助进行精细分类，即精细区分出地面点和非地面点。
首先F9键生成TIN模型，选择所有的图层建全模，然后F8键进行渲染，一般选择颜色色带数值为10，颜色可自定义设置，从而生成全部点模型图8 构建TIN图9 TIN模型7、构建地面点的TIN模型，F9键构建模型，仅选ground层，全模切换地面模型可以点击“cancel”然后F7刷新模型（或者删掉原有模型，仅选ground层）点“ok”重新建模然后渲染查看图10 地面TIN模型8、对比全模和地面模型，发现地面模型出现全模中非地面点的模型，即需剖切查看从部分点云的分类，如图为一个高架的点云错分为地面的点了图11 精细点云分类9、全图检查，主要检查是否有漏洞或者残余的噪点。
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DEM数据制作方法与步骤
摘要：DEM数据是地形可视化表达和地形分析的基础。
就目前DEM 数据的类型、DEM数据生成的方法进行了研究和探讨，并在ArcGIS 平台的基础上，构建了试验环境，初步实现了由高程数据生成格网DEM数据和TIN DEM数据的思路、方法与步骤。
关键词：DEM；等高线；格网；TIN；ArcObjects
引言
DEM是多学科交叉与渗透的高科技产物，已在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的各个领域发挥着越来越大的作用，也在国防建设与国民生产中有很高的利用价值。
ArcGIS是美国ESRI公司开发的一套功能强大的GIS软件。
ArcObjects是ArcGIS提供的一套开发组件库，可以开发出所需要的各种GIS功能，同时为用户提供了更大的开发自主性，它为用户提供了一套完整的生成DEM数据和进行各种DEM分析的对象库和接口，用户可以使用这些对象库和接口快速创建自己的应用软件系统。
现基于ArcObjects生成DEM数据的方法进行了初步的研究和探讨。
1 DEM数据的常见表现形式
DEM模型按照数据的表现形式主要分为两种：不规则三角网（Triangulated Irregular Network简称TIN，也称三角网DEM）和规则格网（简称GRID，也称格网DEM）。
1.1规则格网（GRID）格式DEM
GRID是以规则排列的正方形网格来表示地形表面。
GRID数据结构简单，数据存储量小，还可压缩存储，适合于大规模的使用和管理。
现在我们常说的DEM及大规模的DEM数据建设，主要是指这种形式，这里所称的数字高程模型DEM，也是指GRID。
栅格模型支持大量丰富的空间分析，比如空间一致性分析、邻近分析、离散度分析以及最低成本路径分析等，这些分析速度也比较快。
1.2不规则三角网（TIN）格式DEM
TIN采用离散数据点生成的连续的不重叠的不规则三角形网格来表示地形表面，在地形平坦的区域，三角形较少，而在地形复杂的区域，三角形较多。
因此，TIN能较好地顾及地形地貌特征，逼真表示复杂地形的高低起伏变化，并且能够克服地形平坦区域的数据冗余。
但TIN的数据结构复杂，数据量大，一般只适用于小范围大比例尺的高精度地形建模。
由于三角形在形状和大小方面有很大的灵活性，所以这种模型能较容易表示断裂线和地形起伏较大的区域。
TIN模型还支持很多的表面分析，如计算高程、坡度、坡向、进行体积计算、创建剖面图等，因此TIN建模方法在地形表面建模中引起了越来越多的注意，在GIS 中得到了普遍使用，已成为表面建模的主要方法之一。
在ArcGIS中主要提供了RASTER和TIN两个类型的数据，它们分别对应GRID数据和TIN数据。
在ArcGIS中的各种三维操作和三维分析功能都是基于这两种数据进行的。
所以这里也主要研究和探
讨基于网格（GRID）和基于不规则三角网（TIN）来生成DEM数据。
2 RASTER（GRID）数据的生成
在实际生产中，经常要利用等高线数据直接内插生成DEM数据，或者利用具有高程值的一定密度的离散点内插生成相应的DEM 数据，从用户的角度出发，利用等高线数据直接内插生成DEM数据是一种经常采用的方法。
在实际应用中，通常有两种内插方法，一种是沿预定轴方向的等高线直接内插法，首先计算预定轴与相邻等高线的交点，然后利用这些交点通过基于点的内插方法完成内插的过程。
另一种是沿内插点最陡坡度的内插，首先搜索相邻等高线上沿最陡坡度上的两点，然后根据这两点线性内插出格网结点的高程值。
实际上，等高线内插的核心问题在于如何确定用于内插所需要的点。
在ArcObjects组件库中并没有提供直接由含有高程信息的等高线直接内插来生成GRID数据的方法，而是提供了利用具有高程值的离散点内插生成RASTER数据。
我们可以利用间接的办法来实现：先将等高线数据生成TIN类型的DEM数据，然后再将TIN转换成RASTER数据。
实现思路和步骤：
（1）首先需要添加一个带有高程值的数据，作为生成RASTER 的源数据；（2）通过从数据集中选择它的高程字段来创建一个FeatureClassDescriptor对象。
该对象是一个从数据集中提取了高程字段新对象，作为进行内插操作的一个输入对象；（3）使用
IRasterAnalysisEnvironment接口设置输出Raster网格的大小；（4）使用IInterpolationOp接口中的内插方法IDW进行内插操作；（5）生成并保存输出文件。
3 TIN数据的生成
等高线生成三角网主要有三种方法：等高线离散点直接生成TIN方法、将等高线作为特征线的方法、自动增加特征点及优化TIN 的方法。
3.1等高线离散点直接生成TIN
首先将等高线上的点离散化，然后使用从不规则点生成TIN的方法生成TIN，这种方法并没有考虑等高线数据的特殊结构，会出现各种各样的问题，如：出现三角形的三个顶点都位于同一条等高线（即所谓的平三角形），或者三角形某一边穿过了等高线的情况，而这些情况按照TIN的特性来说都是不允许的。
在实际应用中，这种算法很少直接使用。
3.2将等高线作为特征线的方法
将每一条等高线当作断裂线或结构线，对于三角形而言，至多只能从同一等高线取两个点，并且规定在这些线上不能有三角形生成。
3.3自动增加特征点及优化TIN的方法
这种方法的实质是将等高线离散化建立TIN，采用增加特征点的方式来消除TIN中的“平三角形”，并使用优化TIN的方式来消除不合理的三角形。
利用ArcObjects在生成DEM的方法上，TIN比Raster实现起来更容易一些，实现步骤如下：
（1）加载一个等高线数据集，用来生成TIN；（2）将该等高线数据集的空间引用设置为要创建TIN的空间引用；（3）利用ITinEdit 接口中的InitNew方法生成TIN；（4）由于生成的TIN没有高程信息，还要利用ITinEdit接口中的AddFromFeatureClass方法添加高程信息到TIN中；（5）保存TIN数据。
结束语
DEM数据是GIS中进行地形可视化表达和地形分析的重要基础，而DEM数据生成方法的选择，直接决定了DEM数据生成的效率和质量，这里在对生成DEM数据的相关算法和技术研究的基础上，基于ArcGIS的ArcEngine二次开发平台，利用ArcObjects组件库提供的相关接口实现了DEM的生成，从实际效果来看，其数据的表现形式和精确度还是较令人满意的，当然，这还只是对DEM数据的生成方法进行了试验性的研究和探讨，真正要发挥DEM数据的作用，还需要结合具体的实际应用，进行结构和功能上的不断完善，尤其是在生成DEM数据的基础上进行各种相关的地形分析。
参考文献
[1]李志林，朱庆.数字高程模型[M].武汉：武汉大学出版社，2003.
[2]汤国安，刘学军，闾国年.数字高程模型及地学分析的原理与方法[M].北京：科学出版社，2005.
[3]邬伦等.地理信息系统原理、方法和应用[M].北京：科学出版社，
2001.
作者简介：张禹，2004年毕业于中南大学地理信息系统专业，助理工程师，主要从事航测内业工作。