DEM分析报告报告材料与可视化
DEM的分析相关操作
DEM的分析相关操作DEM（Discrete Element Method）是一种用于模拟颗粒体系行为的计算方法，被广泛应用于颗粒材料力学、颗粒体系动力学等领域。
本文将介绍DEM的分析过程以及与之相关的操作步骤。
一、DEM分析步骤：1.数据采集与处理：首先需要获取颗粒体系的几何信息和物理特性参数。
这些参数包括颗粒的直径、密度、形状等；以及颗粒体系的几何形态，如颗粒运动区域的大小、边界条件等。
这些数据可以通过实验观测获得，也可以通过模型设定。
2.颗粒模型构建：根据实际情况和需求，选择合适的颗粒模型进行建模。
颗粒模型通常包括刚体和弹性模型。
对于刚体模型，颗粒被视为一个没有内部变形的刚体；而弹性模型则可以考虑颗粒的内部弹性特性。
3.力学模型建立：建立颗粒体系的力学模型，包括颗粒之间的相互作用力、边界条件等。
常用的力学模型包括弹簧-弹簧模型、弹簧-刚杆模型等。
通过这些模型，可以计算颗粒之间的相互作用力，以及颗粒与边界的相互作用。
4. 时间步进计算：根据颗粒体系的初始状态，通过模拟方法进行时间步进计算，即在每个时间步骤中更新颗粒的位置和速度。
常用的计算方法有欧拉法和Verlet法等。
5.结果输出与分析：根据模拟结果，输出颗粒体系的运动轨迹、速度等信息。
此外，还可以对颗粒的位移、速度、应变等进行分析，以评估颗粒体系的力学性能和行为特征。
二、DEM分析相关操作：1.初始状态生成：根据实际情况或模拟需求，生成颗粒体系的初始状态。
这包括指定颗粒的位置、速度等信息。
可以通过随机生成或根据实验数据生成。
2.力学参数设置：根据模拟的目的，设置颗粒体系中颗粒和边界的力学参数，例如颗粒之间的相互作用力模型、弹簧常数、刚杆长度等参数。
3.边界条件设置：根据实际情况设置颗粒体系的边界条件，例如颗粒体系的尺寸、边界类型（固定、周期、自由等）等。
4.时间步长设定：根据模拟的需要，设置模拟过程中的时间步长。
时间步长通常设置为足够小，以确保模拟结果的准确性。
DEM分析报告范文
DEM分析报告范文DEM (discrete element method) 分析是一种模拟颗粒间相互作用和碰撞的工程数值分析方法。
它被广泛应用于地质、力学、物理等领域，用于模拟颗粒材料的力学特性、变形行为、破碎过程等。
本文将对DEM分析进行详细介绍，并通过一个实际案例展示其应用效果。
一、DEM分析原理1.颗粒建模：将颗粒看作是刚性或弹性球体，并通过定义颗粒的位置、速度、角速度等参数来描述每个颗粒的状态；2.碰撞检测：根据颗粒间的位置关系和尺寸，判断颗粒是否发生碰撞，如果碰撞则计算碰撞力、碰撞后的速度变化等参数；3.力学模型：通过考虑颗粒之间的相互作用力，可以计算出颗粒群体的受力情况，包括重力、弹簧力、摩擦力等；4.积分求解：通过数值方法对颗粒的运动过程进行离散化处理，实现对颗粒位置、速度的时间积分计算。
二、DEM分析应用案例为了更好地展示DEM分析的应用效果，我们以一个颗粒堆积模拟为例进行分析。
假设有一组圆形颗粒在一个封闭容器中，容器的重力方向向下，我们希望通过DEM分析来模拟颗粒堆积的过程。
1.参数设置：在模拟前，需要定义颗粒的初始位置、尺寸、材质等参数，以及容器的尺寸、形状等参数；2.初始状态：在时刻t=0时，所有颗粒的位置、速度等参数均为初始状态，即颗粒呈均匀分布状态；3.模拟过程：根据DEM的基本原理，逐步计算颗粒的受力、运动过程，考虑颗粒之间的碰撞、重力等作用力；4.结果分析：通过模拟结果可以得到颗粒堆积的结构、变形情况、受力分布等信息，可以进一步分析颗粒间的相互作用规律。
三、DEM分析的优势和局限1.能够模拟颗粒间的真实物理过程，从而获取颗粒材料的力学特性；2.可以定量描述颗粒的变形、破碎等现象，为工程设计提供可靠数据支持；3.具有较好的计算精度和稳定性，适用于多种颗粒形态和碰撞情况。
但是，DEM分析也存在一些局限性：1.计算成本相对较高，对计算资源和算法优化要求较高；2.难以考虑颗粒间的真实材质特性和精细力学行为，对颗粒模型和参数设置敏感。
如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化
如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是通过对地球表面进行测量和数据处理而生成的三维地形模型。
它提供了地形地貌的详细描述，为地质学、地理学、城市规划等学科的研究和实践提供了重要且丰富的数据来源。
本文将介绍如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化。
一、数字高程模型的获取与处理数字高程模型可以通过多种方法获取，包括激光雷达测量、航空测绘、卫星遥感等技术手段。
获取到的原始DEM数据需要进行处理和加工，以便更好地应用于地形分析和可视化。
常见的DEM处理方法包括数据插值、滤波、剖面分析等。
1.数据插值数据插值是将不连续的离散高程数据拟合成连续的地形表面。
常用的插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
插值结果将提供高程数据的连续性和平滑度，为地形分析提供了基础。
2.滤波滤波是用来去除DEM数据中的噪声和异常值，以提高地形数据的准确性和可靠性。
常用的滤波方法有中值滤波、高斯滤波等。
滤波后的DEM数据更加真实和可靠，减少了误差和不确定性。
3.剖面分析剖面分析是通过选择不同的地理剖面线，提取DEM数据的高程数值，以便更好地了解地形地貌的特征和变化趋势。
剖面分析可以帮助我们理解地质构造、水文河流等地理现象，提供更深入的地形信息。
二、地形分析与可视化方法使用数字高程模型进行地形分析和可视化的方法有很多，以下将介绍几种常见的方法。
1.坡度与坡向分析坡度与坡向分析可以帮助我们了解地表的倾斜程度和朝向。
通过计算每个像元（栅格单元）的坡度和坡向数值，可以构建坡度和坡向分布图，进而分析地形地貌的起伏和走向。
这对于地质勘探、土地利用规划等方面具有重要意义。
2.流域分析与水系提取流域分析是指根据数字高程模型的数据，确定地表上的集水区和河流网络。
通过提取DEM中的河流网络，可以了解地表水文过程的分布与特征。
流域分析对于洪水预警、水资源管理等方面具有重要意义。
DEM可视化
DEM可视化
数字地⾯模型DEM可视化专业实训实习报告
实训实习内容：
DEM可视化
1. DEM地形渲染
1.1 DEM⾼程分层设⾊
右击“Properties”----选择“符号系统”---设置“⾊带”
1.2DEM地形晕渲
1.打开“dem-grid”;
2.打开⼯具箱----选择空间分析⼯具---表⾯---⼭体阴影。
1.3 DEM地形组合晕渲
右击“属性”---“显⽰Display”----“透明度Transparency”设置为50%-----确定
2. DEM 3D可视化
2.1 DEM地形明暗等⾼线可视化
(1)由DEM数据⽣成等⾼线
将“dem-grid”—等⾼线，间距20m;
(2) 由DEM数据⽣成坡向数据
将“dem-grid”---“Aspect”;
(3) 将“坡向数据”重分类
在重分类⼯具对话框中将坡向为0-45,225-360的栅格数据重分类为第⼀类，45-225的部分重分类为第⼆类
(4) 将“重分类图”转化成⽮量数据；
(5) 将“重分类后的坡向⽮量数据”与“等⾼线数据”进⾏“叠加中的相交处理Intersect”
(6) 将叠加后数据，右击“属性”利⽤“唯⼀值”显⽰⽅式显⽰。
2.2DEM 3D可视化
在ArcScene中打开数据，右击属性—基本⾼度—在⾃定义表⾯上浮动。
从⽽设置基本⾼度
3.可视性分析
可视分析包括视线分析和可视区域分析。
视线分析是分析观测点和⽬标点连线上哪些部分是可见的，哪些部分是不可见的。
可见部分通常⽤绿⾊表⽰，不可见部分通常⽤红⾊显⽰。
3. 1 ⼀维可视性分析
⾃我评价:。
DEM建模及可视化表达
演示结束
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
ENVI中的灰度图
由ENVI提取的DEM本身就是含有 高程信息的栅格影像图，本身就具有良 好的可视化能力。
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
ENVI中的三维可视化表达
首先，载入DEM并打开 在Topographic模块中有 3D Surface View，点击 它并选中相应的DEM文 件。 在接着的对话框中作如 下设置。点击OK。 其中Vertical Exaggeration为高程的 夸张倍数，数值越大， 高程相对越明显。
图像如图所示。
—School Of Civil Engineering— 测绘121 吴旭祥
ENVI中的三维可视化表达
首先载入并打开影像。 依次打开Topographic模 块中的3D Surface 当然，也可以在DEM 点击它并选中该影像。 上叠加影像，使其更加直观。 载入相应的DEM。 在接着的对话框中作如 下设置。点击OK。 生成！
DEM建模及可视化表达
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
DEM建模概述
DEM建立过程就是一个模型建立过程。
从模型论角度来说，数字高程模型就是将源域 表现在另一个域（目标域或DEM）中的一种结构。 建模的目的是对复杂的客体的简化和抽象，并 把对客体的研究转移到模型上来。
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
ENVI操作中遇到的问题
如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化
如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是一种以数字格式表示地表或地球表面高程的模型。
DEMs广泛应用于地形分析与可视化领域，为研究人员和决策者提供了有关地形特征和地表变化的重要信息。
本文将探讨如何使用数字高程模型进行地形分析与可视化，以及相关的应用领域和工具。
一、数字高程模型简介数字高程模型是根据地形测量数据和遥感数据创建的数字化地表模型。
它以矩阵形式存储高程数据，每个单元格代表一个特定地点的高程值。
DEM的制作可以通过多种技术手段实现，如激光雷达测量、航空摄影测量和卫星测量等。
数字高程模型是地形分析与可视化的基础数据，可以用于生成三维地形模型、计算坡度和坡向、提取水流网络和流域边界等。
此外，DEM还可结合其他数据，如遥感影像和地质地球化学数据，实现更精确的地表分析和模拟。
二、地形分析地形分析是通过数字高程模型对地形特征进行定量描述和解释的过程。
它可以帮助人们了解地形的变化、揭示地质构造和地貌形成机制，并为环境保护、城市规划和资源管理等领域提供科学依据。
以下是常见的地形分析方法：1. 坡度和坡向坡度是指地表在水平方向上的倾斜程度，通过计算相邻格点之间的高程差得到。
坡度的大小可以反映地表的陡缓情况，对于土地利用、水文模拟等有重要影响。
坡向是指地表在水平方向上的朝向，可以用于制作景观图和风向分析。
2. 流域分析流域是在地貌上具有一定独立性的地理单元，它由一系列相互联系的水流组成。
通过分析数字高程模型，可以提取出流域的边界、水流路径和集水区的范围。
这对于水资源管理、洪水预测和水文模型的建立非常重要。
3. 剖面分析剖面分析是通过选择两个地点在数字高程模型上绘制高程剖面图，以了解地表的起伏和变化情况。
这对于道路设计、地震研究和地形变形监测具有重要意义。
三、地形可视化地形可视化是将数字高程模型中的高程数据转化为可视化效果的过程。
通过地形可视化，人们可以更直观地观察地形特征和地貌变化。
DEM分析与可视化
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4-2 Delaunay三角网的建立方法
一、基本准则
Delaunay三角形产生准则的最简明的形式是：任何 一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其它任何点 [Delaunay 1934]。
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Lawson [1977]提出了一 个 局 部 优 化 过 程 LOP （ Local Optimization Procedure）方法。
4
二、TIN的三角化算法
TIN的三角化算法分类
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4-2 Voronoi图与Delaunay三角网
早在1850年的Dirichlet及1908年Voronoi在其论文中 都讨论过Voronoi图的概念。设想在一大片林区内设置n 个火情观察塔p1,p2,p3,….,pn,， 每个观察塔pi负责其附 近林区V(pi)的火情发现及灭火的任务。若把上述n个观 察塔换成n个火源，这n个火源同时点燃，并以相同的速 度向所有方向蔓延，那么燃烧熄灭处所形成的图便是 Voronoi图。又称泰森多边形（Thiessen Polygons）。
分割-合并算法 逐点插入算法 三角网生长算法
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分割-合并算法（分治算法）
Shamos 和Hoey首先提出了分割-合并算法的思想,Lee 和 Schachter将分治算法思想应用于D-三角网的生成, 并表明该算法的
时间复杂度为O (N logN )。
分割-归并法的基本思路是，递归地分割点集至足够小, 使其易 于生成三角网, 然后把子集中的三角网合并, 经优化生成最终的三角网.
但由于结构的不同, Grid的许多成熟的技术并不能完全 移植到TIN中。
2
从结构上讲, TIN是一典型的矢量数据结构。它主要通过节 点(地形采样点)、三角形边和三角形面之间的关系来显式或 隐式地表达地形散点的拓扑关系,因此设计一个高效的、结 构紧凑的、维护方便的TIN存储与组织结构对TIN的应用与 库的维护是至关重要的。
DEM分析与可视化
一.软件平台ArcGIS或MapGIS（软件测试部分）：（1）数据处理：拓扑构建、误差校正、地图投影（2）数据管理：属性表创建、属性表关联、图形与属性数据挂接、属性表导出（3）空间分析：查询检索、叠加分析、缓冲区分析（4）数字高程模型：GRID及TIN模型创建，DEM分析（包括坡度、坡向、粗糙度、可视性、洪水淹没、流域地貌等分析）（5）数据转换：ArcGIS、MapGIS、MapInfo、AutoCAD等数据间格式转换实验四基于ArcGIS的DEM分析与可视化一、实验目的1、掌握利用ArcGIS三维分析模块进行创建表面的基本方法2、掌握地形特征信息的提取方法，能利用ArcGIS软件基于DEM对山脊线和山谷线的提取，显示粗糙度3、掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示其原理与方法，熟练掌握ArcGIS软件表面及矢量要素杂场景中的三维显示及其叠加显示4、熟练掌握ArcScene三维场景中要素、表面的多种可视化方法。
二、主要实验器材（软硬件、实验数据等）计算机硬件：性能较高的PC；计算机软件：ArcGIS9.3软件；实验数据：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘或其他中三、实验内容与要求1、地形特征信息提取实验数据：dem要求：利用所给区域DEM数据，提取该区域山脊线、山谷线栅格数据层。
具体操作：1.打开arcmap，添加dem数据，点击DEM数据，打开Arctoolbox，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Aspect工具，提取DEM的坡向数据层，命名为A。
2.点击数据层A，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Slope工具，提取数据层A的坡度数据，命名为SOA1。
（地面坡向变率，是指在地表的坡向提取基础之上，进行对坡向变化率值的二次提取，亦即坡向之坡度（Slope of Aspect, SOA）。
dem 实验报告
dem 实验报告实验报告：探索DEM技术的应用与前景引言地理信息系统（GIS）是一种以地理空间数据为基础，用于收集、存储、处理和分析地理信息的技术。
数字高程模型（DEM）是GIS中的重要组成部分，它是一种用于表示地球表面的数字模型，可以提供地形、地貌和地势等信息。
本实验旨在探索DEM技术的应用与前景，通过实验验证DEM在地理信息分析中的有效性和实用性。
实验设计本实验采用了一种常见的DEM数据集，包含了一片地区的高程数据。
首先，我们使用GIS软件加载DEM数据，并对其进行可视化展示。
然后，我们选择了几个具有代表性的地点，对其进行地形分析和地势分析，以了解DEM在地理信息分析中的应用效果。
最后，我们根据实验结果，对DEM技术的应用前景进行讨论。
实验结果与分析1. 地形分析通过DEM数据，我们可以了解到地区的地形特征。
在实验中，我们选择了一座山峰进行分析。
通过DEM数据，我们可以清晰地看到山峰的轮廓和高度分布。
这对于地质研究、地形测量等领域具有重要意义。
同时，我们还可以利用DEM 数据进行地形剖面分析，了解山峰的坡度和高度变化情况。
这对于规划登山路线、防灾减灾等方面有着重要的实际应用。
2. 地势分析除了地形分析，DEM数据还可以用于地势分析。
在实验中，我们选择了一片湿地进行分析。
通过DEM数据，我们可以看到湿地的地势分布情况，包括湿地的高低起伏、水系的分布等。
这对于湿地保护、水资源管理等方面具有重要意义。
同时，我们还可以利用DEM数据进行洪水模拟分析，预测洪水的扩散范围和影响程度，从而提前做好防洪准备工作。
应用前景与展望DEM技术在地理信息分析中具有广阔的应用前景。
首先，DEM数据可以用于地形建模，为城市规划、交通规划等提供重要参考。
其次，DEM数据可以用于自然资源管理，如森林资源管理、水资源管理等。
此外，DEM数据还可以用于环境保护、气候变化研究等领域。
随着遥感技术和GIS技术的不断进步，DEM技术将会得到更广泛的应用。
DEM分析报告范文
DEM分析报告范文一、DEM概述DEM（Discrete Element Method，离散元法）是一种用于研究颗粒物质之间相互作用的数值模拟方法。
DEM模拟中的颗粒物质被看做是离散的个体，通过计算每个个体之间的相互作用力，可以模拟出物质的宏观行为。
DEM方法在多领域中都有广泛应用，如岩土工程、材料力学、颗粒分散、粉体流动等领域。
二、DEM分析的步骤1.建立模型：根据实际情况，将颗粒物质进行离散化，将每个颗粒看做是一个个体，并确定每个颗粒的物理参数（如质量、形状等）。
2.确定相互作用力：根据颗粒物质之间的相互作用原理，确定每个颗粒之间的相互作用力，包括弹性力、摩擦力、静电力等。
3.进行仿真计算：利用计算机进行大量计算，模拟颗粒物质的运动过程，得出颗粒的位置、速度等信息。
4.分析结果：根据仿真结果，对颗粒物质的宏观行为进行分析和研究，如颗粒流动性质、颗粒间的相互影响等。
三、DEM分析的应用领域1.岩土工程：DEM方法可以用于分析土体的力学性质、土体内颗粒的运动状态，对土体的力学性质进行预测和优化设计。
2.材料科学：DEM方法可以模拟材料的颗粒间的相互作用，研究材料的抗压性能、破坏机理等。
3.颗粒分散：DEM方法可以模拟颗粒在流体中的运动过程，研究颗粒分散的机理和影响因素，对颗粒分散过程进行优化。
4.粉体流动：DEM方法可以模拟颗粒在粉体流动中的作用力和阻力，研究颗粒在流动过程中的行为，对粉体流动性质进行预测和优化。
四、DEM分析的优缺点DEM方法有以下优点：1.可以模拟颗粒物质的宏观行为，对颗粒的运动及相互作用进行准确描述。
2.可以较好地考虑颗粒形状、大小、质量等因素的影响，模拟结果较为真实。
3.DEM方法较为灵活，可以根据实际情况进行模型参数的选择和调整。
DEM方法也存在以下缺点：1.DEM方法计算量大，需要大量的计算资源和时间。
2.DEM方法需要较为准确的初始状态和物理参数，对实验数据的准确性要求较高。
DEM应用分析范文
DEM应用分析范文随着互联网和移动智能设备的迅速发展，数据和信息的管理变得愈发重要。
数据是企业运营的核心资产，越来越多的企业开始关注数据管理和分析的相关技术，以提升自身的竞争力和业务决策水平。
在这个背景下，数据引擎管理（Data Engine Management，DEM）应用逐渐受到企业的青睐，成为企业进行数据管理和分析的重要工具之一DEM应用是一种集成了数据管理、数据处理、数据分析和数据可视化等功能的软件应用程序。
它能够帮助企业实现数据的快速、高效的存储、处理和分析，帮助企业领导者做出更准确、更明智的决策。
DEM应用主要通过以下几种方式实现数据的管理和分析：一、数据采集和清洗：DEM应用能够帮助企业快速采集多样化的数据，并在数据采集的过程中进行数据清洗和过滤，确保数据的质量和准确性。
数据采集和清洗是数据分析的关键步骤，只有数据清洗得当，数据分析才能够准确有效。
二、数据仓库和管理：DEM应用能够帮助企业建立数据仓库，轻松地管理和存储数据。
数据仓库是企业重要的数据资产，能够帮助企业领导者更好地把握企业的运营状况和发展趋势。
三、数据分析和挖掘：DEM应用提供强大的数据分析和挖掘功能，帮助企业发现数据之间的关联和规律，为企业的决策提供有力的支持。
通过数据分析和挖掘，企业可以快速发现潜在的商机和优化运营效率。
四、数据可视化和报告：DEM应用能够将复杂的数据分析结果通过直观的图表和报告展示出来，使企业领导者更容易理解数据分析的结果，做出正确的决策。
数据可视化和报告是数据分析的重要环节，能够帮助企业领导者更加直观地了解数据。
DEM应用在各个行业和领域中都有广泛的应用。
在金融行业，DEM应用可以帮助银行和证券公司对客户的交易数据进行分析，发现潜在的风险和机会，提高风险管理和投资决策的水平。
在零售行业，DEM应用可以帮助零售商分析销售数据，了解消费者的购物偏好，优化产品组合和促销策略。
在制造业，DEM应用可以帮助制造企业实现生产过程的数据化管理，提高生产效率和质量。
基于DEM的可视化分析
剖面图不一定必须沿直线绘制，也可沿一条曲线绘制No 。
2021/4/9
Imag2e
DEM分析
三、基于DEM的可视化分析
2、通视分析
通视分析是指以某一点为观察点，研究某 一区域通视情况的地形分析。
1）方法：
a 、 以 O 为 观 察 点 ， 对 格 网 DEM 或 三 角 网 DEM上的每个点判断通视与否，通视赋值为1， 不通视赋值为0。
A
B、C)，则OP通视；否则，不通视。
B
A
b.剖面图
两点连线是否与剖面相交。2021/4/9N Imag4eDEM分析
三、基于DEM的可视化分析
2、通视分析（续）
3）通视分析示例
观察点
通视 不通视
2021/4/9
5
§5-3 DEM分析
三、基于DEM的可视化分析
2、通视分析（续）
3）通视分析示例
DEM分析
三、基于DEM的可视化分析
1、剖面分析
1）意义
以线代面，研究区域的地貌形态、轮廓形 状、地势变化、地质构造、斜坡特征、地 表切割强度等。
如果在地形剖面上叠加其它地理变量，可 以提供土地利用规划、工程选线和选址等 的决策依据。
2021/4/9
1
DEM分析
三、基于DEM的可视化分析
1、剖面分析（续）
b、以观察点O为轴，以一定的方位角间隔算 出0°～360°的所有方位线上的通视情况。
2021/4/9
3
DEM分析
三、基于DEM的可视化分析
2、通视分析（续）
2）关键算法：判断格网或 三角网上的某一点是否通视
a. 倾角法
dem 实验报告
dem 实验报告
DEM 实验报告
DEM（Discrete Element Method）是一种用于模拟颗粒材料行为的数值方法，它可以模拟颗粒之间的相互作用和运动，对颗粒材料的力学性质和行为进行研究。
在本次实验中，我们使用DEM方法对颗粒材料的流动行为进行了模拟和分析。
实验中，我们选择了一种典型的颗粒材料进行模拟，通过建立颗粒间的相互作用模型和运动方程，我们可以模拟颗粒材料在不同条件下的流动行为。
在模拟过程中，我们考虑了颗粒材料的形状、大小、密度等因素，并对颗粒材料的流动速度、流动方向、堆积密度等参数进行了分析。
通过DEM方法的模拟，我们得到了颗粒材料在不同条件下的流动行为的详细数据，包括颗粒的运动轨迹、速度分布、颗粒之间的相互作用力等信息。
通过对这些数据的分析，我们可以深入了解颗粒材料的流动规律和特性，为颗粒材料的工程应用提供重要参考。
在实验中，我们还对DEM方法的模拟结果进行了验证，通过与实际实验数据进行对比分析，我们发现DEM方法可以较好地模拟颗粒材料的流动行为，模拟结果与实际数据吻合较好。
总的来说，DEM方法是一种有效的研究颗粒材料行为的数值模拟方法，通过DEM方法的模拟，我们可以深入了解颗粒材料的流动规律和特性，为颗粒材料的工程应用提供重要参考。
希望本次实验的结果能够对相关领域的研究和工程应用有所帮助。
DEM分析与可视化-第1章63页PPT文档
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DEM分析与可视化
§1.1 地貌表示法及其发展
三、素描式的表示法（写景法）
❖ 在早期地图上(15—18世纪)，地貌形态的表示主要 采用原始的写景方法，表现的是从侧面看到的山地 、丘陵的仿真图形。其描绘手法比较粗略，大多采 用“弧行线”、“鱼鳞状图形”和类似“笔架山” 的技法。
2020/5/25
2020/5/25
▪ 准确而科学地显示地貌形态，对为军事、规划，工程设计、经济
建设等部门提供可靠的地图起着重大作用。
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DEM分析与可视化
§1.1 地貌表示法及其发展
一、图案式的表示法
❖ 在 我 国 西 汉 文 帝 十 二 年 ( 公 元 前 168 年 )《 驻 军 图》上首次出现。
2020/5/25
dem分析与可视化1759228429qqcom1759228429qqcom武汉大学资源与环境科学学院武汉大学资源与环境科学学院2015920159主要内容第一章绪第二章数字高程模型的概念第三章规则网格结构dem的建立第四章tin结构dem的建立第五章地形三维显示的基本理论第六章三维地形的空间操作与分析第七章虚拟现实介绍第八章三维可视化引擎201616dem分析与可视化主要参考书李志林朱庆数字高程模型武汉测绘科技大学出版社2000年5月徐青地形三维可视化测绘出版社1999年201616dem分析与可视化课程进度安排实习内容
2020/5/25
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DEM分析与可视化
§1.1 地貌表示法及其发展
七、晕渲法 ❖ 晕渲法是目前在地图上产生地貌立体效果的主要方法 ❖ 基本原理
▪ 根据假定的光源对地面照射所产生的阴影强弱或明暗程 度，用相应浓淡的墨或颜料沿斜坡渲绘其阴影，通过人 的视觉心理间接地感受到地貌的起伏变化。这种方法称 晕渲法(或阴影法、光影法)。
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一.软件平台ArcGIS或MapGIS（软件测试部分）：（1）数据处理：拓扑构建、误差校正、地图投影（2）数据管理：属性表创建、属性表关联、图形与属性数据挂接、属性表导出（3）空间分析：查询检索、叠加分析、缓冲区分析（4）数字高程模型：GRID及TIN模型创建，DEM分析（包括坡度、坡向、粗糙度、可视性、洪水淹没、流域地貌等分析）（5）数据转换：ArcGIS、MapGIS、MapInfo、AutoCAD等数据间格式转换实验四基于ArcGIS的DEM分析与可视化一、实验目的1、掌握利用ArcGIS三维分析模块进行创建表面的基本方法2、掌握地形特征信息的提取方法，能利用ArcGIS软件基于DEM对山脊线和山谷线的提取，显示粗糙度3、掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示其原理与方法，熟练掌握ArcGIS软件表面及矢量要素杂场景中的三维显示及其叠加显示4、熟练掌握ArcScene三维场景中要素、表面的多种可视化方法。
二、主要实验器材（软硬件、实验数据等）计算机硬件：性能较高的PC；计算机软件：ArcGIS9.3软件；实验数据：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘或其他中三、实验内容与要求1、地形特征信息提取实验数据：dem要求：利用所给区域DEM数据，提取该区域山脊线、山谷线栅格数据层。
具体操作：1.打开arcmap，添加dem数据，点击DEM数据，打开Arctoolbox，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Aspect工具，提取DEM的坡向数据层，命名为A。
2.点击数据层A，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Slope工具，提取数据层A的坡度数据，命名为SOA1。
（地面坡向变率，是指在地表的坡向提取基础之上，进行对坡向变化率值的二次提取，亦即坡向之坡度（Slope of Aspect, SOA）。
它可以很好的反映等高线弯曲程度。
）3.求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H；使用空间分析工具集中的栅格计算器（Raster Calculator），公式为（H—DEM），得到与原来地形相反的数据层，即反地形DEM 数据。
记为“-DEM”。
4.基于“-DEM”数据，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Aspect工具，提取-DEM的坡向数据层，命名为-A。
5. 点击数据层-A，使用Spatial Analysis tools\Surface Analysis\Slope工具，提取反地形的坡向变率，记为SOA2。
6.使用空间分析工具集中的栅格计算器（Raster Calculator），公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2])-Abs([SOA1]+[SOA2]))/2，这样就可以求出没有误差的DEM的坡向变率SOA。
7.再次点击初始DEM数据，点击Spatial Analyst---->Neighborhood Statistics（栅格邻域计算工具），打开对话框，设置统计类型（Statistic type）为平均值（Mean），邻域的类型为矩形（也可以为圆），领域的大小为11×11（这个值也可以根据自己的需要进行改变），则可得到一个邻域为11×11的矩形的平均值数据层，记为B，各项设置如图4-1所示。
8.使用空间分析工具集中的栅格计算器（Raster Calculator），公式为C=[DEM]-[B]，即可求出正负地形分布区域，如图4-2所示。
图4-1 栅格邻域计算对话框图4-2正负地形分别示意图9.使用空间分析工具集中的栅格计算器（Raster Calculator），公式为shanji=[C]>0&SOA>70，即可求出山脊线，如图4-3所示。
10.同理，在栅格计算器（Raster Calculator）中，键入公式为shangu=[C]<0&SOA>70，即可求出山谷线，如图4-4所示。
图4-3 山脊线的界面图4-4 山谷线的界面11.地面粗糙度：地面粗糙度是指在一个特定的区域内，地球表面积与其投影面积之比。
它也是反映地表形态的一个宏观指标。
根据地面粗糙度的定义，求每个栅格单元的表面积与其投影面积之比，可以用如下方法来完成。
如图 8，假如 ABC 是一个栅格单元的纵剖面，α为此栅格单元的坡度，则 AB 面的面积为此栅格的表面积，AC 面为此栅格的投影面积（也既是此栅格的面积），根据公式：Cos α=AC/AB则可得出此栅格单元的地面粗糙度 M 为：M =“AB 面的面积”/“AC 栅格单元的面积”= （AC * AB ）/ （AC * AC） = 1 / Cosα地面粗糙度的提取步骤如下：1) 激活 DEM 主题，选择 Spatial Analysis － Surface Analysis － Slope 命令，提取 DEM 主题的坡度，得到主题 Slope of DEM；2) 激活主题 Slope of DEM，在 Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为:1 / Cos（[Slope of DEM]*3.14159/180）即可得到地面粗糙度的层面，如下图。
2、表面创建及景观图制作实验数据具体见《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘\ch9\EX3。
要求：（1）利用所给等高线数据建立景区栅格表面；（2）在ArcScene三维场景中，实现表面与其它要素叠加三维显示；（3）设计各要素如道路、水系等的符号化显示；（4）综合考虑表面及各要素，生成美观大方的区域景观图；具体操作：思路是利用原有图层创建区域TIN表面，然后建立地表的平面景观，在生成三维景观图。
第一，创建区域TIN表面1、启动ArcScence,打开数据,在3D Analyst工具栏中选择Create/Modify TIN中的Create TIN From Features...打开Create TIN From Features对话框，在对话框中设置目标图层，参数设置如图4-6，单击OK即可，得到的区域TIN表面，在这里我们可以点击工具栏的View/scene properties，调整扩大垂直显示比例，结果如图4-7。
图4-6 Create TIN From Features对话框图4-7 区域TIN表面第二、创建栅格表面：打开在3D Analyst工具栏中选择Convert的TIN to Raser...打开Convert TIN to Raser 对话框，在对话框中设置目标图层，参数设置如图4-9，单击OK即可，得到的栅格表面，如图4-10。
图4-9 Convert TIN to Raser对话框图4-10 得到的栅格表面第三、三维景观图的建立主要也是通过3D Analyst工具实现河流和道路及其栅格表面的三维化，进行叠加即可。
在3D Analyst工具栏中选择Convert的Features to 3D...,打开Convert Features to 3D 对话框，在对话框中设置目标图层，参数设置如图4-13，单击OK即可，得到的三维景观图，如图4-14。
图4-13 Convert Features to 3D对话框界面图4-14 三维景观图3、污染物在蓄水层中的可视化实验数据具体见《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘\ch9\EX4。
要求：利用所给数据，实现污染物状况的三维可视化显示，点状水井矢量要素的突出显示，污染源的符号化突出显示。
具体操作：思路是先弄清楚污染物的体积与污染程度，然后再了解一下污染物与水井的位置关系，在进一步确定需要优先清理的污染源，在场景中进行三维显示。
首先，得出污染物的面积及污染程度：1、打开场景Chp9\Ex4\Exercised4.sxd，可以看到所需实验数据已经加载，如图4-15所示。
2、显示污染物的体积与污染程度。
将污染物浓度的栅格图层叠加到污染空间表面上，可以显示蓄水层中污染物的体积与污染物程度，即要打开污染物浓度图层contamination 的属性对话框，选择其空间TIN表面（c_tin）为基准高程，同时设置Z值转换系数为200，如图4-16所示。
3、在Symbology选项卡中选择一合适渐变色系。
4、在内容列表中取消TIN表面的显示，此时可以在三维空间中察看污染物空间的形状及其受污染的强度，如图4-17所示。
图4-15 工作环境图4-16 contamination数据层属性对话框图4-17 污染物的体积与污染程度界面其次，显示污染物空间与水井的关系。
从数据中可以看出一些水井位于污染物空间中。
可以通过水井的深度属性对其进行突出显示，即可查找出那些水井与污染物空间相交，受污染较严重。
1.打开水井数据层属性对话框并选择Extrusion选项卡。
2.计算突出表达式为其深度属性字段Depth，同时选择将表达式应用为各个要素的基准高程，水井的深度以负值表示，使其向下突出。
关闭C-TIN数据层的显示。
此时，可以直观地察看与污染物空间相交或相邻的水井，如图4-18所示。
图4-18 污染源与水井的位置关系另外，优先显示需要清理的污染源。
1.打开污染源facility数据层属性对话框并选择extrusion对话框。
2.计算突出表达式为Priority*100。
3.在Symbology选项卡中设置符号为渐变色（Graduated colors），选择值域（Value）为PRIORIYT1，将符号分为5级显示，如图4-19。
此时，工业设施根据其优先级按比例突出显示。
场景中可以看得出污染的形状及强度、水井与污染物的空间关系，以及为阻止地下水进一步污染而需要进行清理的污染源，如图4-19 。
图4-18 污染源的分级界面图4-19 污染源的等级，共分5级。