DEM地形描述误差空间结构分析
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。
DEM精度评估方法的探讨
DEM精度评估方法的探讨一、前言DEM就是将高过程模型进行数字化处理，它是GIS里面最为重要的有关于空间的数据资料，它也是进行地形等各方面地质勘探等分析处理需要的核心数据。
就现在看来，我国的DEM发展情况主要是1∶6万和1∶26万的DEM处理方式，并且可以在多个方面进行分析和利用，例如可以在测绘、资源勘探、污染环境方面、以及防治灾害方面起到了很大的作用，是当前中国有关科研单位和政府防治部门必备的一项技术。
它具有简单易操作的特点，给工作带来很大的方便。
但是，DEM现在存在一个很大的问题，就是现在社会快速发展，人们对物质需求也随之增加，对物质的勘探就要求准确且快速。
现在的DEM数字高程模型的精度已经完全不能满足现代人的追求，国外等各类DEM已经开始不断的开发和提升，对DEM误差的存在控制也获得了一些进展。
通过一系列的加强和规范标准，对DEM的数据精度采集并研究，现在已经可以为GIS等用具分析各类的地形及产品提供可靠带来可用价值和理论上的意义。
比如现在常用的就是数据离散化，从而构建成一个T型模式，这种方式直接明了，很让大多数用户喜欢。
但是，使用这种方式的话，就会出现原始的数据离散化以后就会丢失一部分，只有那些等高线图形和数字化的等高线数据保存了下来，这就造成了二次误差的产生，使最终结果不太可信。
这里的等高线指的是数据离散化以后，对采样点的插值处理，使它的曲线更加完美好看的一种方法。
它最后表达的是一种非常抽象的曲线形势，虽然有了坐标体现，但是它始终是一种老式制图方式，没有创新性和可视性。
唯一的好处就是它对地面高程和地形变化可以直接的表达。
特别是在地貌的形态表现上可以呈现出高质量的画面，简称TIN方式。
这是GIS中关键所在。
本文详细的讨论了在等高线基础上来研究DEM的构建和其精度的分析，如何评估和实现。
针对TIN的DEM构造中出现的“平三角形”，主张一些可以减少其存在的方法，这就包含了增加特征点和拉格朗日插值多线式的算法。
DEM的不确定性分析课件
4.2.1 混合插值方法 实验步骤 第1步，给定初数据集；（地形图数字化后的DEM，以此作为真实数据。还要获得数据的大小信息） 第2步，按照一定的方式采集一定量的数据作为实验数据； 第3步，随机或按一定的策略将实验数据划分为建模集和检验集 第4步，对建模集分别用双线性、双三次和混合方法(ρ=0.2)进行插值; 第5步，对检验集分别用三种插值结果计算RMSE，对比分析它们的精度； 第6步，分别取ρ=0,0.05,0.1,…,1，重复第4步和第5步中混合方法的处理，根据RMSE的变化，分析ρ的合理取值
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 精度分析 目的:(1)验证混合方法的有效性 (2)探讨混合参数的选取问题 需要做什么准备： (1)真实的地形数据，作为精度计算的依据 (2)处理步骤和方案
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.1.2基于规则格网的DEM建模 规则格网表达高程数据非常简便，因此应用广泛 比较适合小比例尺地图的应用 位置精度不高 曲面特征粗糙 比较适合自然连续地形 不连续处（山脊，沟壑等），难！ 建筑物，道路，难！
DEM的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.3基于TIN的DEM建模 TIN(Triangulated Irregular Networks)是建立在不规则随机离散点上的DEM TIN是向量模型， TIN是一种数据结构， 包含拓扑结构 随地形的复杂程度不同， 而具有不同的分辨率
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 4.2.2 精度分析
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
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。
GIS概论7_DEM与数字地形分析
GIS概论
李伟涛 liweitao_801225@
DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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DEM空间插值方法—局部分块内插
局部分块内插是将地形区域按一定的方法进行分块，对每 一分块，根据其地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内 插。 分块方法：一般按地形结构线或规则区域分块，分块大小 取决于地形复杂一定宽度的重 叠，或者对内插曲面补充一定的连续性条件。 优点：简化了地形的曲面形态，每一分块可用不同曲面表 达，同时得到光滑连续的空间曲面。不同的分块单元可使 用不同内插函数。 常用内插函数：线性内插、双线性内插、多项式内插、样 条函数、多层曲面叠加法等。
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DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
2、坡向
3、曲率 4、宏观地形因子
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
当具体进行坡度提取时，常采用简化的差分公式，完整的数学表示为：
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数字地形分析
一、基本因子分析
2、坡向
对于地面任何一点来说，坡向表征了该点高程值改变量的最大变化方向。 在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0°，顺时针方向 计算，取值范围为0°～360°。
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数字地形分析
一、基本因子分析
3、曲率
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析目录一、DEM数据获取 (1)二、DEM数据处理 (3)（一）初步预处理 (3)（二）其他处理 (8)（三）坐标转换（计算坡度之前的预处理） (10)三、DEM数据拼接 (12)（一）获取 (12)（二）镶嵌 (12)（三）裁剪 (14)四、地形属性提取 (15)（一）坡度提取 (15)（二）坡向提取 (15)（三）表面曲率提取 (16)五、透视图建立 (17)（一）设置抬升高度 (17)（二）修改显示符号系统 (18)（三）设置渲染 (19)（四）其它图层（栅格或矢量）数据按地形高度进行抬升 (20)六、建立和显示TIN (21)（一）TIN转换 (21)（二）TIN属性描述 (21)（三）TIN渲染 (22)七、创建等高线 (23)（一）创建等高线 (23)（二）创建垂直剖面 (24)（三）坡度分级 (25)七、DEM相关应用 (25)DEM应用之坡度：Slope (26)DEM应用之坡向：Aspect (30)DEM应用之提取等高线 (32)DEM应用之计算地形表面的阴影图 (34)DEM应用之可视性分析 (38)DEM应用之地形剖面 (41)八、说明 (42)一、DEM数据获取地理空间数据云为我们免费提供了大量的影像和高程数据。
其中高程数据分辨率包括90米和30米两种，现在我介绍一下如何下载这些DEM数据。
1、首先在百度中搜索“地理空间数据云”，打开其页面，如图1。
2、这里需要地理空间数据云的账号，点击右上角的注册，注册一个账号。
如图2。
3、注册完后，登陆账号，然后开始检索所需DEM数据。
这里介绍一下高级检索：点击“高级检索”即可进入，然后我们可以分别按照“地名”、“经纬度”、“行政区”三种条件检索，同时也可以使用“日期”等进一步缩小范围。
如图3。
4、我们输入经纬度范围（如图4）或者输入行政区名称（如图5）。
5、选择数据集，这里我们选择“DEM数字高程数据”，其中有90米和30米之别。
dem的主要应用及其原理
dem的主要应用及其原理1. 什么是demDEM（Digital Elevation Model）即数字高程模型，是用于描述地表地形或地面特征的数字模型。
DEM以特定的间距和参考系统对地表进行采样，将其转换为离散的高程点。
DEM是地球表面上的每个地点的高程数值的数学表示，它在地理信息系统、地形分析和地貌研究等领域具有重要的应用。
2. dem的主要应用2.1 地理信息系统（GIS）DEM在地理信息系统（GIS）中广泛应用。
DEM可以提供地形数据，包括高程、坡度、坡向等信息，这些信息对于地理信息系统的空间分析和地貌分析非常重要。
DEM可以用于地形建模、视野分析、洪水模拟、土地利用规划等方面。
2.2 地质勘探DEM对于地质勘探有着重要的应用。
地质勘探需要了解地表地形的变化情况，DEM可以提供地形数据，帮助研究人员分析地质构造和地质过程。
DEM还可以用于地质灾害预测与评估，比如地震研究、滑坡预警等。
2.3 环境保护与资源管理DEM在环境保护与资源管理方面具有重要的应用。
DEM可以为水资源管理、土地利用规划、森林管理等提供支持。
通过DEM可以分析水域分布、土地利用状况、植被覆盖等信息，从而提供有效的决策依据，帮助环境保护与资源管理工作。
2.4 数字地形分析DEM是进行数字地形分析的基础数据。
通过DEM可以计算地形指数、坡度、坡向等地形参数。
这些地形参数可以用于地貌研究、水文模型、土地利用规划等方面。
DEM还可以进行地形剖面分析、地势分析、河流网络提取等操作，帮助研究人员深入了解地貌特征。
3. dem原理及生成方法DEM的生成方法主要有光学测量法、影像解译法、激光雷达测量法和雷达测高法等。
光学测量法使用光学仪器进行地表高程信息的测量，如全站仪、经纬仪等。
通过对地表进行测距、测角和测高的操作，可以获取地表的高程数据，从而生成DEM。
影像解译法是利用多光谱遥感影像进行地表高程信息的解译和提取。
通过对不同波段的遥感影像进行处理和分析，可以提取地表高程信息，生成DEM。
GIS空间分析名词解释
：空间数据．．．．拓扑分析、空间叠加、缓冲分析、网络分析P3数字地面模型(DTM)：数字高程模型(DEM)：不规则三角网(TIN)：地质统计学：是利用空间变量的自相关特征研究空间随机场性质的一种统计理论。
它分为(1)结构分析理论；(2)克立格插值理论（插值理论）；(3)条件模拟理论。
协方差、空间采样理论P9估计误差：是指实测值与真实值之间的误差。
估计方差：是指估计误差的离散程度。
数字高程模型DEM：是描述地面特性空间分布的有序数值阵列，所记地面特性是高程z，它的空间分布由x , y水平坐标系统来描述。
DEM派生信息：以数字地面模型为基础，通过数字地形分析（DTA）手段可提取出用于描述地表不同方面特征的参数，这些参数统称为DEM派生信息。
坡度、坡向、曲率P16地面曲率：地面曲率是对地形表面一点扭曲变化程度的定量化度量因子，地面曲率在垂直和水平两个方向上分量分别称为平面曲率和剖面曲率。
剖面曲率、平面曲率、坡形P18汇流量（汇流面积）：一个栅格单元的汇流量是其上游单元向其输送的水流量的总和。
地形湿度指数：单位等高线上的汇流面积与坡度之比。
通视分析：就是利用DEM判断地形上任意点之间是否可以相互可见的技术方法，分为视线分析和视域分析。
缓冲区：地理空间目标的一种影响范围或服务范围,具体指在点. 线. 面实体周围自动建立的一定宽度的多边形。
叠置分析：是将同一地区的两组或两组以上的要素进行叠置，产生新的特征的分析方法。
合成叠置、统计叠置P30交、并、剪P31 差、识别P32距离分析：用于分析图像上每个点与目标的距离，如有多目标，则以最近的距离作为栅格值。
距离制图、直线距离分析P32密度分析：针对一些点要素（或线要素）的特征值（如人口数）并不是集中在点上（或线上）的特点，对要素的特征值进行空间分配，从而更加真实地反映要素分布。
密度制图：根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况，从而产生一个连续的密度表面。
第六章DEM精度分析
第六章DEM精度分析在机器学习中，评估模型的性能是非常重要的。
在深度学习中，一个常用的评估指标是DEM（Digital Elevation Model）的精度。
DEM是描述地表高程变化的地理数据模型，可以用于地形分析、水文模拟、地理信息系统等领域。
DEM精度分析的目的是评估DEM数据的准确性，确定DEM数据的可靠性，并帮助选择合适的DEM数据应用。
DEM精度分析通常包括以下几个方面：1.垂直精度分析：垂直精度是指DEM数据的高程值与实际地面高程之间的差异。
垂直精度分析可以通过与实地测量数据进行对比来进行。
实地测量可以使用GPS仪器、全站仪等设备进行，同时需要注意选择具有代表性的样本点进行测量。
通过对比DEM数据和实地测量数据的差异，可以评估DEM数据的垂直精度。
2.水平精度分析：水平精度是指DEM数据的X、Y坐标值与实际地面位置之间的差异。
水平精度可以通过DEM数据间的比对来进行，比如将不同分辨率的DEM数据进行比对，或者将DEM数据与其他地理信息数据进行叠加分析。
通过比对不同数据源的DEM数据，可以评估DEM数据的水平精度。
3.分辨率分析：分辨率是指DEM数据中每个像素所代表的地面面积的大小。
分辨率越高，每个像素所代表的地面面积越小，DEM数据的细节程度越高。
分辨率分析可以通过观察DEM数据的细节来进行，比如通过DEM 数据的等高线图、坡度图等来观察DEM数据的细节表达能力。
通过对DEM 数据的分辨率进行分析，可以根据应用需求选择合适的DEM数据。
4.精度误差分析：精度误差是指DEM数据在采集、处理、转换过程中产生的误差。
精度误差分析可以通过DEM数据的元数据来进行，元数据包括DEM数据的采集时间、处理方法、水平精度等信息。
通过对DEM数据的精度误差进行分析，可以评估DEM数据的可靠性。
DEM精度分析是一个非常复杂的过程，需要综合运用地理信息系统、遥感技术、测绘技术等多种手段进行。
在实际应用中，DEM精度分析可以作为评估DEM数据质量、选择合适DEM数据、优化DEM处理方法的重要依据。
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析DEM数据处理与分析一、DEM数据获取在进行DEM数据处理与分析之前，首先需要获取相关的DEM数据。
DEM数据是通过激光雷达或者卫星遥感技术获取的数字高程模型数据，可以提供地形高度信息。
获取DEM数据的方式有很多种，可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二、DEM数据处理一）初步预处理在进行DEM数据处理之前，需要对数据进行初步预处理。
这一步骤包括数据格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
其中，数据质量检查是非常重要的一步，可以保证后续的数据处理和分析的准确性。
二）其他处理除了初步预处理之外，还有一些其他处理方法可以对DEM数据进行优化。
比如，可以进行数据插值、数据平滑、数据过滤等操作，可以提高DEM数据的精度和可靠性。
三）坐标转换（计算坡度之前的预处理）在进行坡度计算之前，需要对DEM数据进行坐标转换。
坐标转换是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系的过程，可以保证DEM数据的准确性和一致性。
三、DEM数据拼接一）获取在进行DEM数据拼接之前，需要先获取需要拼接的DEM数据。
可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二）镶嵌将多个DEM数据镶嵌在一起，形成一个完整的DEM数据集。
在进行镶嵌之前，需要对数据进行预处理，包括格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
三）裁剪在进行DEM数据裁剪之前，需要明确裁剪的范围和目的。
裁剪可以将DEM数据集中的某一部分提取出来，可以用于特定的分析和应用。
四、地形属性提取在进行DEM数据分析之前，需要先进行地形属性提取。
地形属性包括坡度、坡向、高程等信息，可以用于地形分析和地形建模。
提取地形属性的方法有很多种，可以通过GIS软件和编程语言进行实现。
一、提取坡度在地形分析中，坡度是一个十分重要的参数。
我们可以使用GIS软件来提取地形的坡度信息。
坡度的计算方式是通过对高程数据进行数学处理得到的。
在提取坡度时，我们需要先选择合适的高程数据，并设置合适的参数。
数字高程模型DEM的质量控制及精度分析
数字高程模型DEM的质量控制及精度分析数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)是“4D”产品的一种,它是一定区域范围内对地球表面地形地貌的一种离散数字表达。
在城市和工程建设的各个领域,数字高程模型都有着广泛的应用价值。
从DEM可以方便地派生出一系列适合工程应用的产品,如等高线、坡度图、坡向图、晕染图、立体透视图等。
DE也是生产数字正射影像、建立三维城市景观模型以及GIS(Geographic Information System)建库不可缺少的重要数据。
在实际生产中，采用的比较多的DEM生产模式为通过模式取样进行摄影测量或其他测量测定一系列取样点的高程数据。
目前,测绘数据作为计算基础,实际测绘误差并不大，DEM逼近手段也很高,但实际DEM精度却往往不能满足要求,矛盾是很突出的。
本文主要是讨论数字高程模型DEM在实际生产中的质量控制及其误差来源及精度的分析。
DEM的生产流程DEM生产流程见下图：其中对于特征点线的采集。
特征点为山顶、凹地、鞍部、山谷及地形突变点；特征线为山脊线、山谷线、水系、水域线、断裂线及地形变换线、双线公路等。
等高线、高程点亦可作为图内的特征点线。
可在测图方式下采集地面特征点线，所采集的特征线不要穿越房屋、桥梁等高出地面的地物。
对于平坦地区采集地面点线，不能有大面积空洞；对于等高的面状区域如水库、湖泊等，按常水位同一高度采集。
静止水域的DEM格网点高程应一致，流动水域的上下游DEM 格网点高程应梯度下降，关系合理。
在生产DEM时，矢量数据尽可能采集的比实际范围大一些。
在构TIN时，TIN网的三角形是按临近的原则找点，若边缘的矢量数据不够，容易导致DEM边界数据出错，矢量数据一般比真实DEM范围外扩300m左右，生成DEM时全部用地面矢量构TIN。
图幅与图幅之间的特征矢量数据一定要接边。
图幅内DEM的高程偏差不大于一个基本等高距。
为保证DEM的接边精度，单模型DEM之间至少有2～3排格网的重叠带，相邻图幅DEM数据重叠区公共格网点高程必须一致。
DEM数据质量分析与控制
基于坡度信息的格网数据
主要步骤
1、坡度阀值检测：检测P点周围的(八个)坡度值，判断其是 否正常，也即坡度值是否超过某一预先设定的阀值；
2、局部邻域坡度一致性检测：检查横跨P点的四对坡度差值 的绝对值，以确定是否有差值超过给定的阀值；
3、远邻域坡度一致性检测：检测跨越P点周围八邻域点的每 个点的坡度差值是否超过给定的阀值。
数据质量分析
与控制
质量控制是DEM生产中最关键的环节之一， DEM精度的好坏事实上取决于D原始数据的质量是最主要的因素.
不管采用何种测量方法，测量数据总会包含各种 各样的误差，DEM数据也不例外，这些误差从不同 方面影响了DEM原始数据的质量，而DEM原始数据 的质量又将严重影响最终DEM产品及其派生产品的 精度或保真度，因此必须予以专门的处理。
Ac (DEM ) f (S, M , R, A, Ds , Dn ,O) 式中：Ac表示DEM的精度；
S表示DEM表面的特征；
M表示DEM表面建模的方法；
R表示DEM表面自身的特性（粗糙度）；
A，Ds，Dn表示DEM原始数据的三个属性（精度、 分布和密度）；
O表示其他要素。
原始数据误差处理
DEM原始数据的质量可使用原始数据 的三个属性(即精度、密度和分布)的质量来 衡量。
DEM质量检查方法
目视检查
由计算机生成DEM数据的可视化形式，由人工进行 判断与检查。
半自动检查(交互式检查)
基于趋势面与三维可视化的方法，以及基于等高线拓扑关系的方 法都属于此类。在全数字摄影测量及交互式摄影测量生产DEM的方法 中，使用左右正射影像零立体对DEM的检测手段也属于这类型方法。
自动检查
涉及DEM原始数据质量的重要因素是 数据点自身的精度。
dem 差值法
DEM差值法一、简介数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是在一定范围内通过规则格网点描述地面高程信息的离散数值模型。
DEM是地形分析的重要数据源，其应用广泛，包括地形可视化、地形分析、地形测量、水文分析等。
其中，差值法是DEM常用的处理方法之一，本文档将对其进行详细介绍。
二、DEM的基本概念1. DEM的定义：DEM是一个三维的数组，每个元素代表地面高程的一个特定点。
这些点按照规则的网格排列，形成了一个类似于地图的模型。
2. DEM的来源：DEM可以通过各种方式获取，包括航空摄影、地面测量、卫星遥感等。
3. DEM的应用：DEM在许多领域都有应用，如地形分析、洪水模拟、气候变化研究、地质调查等。
三、差值法的基本原理差值法是一种通过对DEM中相邻格网点的高程值进行计算，得到新格网点高程值的方法。
其基本原理是假设地形变化是连续的，因此，可以通过已知点的高程值来估计未知点的高程值。
四、差值法的步骤1. 确定待处理区域：首先，需要确定要对哪个区域的DEM进行差值处理。
2. 选择差值方法：有许多不同的差值方法，如最邻近法、双线性插值法、三次卷积插值法等。
选择哪种方法取决于具体的需求和数据特性。
3. 应用差值方法：将选定的差值方法应用于DEM，计算出新的高程值。
➢选择两个数字高程模型（一个高分辨率，一个低分辨率），并将它们投影到同一坐标系中。
➢对两个数字高程模型进行配准，使它们在空间位置上完全对齐。
➢对高分辨率数字高程模型和低分辨率数字高程模型进行插值，得到两个等间距的数字高程模型。
➢对两个数字高程模型进行相减，得到高分辨率数字高程模型和低分辨率数字高程模型之间的高程差。
➢将高程差应用于低分辨率数字高程模型中，得到高分辨率数字高程模型。
➢对合成后的数字高程模型进行平滑处理，以去除由于高程差计算和插值过程引入的噪声。
4. 检查和验证结果：最后，需要检查和验证差值结果的准确性。
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析DEM数据（Digital Elevation Model）是根据地理区域的地形和海洋地形数据生成的数字地图，它主要描述了一个地区的地势高度和地形特征。
DEM数据处理与分析是地质地理学、地形测量学和环境科学等领域中常见的研究方法之一、下面将从DEM数据的获取与处理、DEM数据的应用以及DEM数据的分析方法和技术等方面进行探讨。
获取DEM数据的方法有多种，其中最常见的是使用地理信息系统（GIS）和遥感技术。
GIS技术能够整合来自卫星、飞机和地面测量仪器等多源数据，结合数学模型可以高精度地获取DEM数据。
遥感技术则可以通过卫星影像获取地表高度信息，然后结合地形学原理进行数据处理，得到DEM数据。
DEM数据在地质勘探、地质灾害评估、土地利用规划、水资源管理等领域有着广泛的应用。
在地质勘探中，DEM数据可以用于矿区地质构造评价、矿山开采规划和矿床预测等。
在地质灾害评估中，DEM数据可以用于土地滑坡、地震和火山喷发等自然灾害的风险评估。
在土地利用规划中，DEM数据可以用于选择最佳农田位置、城市规划和交通网络设计等。
在水资源管理中，DEM数据可以用于水文模型的构建、洪水预警和水资源评估等。
DEM数据的分析通常包括高程分析、坡度分析和流域分析等。
在高程分析中，可以通过分析DEM数据中的高程值来获取地区的地势信息。
比如，可以计算平均高程值、最大高程值和最小高程值等以描述地区的地势起伏情况。
坡度分析则可以计算DEM数据中每个像素点周围的高差，从而获得地区的坡度分布特征。
流域分析可以利用DEM数据中河流的分布模拟水流流向和流量等，以评估水资源的分布和利用情况。
在DEM数据处理与分析过程中，还可以借助地理信息系统（GIS）软件进行空间分析和地图制作等工作。
GIS软件可以将DEM数据与其他空间数据进行整合，可以进行叠加分析、空间查询和空间插值等操作。
同时，利用GIS软件还可以将分析结果可视化成二维或三维的地图，使得人们能够更直观地理解DEM数据的分析结果。
DEM质量评价
首先求出DEM中高程的最大和最小值,然后将高程分为多 个等级,按高程由低到高每组赋予由浅到深的颜色进行显示。 分色显示可从整体上反映地貌的变化趋势,配合水平和垂直方 向的断面图显示,对高程异常变化的地方有一定检查效果。
2.7、等高线回放法
等高线可以是DEM应用的产物,将等高线叠加在三维DEM 上,能够清晰直观地看到等高线和DEM的总貌与细部,便于用户 发现问题。
1.5、原始数据误差处理
基于等高线拓扑关系的粗差检测与剔除
2.1、空间数据质量评价
数据情况说明 时间精度(现势性) 位置精度(几何精度) 分类精度(属性精度) 可靠性 逻辑的一致性、完整性 数据采集与编码方法
2.2、精度评定
精度评定：地形的建模和分析，都是针对特定的方法或模型， 而建模方法和模型本身，都存在很大的不确定性，因此，需要通 过一定的手段，对模型与现实世界的吻合程度进行一定的评判。
DEM原始数据的质量可使用原始数据的三个属 性(即精度、密度和分布)的质量来衡量。
涉及DEM原始数据质量的重要因素是数据点自 身的精度。
基于趋势面及三维可视化的粗差检测与剔除
基于等高线拓扑关系的粗差检测与剔除
1.5、原始数据误差处理
基于趋势面及三维可视化的粗差检测与剔除
对于一个特定的研究区域，在三维透视图上可疑点是否表现为粗差 非常直观，很容易据此作出正确判定。
DEM地形分析范文
DEM地形分析范文DEM地形分析是通过数字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）来研究和分析地表地形的方法。
DEM地形分析主要应用于地质、地貌、水文以及土地利用等领域，具有非常重要的研究价值和实际应用意义。
下面将从DEM的获取方法、数据处理、地形参数和应用等方面进行详细介绍。
DEM的获取可以通过多种途径，常见的方法包括遥感获取、气象雷达测量、激光测高仪等。
其中最常用的是激光雷达技术。
该技术通过激光束扫描地表，测量激光从发射到接收的时间，从而得到地表的高程信息。
激光雷达获取的DEM具有高精度和较大的空间覆盖范围，能够满足大部分地形分析的需求。
在进行DEM地形分析之前，需要对DEM数据进行处理。
首先，对原始DEM数据进行滤波处理，去除残余噪声和突出点。
然后，进行地表平滑处理，消除DEM数据中的局部波动和峰谷现象。
最后，进行数据投影和坐标转换，将DEM数据转换为所需的坐标系统和单位。
DEM地形分析的一个重要内容是地形参数的计算。
地形参数是用来描述地表地形特征的数值指标，包括高程、坡度、坡向、曲率、流域等。
高程是指地表相对于参考水平面的海拔高度。
坡度是指地表的垂直变化率，可以通过计算两个相邻格网之间的高程差得到。
坡向是指地表的最大降水方向，可以通过计算两个相邻格网之间的高程差和相对方位得到。
曲率是指地表高程的曲率变化情况，可以通过计算二阶导数得到。
流域是指一定区域内的地表水收集和排泄的区域，可以通过计算流向和累积面积得到。
DEM地形分析在许多领域有着广泛的应用。
在地质领域，DEM地形分析可以用来研究地壳运动、断裂和地震等现象，从而更好地理解地球内部的构造和演化。
在地貌学领域，DEM地形分析可以用来研究地表的起伏和形态，分析河流的发育过程和侵蚀特征，揭示地貌演化的规律和机制。
在水文学领域，DEM地形分析可以用来研究流域的水文特征，如坡度、坡向、曲率和流域面积等，为洪水预测、水资源管理和水土保持等提供科学依据。
地理信息系统应用-《地理信息系统应用》教案-数字地形模型分析精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版教案模块五空间查询与分析单元二十四数字高程模型分析一、概述（一）DEM基本概念数字高程模型（Digital Elevation Model，缩写DEM）是一定范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的数据集，它主要是描述区域地貌形态的空间分布，是通过等高线或相似立体模型进行数据采集（包括采样和量测），然后进行数据内插而形成的。
DEM 是对地貌形态的虚拟表示，可派生出等高线、坡度图等信息，也可与DOM或其它专题数据叠加，用于与地形相关的分析应用，同时它本身还是制作DOM的基础数据。
DEM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。
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是单纯的数字地貌模型，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。
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，格网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。
（二）DEM的表示方法一个地区的地表高程的变化可以采用多种方法表达，用数学定义的表面或点、线、影像都可用来表示DEM，如图5.82所示。
1．数学方法用数学方法来表达，可以采用整体拟合方法，即根据区域所有的高程点数据，用傅立叶级数和高次多项式拟合统一的地面高程曲面。
也可用局部拟合方法，将地表复杂表面分成正方形规则区域或面积大致相等的不规则区域进行分块搜索，根据有限个点进行拟合形成高程曲面。
2．图形方法（1）线模式：等高线是表示地形最常见的形式。
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获取了在空间上连续的误差矩阵 ,因而能够在 ARC /V IEW 地理信息系统软件的支持下绘制误差 地图。
图 2为中山试验区误差地图 (分辨率 71 m )。通 过与图中等高线的对比分析 ,反映误差随地形变化 的基本规律。 DEM 地形描述误差在空间分布呈较 为明显的自相关性 ,较大误差主要分布在山谷、山脊 以及地面坡度转折处 ; 图中反映出误差值的大小在 很大 程度 上同地 面垂 直曲 率、 水平 曲率 有密切 关系 。 在今后的研究中应对其相关关系进行定量测算 ,从 而为误差模拟方程的建立提供基本依据。
分辨率大小序列
1
Et 分析分辨率 /m
2d 71
2
3
4
5
6
2d
2 2d
4d
3 2d
6d
1 00
141
20 0
21 2
30 0
分析 窗口形状
菱形
正方形
菱形
正方形
菱形
正方形
表 2 不同地貌类型区及不同分辨率条件下 Et 值 Tab. 2 A companison of Et form different DEM resol ution and different terrain areas m
以往对于 DEM 误差的研究过分侧重其采样点 的高程测量误差 ,而相对忽略 DEM 地形描述误差 的 存 在及 其对 应 用的 影响。 1998年 作者 提 出了 DEM 地形描述误差的概念、误差分类以及误差的 宏观数学模拟方法 [ 1] ,这对于 DEM 总体精度的估 算具有十分重要的意义。 然而 ,在实际工作中 ,往往 还需 要估算误 差在具体 栅格点 位的 大小 ,即 解决 DEM 误差的微观模拟问题。 了解误差空间分布特 点与规律 ,是实现 DEM 误差微观模拟的必要条件。
同理 ,如果继续扩大搜索圈的 搜索半径 ,便可用式 差矩阵 ,便可以利用统计与比较分析的方法揭示 Et ( 1)及式 ( 2)依次计算出不同分辨率条件下的误差矩 随 DEM栅格分辨率及地形复杂度的变化而变化的 阵 (见表 1)。 根据所得到的不同分辨率条件下的误 规律 (见表 2)。
表 1 提取 Et 的分析分辨率 ( DEM栅格水平分辨率 d= 50 m) Tab. 1 The analysis resol ution for extracting Et ( DEM horizontal resolution d= 50 m)
( 1. 西北大学 城市与资源学系 ,陕西 西安 710069; 2. 陕西师范大学 计算机科学系 ,陕西 西安 710062)
摘要: 首先提出 DEM ( Di git al El evaio n Model)地形描述误差的提取方法 ,通过误差地图以及量化 研究方法 ,揭示 DEM 误差的空间分布规律。试验结果显示: 误差地图是实现 DEM 误差可视化的有 效方法 ; DEM 地形描述误差具有很强的空间自相关性 ,自相关值随地形复杂度与 DEM 分辨率的 改变而有规律地变化。 关 键 词: 数字高程模型 ; 误差 ; 空间结构 ; 可视化 中图分类号: P207+ . 1 文献标识码: A 文章编号: 1000-274Ⅹ ( 2000) 04-0349-04
第2 03000卷年第8月4 期
西北大学学报 (自然科学版 )
Jo urnal of N o rthw est U niv ersity( N a tur al Science Editio n)
Aug . 2000 V o l. 30 No. 4
DEM 地形描述误差空间结构分析
汤国安1 ,赵牡丹 1 ,曹 菡 2
第 4期 汤国安等: DEM 地形描述误差空间结构 分析 — 35 1 —
图 2 DEM 误差地图 (中山地区 , 71 m分辨 率 ) Fig . 2 A D EM er ro r ma p o f mountain testa rea
3 DEM地形描述误差空间结构的量 值分析
本研究以奥地利萨尔茨堡州 5个 5 km× 5 km
不同地面起伏度的地区作为试验样区 ,采用误差自 相关值为量化指标 ,揭示误差的空间分布特征 ;采用 误差地图进而实现误差的可视化。 试验结果揭示 DEM 地形描述误差在空间的分布具有明显的规律 性。 这为进一步实现 DEM 地形描述误差在微观层 面的数学模拟提供了重要的理论依据。
n
。 ( 6)
∑ ∑ (ziYj - ziYj )2
i= 1 j= 1
根据以上原理 ,我们以所获得 的 DEM 误差数字矩
阵为基本数据源 ,计算 DEM 误差在不同地形样区
及不同空间分辨率条件下的误差自相关值。 图 3为
试验结果。
图 3 DEM 地形描述误差空间自相关分布曲线 Fig. 3 The distribution of Et spatia l auto co r relatio n with resolutio n a nd ter rain co mplexity
4. 605
9. 2
13. 93
23. 509
30 0
3. 924
6. 147
12. 73
20. 31
32. 496
2 误差地图
DEM 误差的 空间 分布 是否存 在着 特定 的规 律 ,是否随着地形部位的不同而变化 ,这是学术界普 遍关心的问题。 文献 [ 2～ 4]曾强调误差在空间分布 具有一定的结构化特征。 误差地图无疑是最能直观 反映误差空间分布规律的技术手段。 M onckt on曾 探索利用离散点位的专题制图法绘制 DEM 的误差 地图 [3 ]。但是 ,由于离散点位在描述连续现象的局限 性 ,误差地图的效果不甚理想。本文采用窗口分析法
表示正自相关愈强 ; 越接近 - 1,表示负自相关愈强 ,
0表示非自相关随机分布。 以上公式在空间属性分
布研究中得到广泛的应用。
然而 ,有的研究工作证明 [5 ] ,对于栅格数据自相
关的计算 ,自相关计算公式可以简化为
nn
∑ ∑ [(zi - ziYj ) (zj - ziYj ) ]
I=
i= 1 j= 1 n
— 3 52 — 西北大学学报 (自然科学版 ) 第 30卷
4 结 论
以上试验结果说明: ( 1)数字高程模型 地形描述误差 是影响 DEM 精度的重要因素。采用扩展搜索圈的误差提取方法 , 能够获得对应于具体每一栅格位置的误差矩阵 ,故 为 十分 简捷、 有效 的方 法。 ( 2)用所提取的误差矩阵绘制 DEM 误差地图 , 是反映 DEM 误差空间分布规律的有效手段。 误差 地图揭示的 DEM 误差在空间的分布呈随地形特征 的变化而变化的显著特点。 误差集中分布在地形结 构线附近 ,特别是地面垂直曲率与水平曲率较大的 区域。
H + ( i+ 1, j ) H(i ,j+ 1) ) /4。
( 1)
收稿日期: 2000-01-18 基金项目: 国 家自然科学基金资 助项目 ( 49971065) ;国家教 育部资助优秀年轻教 师基金 ; 测绘遥感信 息工程国家 重点实
验 开放资助基金项目 ( W K L( 99) 0302) 作者简介: 汤国安 ( 1961-) ,男 ,浙江宁波人 ,西北大学副教授 ,博士 ,主要从事地理信息系统方面的研究。
分辨率 /m
平原
低丘
丘陵
中山
高山
71
1. 435
1. 389
2. 365
3. 49
4. 757
10 0
2. 213
2. 053
3. 83
5. 77
9. 330
14 1
2. 213
2. 91
5. 66
8. 17
14. 377
17 6
2. 656
3. 612
7. 16
10. 69
17. 692
21 2
3. 01
数字 高程 模 型 ( Digi tal Elev aio n M odel 简称 DEM )是地理信息系统地理数据库中最为重要的空 间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。 目前 ,世界各主要发达国家都建立了覆盖全国的 DEM 数据系统 ,我国也完成了基于 1∶ 25万地形图 的全国地形数据库 ,其他类型的 DEM 也正在积极 建设之中。 DEM 已在测绘、资源与环境、灾害防治、 国防等各应用领域发挥着越来越大的作用。然而 ,各 类 DEM 误差的存在往往程度不同地降低分析与应 用结果的可信度。 强化对 DEM 不确定性问题的研 究 ,可为各类 GIS( Geo Info Systems)分析产品提供 科学合理的质量标准 ,这具有重要的理论意义和应 用价值。
采样点搜索圈法实现 Et 的有效提取 ,其原理如图 1 所示。 如果 DEM 的栅格分辨率为 d ,则搜索圈搜索 半径亦为 d ,即获得菱形分析窗口。该窗口的分析分
辨率为 2 d ,在 i 行 j 列的 DEM 地形描述误差 ( = H( i, j ) - ( H(i - 1, j) + H( i, j- 1)
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当扩展圈的搜索半径扩大到 2 d ,即可获得正方 形分析窗口 ,窗口的分析分辨率为 2d ,并有
Et( i, j ) = H( i, j ) - ( H(i - 1, j- 1) + H( i+ 1, j- 1)
H + ( i- 1, j+ 1) H(i+ 1,j+ 1) ) /4,
( 2)
菱形窗口
3× 3正方形窗口
菱形窗口
5× 5正方形窗口
图 1 提取 D EM 地形描述误差的搜索圈 Fig. 1 An illustration of ex t racting Et with "dough nut" neighbourho od statistic