第八章 数字地形模型与地形分析
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2）图形方法 （1）线模式 等高线是表示地形最常见的形式。其它的地形特征线 也是表达地面高程的重要信息源，如山脊线、谷底线、 海岸线及坡度变换线等。 （2）点模式 用离散采样数据点建立DEM是DEM建立常用的方法 之一。数据采样可以按规则格网采样，可以是密度一 致的或不一致的；可以是不规则采样，如不规则三角 网、邻近网模型等；也可以有选择性地采样，采集山 峰、洼坑、隘口、边界等重要特征点。
以三角形为基本对象 的TIN数据结构
三角形拓扑文件结构
2.DEM的主要表示模型 2.4层次模型
层次地形模型（Layer of Details，LOD）是一 种表达多种不同精度水平的数字高程模型。大 多数层次模型是基于不规则三角网模型的，通 常不规则三角网的数据点越多精度越高，数据 点越少精度越低，但数据点多则要求更多的计 算资源。所以如果在精度满足要求的情况下， 最好使用尽可能少的数据点。层次地形模型允 许根据不同的任务要求选择不同精度的地形模 型。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
对于不规则分布的高程点，可以形式化地描述为平 面的一个无序的点集P，点集中每个点p对应于它的 高程值。将该点集转成TIN，最常用的方法是 Delaunay三角剖分方法。生成TIN的关键是 Delaunay三角网的产生算法，下面先对Delaunay三 角网和它的偶图Voronoi图作简要的描述。 Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的 Voronoi多边形的一个顶点。Delaunay三角形是 Voronoi图的偶图，如图9-6所示。
2.DEM的主要表示模型 2.2等高线模型
B C F A D G E
H
2.DEM的主要表示模型 2.3不规则三角网模型
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： 1）在地形平坦的地方，存在大量的数据冗余； 2）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； 3）在某些计算，如通视问题，过分强调网格的轴 方向。 不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）是另外一种表示数字高程模型的方法[Peuker 等，1978]，它既减少规则格网方法带来的数据冗余， 同时在计算（如坡度）效率方面又优于纯粹基于等 高线的方法。
1.概述 1.2DEM表示法
DEM表示方法可分为两 类： 数学方法 数学方法 图形方法
DEM 表示方法 点数据 不规则 典型特征 图形法 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 傅立叶级数 整体 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 三角网 邻近网 山峰、洼坑 隘口、边界
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（三）、离散点内插(局部优化准则) 在对凸包进行三角剖分之后，不在凸包 上的其余离散点，可采用逐点内插的方 法进行剖分。基本过程为： 1、找出外接圆包含待插入点的所有三 角形，构成插入区域。 2、删除插入区域内的三角形公共边， 形成由影响三角形顶点构成的多边形。 3、将插入点与多边形所有顶点相连， 构成新的Delaunay三角形。 4、重复1、2、3，直到所有非凸壳离散 点都插入完为止。 完成这一步后，就完成了Delaunay三角 网的构建，如图所示。
初始凸包
修改后凸 包
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（二）、环切边界法凸包三角剖分 在凸包链表中每次寻找一个由相邻 两条凸包边组成的三角形，在该三 角形的内部和边界上都不包含凸包 上的任何其它点。将这个点去掉后 得到新的凸包链表。重复这个过程， 直到凸包链表中只剩三个离散点为 止。将凸包链表中的最后三个离散 点构成一个三角形，结束凸包三角 剖分过程。完成这一步后，将凸包 中的点构成了若干Delaunay三角形， 如图所示。
3.DEM之间的相互转换 3.2格网DEM转成TIN
格网DEM转成TIN可以看作是一种规则分布的采样点 生成TIN的特例，其目的是尽量减少TIN的顶点数目， 同时尽可能多地保留地形信息，如山峰、山脊、谷底 和坡度突变处。规则格网DEM可以简单地生成一个精 细的规则三角网，针对它有许多算法，绝大多数算法 都有两个重要的特征： 1）筛选要保留或丢弃的格网点； 2）判断停止筛选的条件。 其中两个代表性的方法算法是： 保留重要点法； 启发丢弃法。
2 2
点ID x 1 2 … 7 x1 x2
y y1 y2
属性
1
1 Ⅱ Ⅰ 3 4
3
6
z1 z2 … z7
9
7
Ⅳ Ⅲ 6 100 Ⅵ 12 7 5 11
5
Ⅴ
4
… … x7 y7
8
点文件结构 三角 形ID Ⅰ Ⅱ … Ⅵ
TIN网图
三角形顶点 1 1 2 … 7 2 2 3 … 6 3 6 6 … 5 邻接三角形 1 Ⅱ Ⅳ … Ⅳ 2 Ⅲ Ⅰ … × 3 × × … Ⅲ
数字地形模型（DTM）与地形分析
DEM和DTM主要用于描述地面起伏状况，可以 用于提取各种地形参数，如坡度、坡向、粗糙 度等，并进行通视分析、流域结构生成等应用 分析。因此，DEM在各个领域中被广泛使用。 DEM可以有多种表达方法，包括网格、等高线、 三角网等，本章同时介绍了这些表达方法之间 的相互转换算法，如由三角网生成等高线，网 格DEM生成三角网等等。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱIN
Delaunay三角网与Voronoi图
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
对于给定的初始点集P，有多种三角网剖分方式，而 Delaunay三角网有以下特性： 1）其Delaunay三角网是唯一的； 2）三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”； 3）没有任何点在三角形的外接圆内部，反之，如果一 个三角网满足此条件，那么它就是Delaunay三角网。 4）如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排 列，则Delaunay三角网的排列得到的数值最大，从这 个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化” 的三角网。
初始凸包
2、对于每个凸包上的点I，设它的后续点为J，计算矢量 线段IJ右侧的所有点到IJ的距离，求出距离最大的点K。 3、将K插入I、J之间，并将K赋给J。
初始凸包
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
4、重复2、3步，直到 点集中没有在线段IJ右 侧的点为止。 5、将J赋给I，J取其后 续点，重复2、3、4步。 6、当凸包中任意相邻 两点连线的右侧不存在 离散点时，结束点集凸 包求取过程。 完成这一步后，形成了 包含所有离散点的多边 形（凸包），如右图所 示。
2.DEM的主要表示模型 2.3不规则三角网模型
TIN的数据存储方式比格网DEM复杂，它不仅要存储每 个点的高程，还要存储其平面坐标、节点连接的拓扑关 系，三角形及邻接三角形等关系。TIN模型在概念上类 似于多边形网络的矢量拓扑结构，只是TIN模型不需要 定义“岛”和“洞”的拓扑关系。 有许多种表达TIN拓扑结构的存储方式，一个简单的记 录方式是：对于每一个三角形、边和节点都对应一个记 录，三角形的记录包括三个指向它三个边的记录的指针； 边的记录有四个指针字段，包括两个指向相邻三角形记 录的指针和它的两个顶点的记录的指针；也可以直接对 每个三角形记录其顶点和相邻三角形。
1.概述 1.2DEM表示法
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。
1.概述 1.2DEM表示法
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角 形等规则网格。规则网格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数值。数学 上可以表示为一个矩阵，在计算机实现中则是一 个二维数组。每个格网单元或数组的一个元素， 对应一个高程值，如图所示。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
规则分布
等高线分布
x
x
Y
对每一格网点求取格网点 高程
格网DEM建立流程
2.DEM的主要表示模型 2.2等高线模型
等高线通常被存成一个有序的坐标点对序列， 可以认为是一条带有高程值属性的简单多边形 或多边形弧段。由于等高线模型只表达了区域 的部分高程值，往往需要一种插值方法来计算 落在等高线外的其它点的高程，又因为这些点 是落在两条等高线包围的区域内，所以，通常 只使用外包的两条等高线的高程进行插值。 等高线通常可以用二维的链表来存储。另外的 一种方法是用图来表示等高线的拓扑关系，将 等高线之间的区域表示成图的节点，用边表示 等高线本身。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（一）、凸包生成 1、求出点集中满足min(x-y)、min(x+y)、 max(x-y)、max(x+y)的四个点，并按逆时针方 向组成一个点的链表。这4个点是离散点中与包 含离散点的外接矩形的4个角点最近的点。这4 个点构成的多边形作为初始凸包。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
对于每个格网的数值有两种不同的解释。第一种是格 网栅格观点，认为该格网单元的数值是其中所有点的
高程值，即格网单元对应的地面面积内高程是均一的 高度，这种数字高程模型是一个不连续的函数。第二
种是点栅格观点，认为该网格单元的数值是网格中心 点的高程或该网格单元的平均高程值，这样就需要用 一种插值方法来计算每个点的高程。计算任何不是网 格中心的数据点的高程值，使用周围4个中心点的高程 值，采用距离加权平均方法进行计算，当然也可使用 样条函数和克里金插值方法
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
Delaunay三角形产生的基本准则：
1)外接圆准则：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]。 2) 最大化最小角原则：每两个相邻的三角形构成的凸四边 形的对角线，在相互交换后，六个内角的最小角不再增大。 (Lawson[1972]) 3)局部优化准则：Lawson [1977]又提出了一个局部优化过 程LOP（Local Optimization Procedure）方法。如图9-7所 示。先求出包含新插入点p的外接圆的三角形，这种三角 形称为影响三角形（Influence Triangulation）。删除影响 三角形的公共边（图b中粗线），将p与全部影响三角形的 顶点连接，完成p点在原Delaunay三角形中的插入。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
构建DEM的整体思路是首先在二维平面上对研 究区域进行格网划分（格网大小取决于DEM的 应用目的），形成覆盖整个区域的格网空间结构， 然后利用分布在格网点周围的地形采样点内插计 算格网点的高程值，最后按一定的格式输出，形 成该地区的格网DEM
不规则分布点
1.概述 1.1DTM与DEM
从数学的角度，高程模型是高程Z关于平面坐标 X，Y两个自变量的连续函数，数字高程模型 （DEM）只是它的一个有限的离散表示。高程 模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度， 或某个参考平面的相对高度，所以高程模型又叫 地形模型。实际上地形模型不仅包含高程属性， 还包含其它的地表形态属性，如坡度、坡向等。 在地理信息系统中，DEM是建立DTM的基础数 据，其它的地形要素可由DEM直接或间接导出， 称为“派生数据”，如坡度、坡向。
1.概述
数字地形模型（DTM, Digital Terrain Model）最初是为 了高速公路的自动设计提出来的（Miller，1956）。此 后，它被用于各种线路选线（铁路、公路、输电线）的 设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点 间的通视判断及任意断面图绘制。在测绘中被用于绘制 等高线、坡度坡向图、立体透视图，制作正射影像图以 及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。 它还是地理信息系统的基础数据，可用于土地利用现状 的分析、合理规划及洪水险情预报等。在军事上可用于 导航及导弹制导、作战电子沙盘等。对DTM的研究包括 DTM的精度问题、地形分类、数据采集、DTM的粗差 探测、质量控制、数据压缩、DTM应用以及不规则三角 网DTM的建立与应用等
以三角形为基本对象 的TIN数据结构
三角形拓扑文件结构
2.DEM的主要表示模型 2.4层次模型
层次地形模型（Layer of Details，LOD）是一 种表达多种不同精度水平的数字高程模型。大 多数层次模型是基于不规则三角网模型的，通 常不规则三角网的数据点越多精度越高，数据 点越少精度越低，但数据点多则要求更多的计 算资源。所以如果在精度满足要求的情况下， 最好使用尽可能少的数据点。层次地形模型允 许根据不同的任务要求选择不同精度的地形模 型。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
对于不规则分布的高程点，可以形式化地描述为平 面的一个无序的点集P，点集中每个点p对应于它的 高程值。将该点集转成TIN，最常用的方法是 Delaunay三角剖分方法。生成TIN的关键是 Delaunay三角网的产生算法，下面先对Delaunay三 角网和它的偶图Voronoi图作简要的描述。 Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的 Voronoi多边形的一个顶点。Delaunay三角形是 Voronoi图的偶图，如图9-6所示。
2.DEM的主要表示模型 2.2等高线模型
B C F A D G E
H
2.DEM的主要表示模型 2.3不规则三角网模型
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： 1）在地形平坦的地方，存在大量的数据冗余； 2）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； 3）在某些计算，如通视问题，过分强调网格的轴 方向。 不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）是另外一种表示数字高程模型的方法[Peuker 等，1978]，它既减少规则格网方法带来的数据冗余， 同时在计算（如坡度）效率方面又优于纯粹基于等 高线的方法。
1.概述 1.2DEM表示法
DEM表示方法可分为两 类： 数学方法 数学方法 图形方法
DEM 表示方法 点数据 不规则 典型特征 图形法 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 傅立叶级数 整体 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 三角网 邻近网 山峰、洼坑 隘口、边界
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（三）、离散点内插(局部优化准则) 在对凸包进行三角剖分之后，不在凸包 上的其余离散点，可采用逐点内插的方 法进行剖分。基本过程为： 1、找出外接圆包含待插入点的所有三 角形，构成插入区域。 2、删除插入区域内的三角形公共边， 形成由影响三角形顶点构成的多边形。 3、将插入点与多边形所有顶点相连， 构成新的Delaunay三角形。 4、重复1、2、3，直到所有非凸壳离散 点都插入完为止。 完成这一步后，就完成了Delaunay三角 网的构建，如图所示。
初始凸包
修改后凸 包
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（二）、环切边界法凸包三角剖分 在凸包链表中每次寻找一个由相邻 两条凸包边组成的三角形，在该三 角形的内部和边界上都不包含凸包 上的任何其它点。将这个点去掉后 得到新的凸包链表。重复这个过程， 直到凸包链表中只剩三个离散点为 止。将凸包链表中的最后三个离散 点构成一个三角形，结束凸包三角 剖分过程。完成这一步后，将凸包 中的点构成了若干Delaunay三角形， 如图所示。
3.DEM之间的相互转换 3.2格网DEM转成TIN
格网DEM转成TIN可以看作是一种规则分布的采样点 生成TIN的特例，其目的是尽量减少TIN的顶点数目， 同时尽可能多地保留地形信息，如山峰、山脊、谷底 和坡度突变处。规则格网DEM可以简单地生成一个精 细的规则三角网，针对它有许多算法，绝大多数算法 都有两个重要的特征： 1）筛选要保留或丢弃的格网点； 2）判断停止筛选的条件。 其中两个代表性的方法算法是： 保留重要点法； 启发丢弃法。
2 2
点ID x 1 2 … 7 x1 x2
y y1 y2
属性
1
1 Ⅱ Ⅰ 3 4
3
6
z1 z2 … z7
9
7
Ⅳ Ⅲ 6 100 Ⅵ 12 7 5 11
5
Ⅴ
4
… … x7 y7
8
点文件结构 三角 形ID Ⅰ Ⅱ … Ⅵ
TIN网图
三角形顶点 1 1 2 … 7 2 2 3 … 6 3 6 6 … 5 邻接三角形 1 Ⅱ Ⅳ … Ⅳ 2 Ⅲ Ⅰ … × 3 × × … Ⅲ
数字地形模型（DTM）与地形分析
DEM和DTM主要用于描述地面起伏状况，可以 用于提取各种地形参数，如坡度、坡向、粗糙 度等，并进行通视分析、流域结构生成等应用 分析。因此，DEM在各个领域中被广泛使用。 DEM可以有多种表达方法，包括网格、等高线、 三角网等，本章同时介绍了这些表达方法之间 的相互转换算法，如由三角网生成等高线，网 格DEM生成三角网等等。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱIN
Delaunay三角网与Voronoi图
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
对于给定的初始点集P，有多种三角网剖分方式，而 Delaunay三角网有以下特性： 1）其Delaunay三角网是唯一的； 2）三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”； 3）没有任何点在三角形的外接圆内部，反之，如果一 个三角网满足此条件，那么它就是Delaunay三角网。 4）如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排 列，则Delaunay三角网的排列得到的数值最大，从这 个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化” 的三角网。
初始凸包
2、对于每个凸包上的点I，设它的后续点为J，计算矢量 线段IJ右侧的所有点到IJ的距离，求出距离最大的点K。 3、将K插入I、J之间，并将K赋给J。
初始凸包
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
4、重复2、3步，直到 点集中没有在线段IJ右 侧的点为止。 5、将J赋给I，J取其后 续点，重复2、3、4步。 6、当凸包中任意相邻 两点连线的右侧不存在 离散点时，结束点集凸 包求取过程。 完成这一步后，形成了 包含所有离散点的多边 形（凸包），如右图所 示。
2.DEM的主要表示模型 2.3不规则三角网模型
TIN的数据存储方式比格网DEM复杂，它不仅要存储每 个点的高程，还要存储其平面坐标、节点连接的拓扑关 系，三角形及邻接三角形等关系。TIN模型在概念上类 似于多边形网络的矢量拓扑结构，只是TIN模型不需要 定义“岛”和“洞”的拓扑关系。 有许多种表达TIN拓扑结构的存储方式，一个简单的记 录方式是：对于每一个三角形、边和节点都对应一个记 录，三角形的记录包括三个指向它三个边的记录的指针； 边的记录有四个指针字段，包括两个指向相邻三角形记 录的指针和它的两个顶点的记录的指针；也可以直接对 每个三角形记录其顶点和相邻三角形。
1.概述 1.2DEM表示法
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。
1.概述 1.2DEM表示法
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角 形等规则网格。规则网格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数值。数学 上可以表示为一个矩阵，在计算机实现中则是一 个二维数组。每个格网单元或数组的一个元素， 对应一个高程值，如图所示。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
规则分布
等高线分布
x
x
Y
对每一格网点求取格网点 高程
格网DEM建立流程
2.DEM的主要表示模型 2.2等高线模型
等高线通常被存成一个有序的坐标点对序列， 可以认为是一条带有高程值属性的简单多边形 或多边形弧段。由于等高线模型只表达了区域 的部分高程值，往往需要一种插值方法来计算 落在等高线外的其它点的高程，又因为这些点 是落在两条等高线包围的区域内，所以，通常 只使用外包的两条等高线的高程进行插值。 等高线通常可以用二维的链表来存储。另外的 一种方法是用图来表示等高线的拓扑关系，将 等高线之间的区域表示成图的节点，用边表示 等高线本身。
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
（一）、凸包生成 1、求出点集中满足min(x-y)、min(x+y)、 max(x-y)、max(x+y)的四个点，并按逆时针方 向组成一个点的链表。这4个点是离散点中与包 含离散点的外接矩形的4个角点最近的点。这4 个点构成的多边形作为初始凸包。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
对于每个格网的数值有两种不同的解释。第一种是格 网栅格观点，认为该格网单元的数值是其中所有点的
高程值，即格网单元对应的地面面积内高程是均一的 高度，这种数字高程模型是一个不连续的函数。第二
种是点栅格观点，认为该网格单元的数值是网格中心 点的高程或该网格单元的平均高程值，这样就需要用 一种插值方法来计算每个点的高程。计算任何不是网 格中心的数据点的高程值，使用周围4个中心点的高程 值，采用距离加权平均方法进行计算，当然也可使用 样条函数和克里金插值方法
3.DEM之间的相互转换 3.1不规则点集生成TIN
Delaunay三角形产生的基本准则：
1)外接圆准则：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]。 2) 最大化最小角原则：每两个相邻的三角形构成的凸四边 形的对角线，在相互交换后，六个内角的最小角不再增大。 (Lawson[1972]) 3)局部优化准则：Lawson [1977]又提出了一个局部优化过 程LOP（Local Optimization Procedure）方法。如图9-7所 示。先求出包含新插入点p的外接圆的三角形，这种三角 形称为影响三角形（Influence Triangulation）。删除影响 三角形的公共边（图b中粗线），将p与全部影响三角形的 顶点连接，完成p点在原Delaunay三角形中的插入。
2.DEM的主要表示模型 2.1规则格网模型
构建DEM的整体思路是首先在二维平面上对研 究区域进行格网划分（格网大小取决于DEM的 应用目的），形成覆盖整个区域的格网空间结构， 然后利用分布在格网点周围的地形采样点内插计 算格网点的高程值，最后按一定的格式输出，形 成该地区的格网DEM
不规则分布点
1.概述 1.1DTM与DEM
从数学的角度，高程模型是高程Z关于平面坐标 X，Y两个自变量的连续函数，数字高程模型 （DEM）只是它的一个有限的离散表示。高程 模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度， 或某个参考平面的相对高度，所以高程模型又叫 地形模型。实际上地形模型不仅包含高程属性， 还包含其它的地表形态属性，如坡度、坡向等。 在地理信息系统中，DEM是建立DTM的基础数 据，其它的地形要素可由DEM直接或间接导出， 称为“派生数据”，如坡度、坡向。
1.概述
数字地形模型（DTM, Digital Terrain Model）最初是为 了高速公路的自动设计提出来的（Miller，1956）。此 后，它被用于各种线路选线（铁路、公路、输电线）的 设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点 间的通视判断及任意断面图绘制。在测绘中被用于绘制 等高线、坡度坡向图、立体透视图，制作正射影像图以 及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。 它还是地理信息系统的基础数据，可用于土地利用现状 的分析、合理规划及洪水险情预报等。在军事上可用于 导航及导弹制导、作战电子沙盘等。对DTM的研究包括 DTM的精度问题、地形分类、数据采集、DTM的粗差 探测、质量控制、数据压缩、DTM应用以及不规则三角 网DTM的建立与应用等