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DEM的数据分析 1 实验目的1. 学会在ArcViewGIS中，将一等高线contours数据转化为TIN再从TIN转换到grid和grid到TIN，以及grid、TIN分别到等高线contours的转化。2. 并在此过程中了解数据是如何进行DEM的三角网格化的。比较矢量数据和栅格数据在放大过程中的区别。3. 学会对数据进行坡度、坡向、阴影、面积体积计算等处理。并通过这些综合信息对数据进行全方面综合详细的筛选。2 实验准备工作1. 一台装有ArcViewGIS软件的计算机。2. 一地区等高线contours数据。3 实验步骤1. 导入数据：打开ArcViewGIS软件，选择识别数据类型为3Danalyst Geoproserocesing Spatial。然后打开一个View窗口，导入c盘里的contours数据。成图如下：2. 将该等高线contours数据转化为TIN数据，再从TIN转化为grid：等高线contours转化为TIN数据：激活contours数据，然后单击surface菜单栏里的相应选项如图：左上图可以清晰的看到DEM的三角网格处理过程（放大该图的一角即可清晰看到此过程）。右上图为处理后的成果图。从TIN转化为grid：激活刚刚做好的TIN数据，单击Theme菜单栏里的相应选项，create to grid,设置好相关属性，成图如下。双击该主题即可弹出右下图的窗口，可以对其颜色类别等属性进行个性化编辑：3. grid到TIN，以及grid、TIN分别到等高线contours的转化：grid到TIN：激活grid主题，然后单击Theme下拉菜单栏里如下图的选项，即可实现该转换。grid、TIN分别到等高线contours的转化：grid：激活grid主题，然后单击Theme下拉菜单栏里如下图的选项，设置等高间距为50，初始高度为默认值200，成图如右下中：左图为与原等高线数据同时显示。TIN：同理激活TIN主题，做相应的编辑，成图：左上是右上图放大的一部分。4. 比较矢量数据和栅格数据在放大过程中的不同：任意选择一个等高线主题如初始等高线数据，并将其激活，做grid转化如图左下。右下图为只显示原等高线数据：单击zoom标签，将grid化后的数据以最适宜的比例呈现在窗口中如图左下，然后进行不同程度的放大。后三张图为原等高线数据及其不同程度的放大：5. 坡度分析：激活TIN，单击Surface下拉菜单栏里如下图中坡度选项。单击Analysis下拉菜单栏里如下图中的地图计算。在弹出的对话框中输入坡度筛选信息。然后单击计算标签。即可看到符合要求的地域为深红色标注如右下图：6. 坡向分析：同理激活TIN，如图单击相应选项，设置好属性参数。即可生成坡向图，右下：同样进行信息筛选，选出东南面向的地域，右上红色区即是。7. 阴影分析：激活TIN，如图单击相应选项，设置好属性参数。8. 面积体积计算：激活TIN，如图单击相应选项。设置初始高度值为200，单击OK。计算结果如右上图：9. 对数据进行综合信息的筛选分析：激活TIN，打开一个Map Query。进行坡度坡向及阴影三方面的综合筛选，筛选结果如图右上：4 实验数据分析与结论（可另附文字材料）1GIS基于等高线通过三角网格法实现了contours到TIN的转化。2经过grid化的数据为栅格数据，未经grid化的原contours数据为矢量数据。通过分别对其的不同程度放大，可以发现栅格数据在放大过程中数据会发生改变，而矢量数据却不会变化。3将TIN和grid数据分别转化为contours数据后，同时把原contours数据显示出来，发现两者并不十分吻合。原因是前两者在转化前设置了初始高度为200，等高距为50因而转化后的数据较原数据更为密集。而且前者是在后者基础上理论递推得到的并不见得符合实际。5 实验收获及需要解决的问题实验收获学会了在ArcViewGIS中，将一等高线contours数据转化为TIN再从TIN转换到grid和grid到TIN，以及grid、TIN分别到等高线contours的转化。并在此过程中了解到数据是如何进行DEM的三角网格化的。比较了矢量数据和栅格数据在放大过程中的区别。学会了对数据进行坡度、坡向、阴影、面积体积计算等