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第七章DEM与数字地形分析 表面分析 1 第一节概述 2 地表形态的表达 从模拟到数字 早期由于测绘知识的缺乏 对地形表面形态的描述主要采用象形绘图方法进行 例如山体用岩石堆符号表示 山体范围用一系列的 鱼鳞 符号或类似锥形的符号表示 17世纪以后 人们逐步意识到地面起伏变化对气温 植被 环境等的深刻影响 对地面形态的表达成为人们愈来愈关心的问题 因此以写景方式进行地形刻画成为这一时期的主流 如先后出现的透视写真图 晕渲法 斜视区域图 地貌写景图 地貌形态图等等 3 18世纪 随着测绘技术的发展 高程数据和平面位置数据的获取成为可能 对地形的表达也由写景式的定性表达逐步过渡到以等高线为主的量化表达 用等高线进行地表形态描述具有直观 方便 可测量等特性 是制图学史上的一项最重要的发明 19世纪初期 平版印刷技术的发展使得用连续色调变化和阴影变化模拟不规则的地表形态成为可能 但直到19世纪后期 才将地貌晕渲作为一种区域符号广泛地应用于地形表达之中 阴影变化具有显示斜坡的能力 由于等高线地形图的可测量性和地貌晕渲表示地形结构所具有的三维可视化效果 使这两种方法称为20世纪以来地形图主要的表示方法和手段 4 5 20世纪40年代计算机技术的出现和随后的蓬勃发展 以及相关技术 如计算机图形学 计算机辅助制图 现代数学理论等的完善和实用 各种数字地形的表达方式得到迅速发展 1958年 美国麻省理工学院摄影测量实验室主任Miller教授对计算机和摄影测量技术的结合在计算机辅助道路设计方面机进行了实验 他在立体测图仪所建立的光学立体模型上 量取了设计道路两侧大量地形点的三维空间坐标 并将其输入计算机 由计算机取代人进行土方计算 方案遴选等繁重的手工作业 Miller在成功解决道路工程计算机辅助设计问题的同时 也证明了用计算机进行地形表达的可行性以及巨大的应用潜力和经济效益 随后Miller和LaFamme在PhotogrammetricEngineering杂志上发表题为 Thedigitalterrainmodel theoryandapplication 的论文 首次提出了数字地面模型的概念 6 DTM的概念 数字地面模型 DigitalTerrainModel DTM DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达 是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述 地形表面形态的属性信息一般包括高程 坡度 坡向等 而广义的DTM还包含地物 自然资源 环境 社会经济等信息 7 DTM的发展历程 50年代末形成概念 最早由Miller 1956年 提出 用于解决高速公路的自动设计 60 70年代主要进行插值问题的研究 即研究如何精确地表达地面模型 70年代中后期主要进行采样问题的研究 即研究多途径 包括等高线 规则格网 解析仪等 的数据获取问题 80 90年代对DTM的研究涉及很多方面 包括其精度 地形分类 质量控制 数据压缩 DTM应用等 90年代以后主要着重于DTM的地形特征提取及分析研究 8 DEM的概念 数字高程模型 DigitalElevationModel DEM 是表示区域D上地形三维向量的有限序列 Vi Xi Yi Zi 其中 Xi Yi D 是平面坐标 Zi是 Xi Yi 对应的高程 DHM DigitalHeightModel 是一个与DEM等价的概念 9 10 4D产品 4D产品 数字高程模型 DEM 数字正射影像图 DigitalOrthoimageMap DOM 数字线划图 DigitalLineGraphic DLG 和数字栅格地图 DigitalRasterGraphic DRG 前3D为国家空间数据基础设施 NSDI 的框架数据 现代数字地图主要由DOM 数字正射影像图 DEM 数字高程模型 DRG 数字栅格地图 DLG 数字线划地图 以及复合模式组成 11 数字栅格地图 DRG 是纸质地图的栅格数字化产品 每幅图经扫描 几何纠正 图幅处理与数据的压缩处理 形成在内容 精度和色彩上与地图保持一致的栅格文件 彩色地形图还应经色彩校正 使每幅图像的色彩基本一致 数字栅格地图在内容上 几何精度和色彩上与国家基本比例尺地形图保持一致 应用领域 基础测绘 城市规划 国土资源调查 铁路 公路 水利 电力 能源 环保 农业 林业 海洋 电信等 DRG 12 13 DLG 数字线划地图 DigitalLineGraphic 缩写DLG 是地形图基础要素信息的矢量数据集 其中保存着要素间的空间关系和相关的属性信息 能较全面的描述地表目标 DLG按不同的地图要素分为若干数据层 如 交通 水系 植被 行政区划等 可以根据不同的需要实现地图要素的分层提取或相互叠加 满足GIS的空间检索和空间分析 因此它被视为带有智能的数据 它还可以和DOM叠加成复合产品 制作各种专题地图或电子地图 满足各专业部门的需要 可用于建设规划 资源管理 投资环境分析等各个方面以及作为人口 资源 环境 交通 治安等各专业信息系统的空间定位基础 14 15 DOM 数字正射影像图 DigitalOrthophotoMap 缩写DOM 是利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空像片 遥感影像 单色 彩色 经逐象元进行纠正 再按影像镶嵌 根据图幅范围剪裁生成的影像数据 一般带有公里格网 图廓内 外整饰和注记的平面图 DOM同时具有地图几何精度和影像特征 精度高 信息丰富 直观真实 制作周期短 它可作为背景控制信息 评价其它数据的精度 现实性和完整性 也可从中提取自然资源和社会经济发展信息 为防灾治害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据 16 17 DEM与DLG叠加 DLG与DRG叠加 DOM与DEM叠加 18 以DEM DOM DLG为数据结构的电子地图服务正悄悄成为是市场主流 如 DOM DLG 交通要素 数字影像交通图DEM DOM DLG 部分要素 十地名 移动通信数字地图DEM DOM十城市建筑物高度数据十地名 城市数字景观模型图DOM DLG核心要素 数字影像图DOM DEM DLG 部分要素 十地名 立体景观模型图 19 高程是地球表面起伏形态最基本的几何量 除高程外 地形表面形态还可通过坡度 坡向 曲率等进行地貌因子描述 这些地貌因子是高程直接或间接的函数 通过DEM可以提取这些地貌因子 对DEM的格网单元 在保持平面位置不变的情况下 用相应位置上的地貌因子取代高程 就可以得到该地貌因子的数字模型 如 用坡度取代高程 则形成数字坡度模型 用来描述地形结构的地貌因子有多种 不同地貌因子从不同角度反映地形特征 所有地貌因子 坡度 坡向 平面曲率 剖面曲率 地形起伏度 切割深度等 的数字模型的集合形成数字地貌模型 DegitalGeomorphologyModel DGM 数字高程模型是数字地貌模型的基础 从数字高程模型到数字地貌模型是对DEM高程数据进行推导 派生和组合的过程 数字地貌模型 DegitalGeomorphologyModel DGM 20 第二节DEM的主要表示模型 规则格网模型等高线模型不规则格网模型 21 2 1规则格网模型 基于规则格网模型的DEM在应用时要注意对格网单元数值的理解 一般有两种观点 第一种认为该格网单元的数值是其中所有点的高程 即格网单元内部是同质的 这种数字高程模型是一种不连续的函数另外一种是点栅格观点 认为该网格单元的数值时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的方法来计算每个点的高程 此时的DEM是连续的 22 规则格网模型DEM 可以很容易地用计算机进行处理 特别是栅格数据结构的地理信息系统 它可以很容易地计算等高线 坡度 坡向 山坡阴影和自动提取流域地形 使它成为DEM最为广泛的使用格式 目前许多国家提供的DEM数据都是以规则格网模型形式提供的 以至于一提到DEM 人们往往认为就是规则格网DEM 从目前的发展趋势看 DEM已经成为规则格网DEM的代称 而事实上二者并不一致 同时人们也将基于不规则三角网的DEM简记为TIN 23 规则格网模型 24 等高线模型 25 TIN模型 不规则格网模型 26 27 28 第三节DEM的建立 3 1不规则点生成TIN3 2格网DEM转成TIN保留重要点法启发丢弃法3 3等高线转换成格网DEM3 4利用格网DEM提取等高线3 5TIN转换格网DEM 29 Delaunay三角网具有以下特性 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 最接近规则化 的三角网 参考邬伦地理信息系统 原理 方法和应用 3 1不规则点生成TIN 30 Delaunay三角形网的通用算法 逐点插入算法 构造初始三角形 将点集中的其它散点依次插入 如插入点P 在三角形链表中找出其外接圆包含插入点P的三角形 称为该点的影响三角形 删除影响三角形的公共边 将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来 从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入 根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化 如互换对角线等 将形成的三角形放入Delaunay三角形链表 循环执行上述第2步 直到所有散点插入完毕 31 a 插入新点P b 找出影响三角形 c 修改后的Delaunay三角形 32 3 2格网DEM转换成TIN 格网DEM转换成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 格网DEM转换为TIN的算法主要有 保留重要点法启发丢弃法 33 1保留重要性法该方法是一种保留规则格网DEM中的重要点构造TIN的一种方法 它是通过比较计算格网点的重要性 保留重要的格网点 重要点是通过3 3模板来确定 通过它的高程值与8个邻点的高程值的内插进行比较 当差分超过某个阙值则视其为重要点 34 1启发丢弃法该方法是将重要点的选择作为一个优化问题处理 算法是给定一个格网DEM和转换后TIN中节点的数量限制 寻求一个TIN与规则格网DEM的最佳拟合 首先输入整个格网DEM 迭代进行计算 逐渐将那些不太重要的点删除 处理过程直到满足数量限制条件或满足精度要求为止 35 3 3等高线转换成格网DEM由于现有地图大多数都绘有等高线 这些地图便是数字高程模型的现成数据源 可以通过数字化好的等高线数据插值得到格网DEM 一般有三种方法 等高线离散化法等高线内插法等高线构建TIN法 36 3 3 1等高线离散化法所谓的等高线离散化法 实际上就是用等高线上的高程点插值 并将这些高程点看作是不规则分布数据 并不考虑等高线特性 常用的插值方法有 距离倒数加权平均 克里金插值算法等缺点 等高线上的高程点具有相同的高程值 这就使得插值结果在每条等高线周围的狭长区域具有相同的高程值 而出现 阶梯 地形 等高线高程点采集的越密集 阶梯地形越严重 37 3 3 2等高线内插法等高线内插法类似于地形图等高线的手工内插点的高程 内插原理非常简单 但由于计算机化的等高线数据远没有纸质地图等高线直观 实现起来比较麻烦 其基本步骤如下 过内插点作四条直线 分别为东西 AA 南北 BB 东北 西南 CC 西北 东南 DD 计算每条直线与最近等高线的交点计算每条直线上两交点之间的距离和高差 求出交点之间的坡度 在四条直线中选出坡度最大的直线在最大坡度线上 按线性内插法求取内插点高程 38 等高线内插虽然原理简单 计算过程也不复杂 但实现起来仍存在一些问题 首先 等高线的数据组织问题 按最陡坡度内插需要找出内插点周围的等高线 而等高线常常存在同高程异等高线的现象 解决这一问题的最好办法是建立等高线之间的拓扑关系 如等高线树 毋河海等 1997 但这比较麻烦 其次等高线内插完全是基于等高线信息的 这需要等高线必须完整 而等高线常常由于地物等存在而不连续 这样可能导致所选直线与另外等高线相交 引起内插失真 第三是直线方向的选取问题 所选直线应与实际最陡坡度方向一致 但直线一般不可能过多 通过有限的直线选取的最陡坡度方向不一定与实际方向一致最后就是计算效率问题 当要计算大量的规则格网时 该方法的效率比较低 39 3 3 3等高线构建TIN 然后通过内插TIN形成DEM这种方法首先通过等高线构造TIN 然后通过内插TIN形成DEM 与等高线内插法 等高线离散化相比 等高线构建TIN无论在效率还是内插精度上都是最优的 基于等高线数据TIN的建立 最简单的方法就是将其看作无约束的散点而直接按照构造TIN的法则建立TIN模型 但是等高线是一类特殊的特征线 若不考虑等高线之间的约束关系 所模拟的地形就会失真 具体表现为三角形穿越等高线和存在平三角形 40 三角形穿越等高线是指满足DT三角剖分准则的三角形与等高线相交 而平三角形式指三角形的三个顶点位于同一条等高线上 即三角形的三个顶点具有相同的高程值 这两种情况都会导致TIN所模拟的地形在高处被消掉 而低洼处被填平引起地形的扭曲 41 三角形穿越等高线 克服这类情况的办法是将等高线作为TIN的特征约束条件 从而形成约束TIN 42 平三角形 平三角形的出现通常是由于不合理的采样点分布所引起的 一般有两种情况 一 在数字化 解析摄影测量或数字摄影测量数据采集过程中 沿等高线采集的数据一般比较密集 导致采样点之间的平均距离远远小于等高线之间的平均距离 而在DT三角剖分法则下 相距较近的点通常形成三角形 在这种情况下 平三角形出现的机会比较大 二 不合理的采样策略还包括采样过程中没有考虑山脊线 山谷线 鞍部 山顶等地形特征点和线 43 目前对TIN中平三角形的处理一般有三种方法 一 预防措施 预防措施之一就是在建立TIN之前先对采样数据进行概化 即通过减少等高线上的采样点数量而增加采样点之间的距离 从而使采样点之间的平均距离与等高线之间的平均距离相一致 最大限度的减少平三角形出现的概率 等高线概化虽可减少平三角形出现的机会 但却以损失采样点信息量为代价 极端的情况下 还可能导致等高线相交 另一种方案则是尽量顾及各种地形结构信息 但有时地形结构信息无法获取 所以这种方法不能完全消除平三角形 44 二自动修正方法由于预防性措施并不能完全消除平三角形 需要利用一定的算法检测并改正TIN中的平三角形 按检测和改正的过程可分为交互式修正和自动修正方法两类 交互式修正是在检测出平三角形后 通过人机交互的方式进行平三角形处理 这种方式比较低效 特别是数据量比较大时 自动修正方式是通过一定的算法 实现平三角形的自动检测和消除 一般有基于边交换算法 插入辅助点算法和交换边与插入辅助点相结合的算法三种 实际工作中常常采用交换边与插入辅助点相结合的算法 TIN中平三角形的处理方法 续 45 由于平三角形处理过程中 并不是对每一个平三角形进行单独处理 二是分批与分区域处理 因此先引入平坦区域概念 平坦区域是指相邻等高线间相毗邻的平三角形集合所构成的多边形区域 它通常以两个或两个以上同一等高线的边作为边界 46 平坦三角形的处理第一步是构造平坦区域 可按下述方法进行 首先 从三角形链表中搜索出一个平三角形 以此三角形作为初始平坦多边形区域 然后从此三角形开始 向相邻的三角形扩张 要利用邻接三角形信息 如果遇到平三角形则把它加入到平坦多边形中 在处理平坦多边形区时 先尝试是否可简单地通过交换边的方法改正平三角形 如果不成功则须插入附加点 具体过程如下 47 在处理平坦多边形区时 先尝试是否可简单地通过边交换的方法改正平三角形 如果不成功则须插入附加点 找到相邻接的平坦三角形和非平坦三角形 如果两个三角形所构造的四边形区域是凸四边形 则交换公共边 如果所构成的四边形是非凸四边形 则要插入一个新点P P通常取公共边的中点 其高程可以按照三次插值或线性插值方法计算 然后按DT法则重新构建三角形 下面是边交换法与插入新点算法相结合的实例 48 下面是边交换法与插入新点算法相结合的实例 A 平坦区域 B 边交换 49 B 边交换 C 插入新点 50 C 插入新点 D 边交换 51 D 边交换 E 边交换 52 E 边交换 F 边交换 53 三专用方法前述的两种方法都是针对无约束 约束DT三角剖分法下平三角形的处理方法 由于等高线数据的特殊性 还存在一些专门用来对等高线数据进行三角剖分的算法 能够在构建TIN的过程中对三角形与等高线的相交以及平三角形的问题进行处理 如Christensen于1987年针对等高线数据涉及的三角剖分算法 是从相邻两个等高线之间开始构建TIN 并通过中轴旋转的方法避免平三角形的出现 另一种方法是在建立约束TIN时 规定三角形只有两点位于同一条等高线上 以达到消除平三角形的目的 TIN中平三角形的处理方法 续 54 第四节DEM的数据来源和生成方法 目前 DEM的数据主要来源于地形图 摄影测量与遥感影像数据 地面测量 既有的DEM数据等 55 DEM的数据来源 地图数字化是DEM的主要数据源 目前世界上各个国家和地区都拥有不同比例尺的地形图 纸质地图可以通过手工数字化 半自动等高线跟踪 扫描数字化等方式实现从模拟到数字的转变 影像数据 包括航空摄影和卫星影像数据 是大范围 高精度 高分辨率DEM建立的最有价值的数据源 近年来出现的高分辨率遥感影像如1m分辨率的IKONOS图像 合成孔径雷达干涉测量技术 机载激光扫描仪等新型传感器数据认为是快速获取高精度高分辨率DEM最有希望的数据源 56 DEM的数据来源 野外测量 野外测量可以获得最精确的高程和平面数据 但野外测量工作量大 周期长 成本高 一般不适合大范围的DEM数据采集 这种方法常常用在对高程数据精度要求比较高的场所 如大比例尺地形测绘 地形建模 场地平整 公 铁 路勘测设计等工程项目中 另外 使用GPS 激光扫描 干涉雷达等新型技术进行DEM数据采集是很有发展前景的方法 57 58 第五节数字地形分析 1地形因子提取主要的地形因子包括 坡度 坡向 曲率 地形起伏度 地形粗糙度 地表切割深度等等 59 坡度 坡向与曲率 平面曲率 与最大坡度方向呈直角方向的估算值 X Y N 坡度 坡度 法线与垂直方向之夹角 坡向 法线在水以平面投影与正北方向之夹角 剖面曲率 沿最大坡度方向的估值 曲率 剖面曲率与平面曲率之差 60 坡度 坡向与曲率的数学表达式 Fx 为x方向高程变化率 fy是y方向高程变化率 61 1 坡度实际应用中坡度有两种表达方式 坡度百分数 percentofslope 垂直距离与水平距离之比率的100倍坡度 degreeofslope 垂直距离与水平距离之比率的反正切 62 2 坡向 通常用度来表达 从正北0 开始 顺时针移动 回到正北以360 结束 在ArcView和ArcGIS软件中 通常把坡向综合成9中类型 见课本内容 63 64 65 坡度的应用非常广泛 例如 坡度表明了该局部地表坡面的倾斜程度 坡度大小直接影响着地表物质流动与能量转换的规模与强度 是制约生产力空间布局的重要因子 根据坡度起伏变化 确定崩塌 泥石流区域或严重的土壤侵蚀区 作为灾害防治与水土保持工作的基础 提取平坦区域 为大型商业中心或房屋建筑选址 坡度可在DEM或TIN的基础上提取 坡度的应用 66 坡向应用 坡向是决定地表面局部地面接收阳光和重新分配太阳辐射量的重要因子之一 直接造成局部地区气候特征的差异 同时 也直接影响到诸如土壤水分 地面无霜期以及作物生长适宜性程度等多项农业指标 可以通过计算研究区域内的每一点的太阳光照量 从而测定每一点的生物量 另外在一个区域内提取所有朝南的坡面 可以为房地产建设选址提供最佳位置 67 示例 坡度 DEM 坡向 剖面曲率 平面曲率 68 3 曲率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方向上的分量分别成为平面曲率和剖面曲率 坡度变率在一定程度上可以很好反映剖面曲率信息 坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数 又可称为坡度之坡度 表现了地形的复杂程度 坡向变率则比较好的反映平面曲率信息 坡向变率又可称为坡向之坡度 可以很好的反映等高线的弯曲程度 69 4 宏观地形因子地形起伏度 地形表面粗糙度与地表切割深度等地形因子是描述和反应较大区域内地形的宏观特征 在较小的区域内并不具备任何地理和应用意义 这些参数对于宏观尺度上的水土保持 土壤侵蚀特征 地表发育 地貌分类等研究中有重要的理论意义 70 基于DEM计算宏观地形因子时 关键是确定分析半径的大小 不同地貌类型 不同分辨率的数据 计算宏观因子所取的分析半径大小是不一样的 因此确定一个合适的分析窗口半径或分析区域 使得求取的宏观因子能够准确的反应地面的起伏状况和水土流失特征 是提取算法的核心步骤和决定信息提取效果和有效性的关键 71 2地形特征分析1 地形特征点的提取地形特征点包括山顶点 凹陷点 脊点 谷点 鞍点 平地点等 2 山脊线和山谷线提取 72 第六节DEM的应用范畴和前景 数字高程模型DEM实现了区域地形表面的数字化表达 是新一代的地形图 因此 数字高程模型的应用领域遍及地形图应用所涉及的行业 然而 从模拟的纸质地形图到数字化的DEM 不仅仅是地形表达和存储介质的改变 还是人类对地形认知的一次飞跃 实现了地形从二维表达向三维表达的转变 DEM理论与技术的影像也不再局限于测绘学领域 而遍及与之相关的各个学科领域 因此对数字高程模型应用领域的分类与发展前景的认识应从以下三个方面考虑 73 首先 地学分析应用 数字高程模型作为等高线地形图的替代产品 其应用范围几乎涵盖了地形图应用的所有领域 既是科学研究 经济建设和国防建设的规划设计基础数据和有力工具 又是地学分析 生物学等区域性科学基本参数的提供和和研究成果的表达形式 同时各种不同分辨率的数字高程模型又是数字制图进行制图和综合的必备数据 而且DEM还能提供各种地形特征的量化分析形式以及对地形的三维 动画漫游等可视化 这是常规地形图所不可比拟的 74 其次 非地形特性应用 数字高程模型是在二维平面位置上叠加地形高程数据 亦即DEM是地理空间定位的数据集合 因此 用来进行数字高程模型建立的各种技术也可以移植到非高程数据的地学建模和分析上 也就是说 凡是在二维地理空间上连续分布并逐步变化的各种非高程属性如重力 气压 磁场 降水 积温 工农业产值等 都可按照数字高程模型的构筑方法建立相应的数字模型 也可在各自的模型上进一步的分析和应用建模 以非高程数据取代数字高程模型中的高程数据 是数字高程模型理论与技术在非地形应用领域的推广 延伸和升华 反过来也促进了数字高程模型理论与技术的更新和发展 75 第三 产业化和社会服务 随着地理信息系统 数字地球等空间信息技术的发展 数字高程模型成为空间信息系统的重要组成部分 是各种地学分析应用的最为主要的基础数据 目前 世界各国纷纷将DEM作为空间数据基础设施的主要组成部分 并进行规模化生产 到目前为止 我国已经建成了覆盖全国范围的1 100万 1 25万 1 5万数字高程模型 以及七大江河重点防洪区的1 1万DEM 省级1 1万数字高程模型的建库工作也已经全面展开 我国DEM产品的归口单位是国家基础地理信息中心 主要负责我国领土范围的各种比例尺 分辨率DEM数据的生产和分发 有关我国各种比例尺DEM的详细信息可通过国家基础地理信息中心网站查阅 76 全球最大的DEM数据供应商是法国的ISTAR公司 其数据主要是法国高分辨率陆地卫星SPOT卫星的遥感影像数据 并结合欧洲遥感卫星 ERS 和加拿大卫星数据 RADARSAT 加工而成 另外也采用机载合成孔径雷达 SAR 数据生产DEM 其次是美国的大西洋科学研究所 77 下面从科学研究领域 工业部门应用 管理和军事等方面对数字高程模型进行简要的分析回顾和展望 78 科学研究领域 在科学研究中 DEM主要用在以下几个主要领域 区域 全球气候变化研究 如天气预报和气候建模 水资源 野生动植物分布地质 水文模型的建立地形地貌分析 坡度 坡向 剖面曲率 土地分类 土地利用 土地覆盖变化检测等 主要是辅助遥感影像进行几何纠正 79 工业 工程应用领域 对于工业 工程领域而言 数字高程模型主要用于进行辅助决策和设计 以提高服务 设计质量 提高设计自动化水平 以获取更大的经济效益 这类部门主要包括电信 导航 航空 采矿业 旅游业以及各种工程建设如公路 铁路 水利等部门 如 地形因素 建筑物 植被特征 天气状况是影响通讯信号的关键因素 在其他信息如植被 建筑物等的配合下 DEM常常用来进行各种通讯设施如电台 电视台发射机等的辅助选址 通讯网络的规划设计 移动通讯传播模型校正等 据不完全统计 欧洲60 的DEM数据是销往电信部门的 80 在航空工业中 DEM数据 地物数据是建立飞机防撞熊 地面接近警告系统 飞行管理调度系统 地形辅助导航系统的基本数据源 通过DEM可更真实的模拟飞行环境 并在实时GPS的配合下 使空中交通更加安全 在地质 矿山 石油等行业中 利用遥感影像和DEM复合可提供综合 全面 实时 动态的矿山地面变化信息 在数字图像处理技术 GIS技术等的支持下可用于解决矿山勘探的实际问题 旅游产业中 在旅游信息数据的基础上 利用数字高程模型 遥感影像数据 即可实现传统旅游地图的功能 又可以通过DEM强大的三维景观模拟能力 让游客预体验游览感受 公路 铁路等的勘探设计 道路规划等 水利工程中的选址 水库建设移民分析 81 自然资源管理 区域规划 环境保护 减灾防灾 灾害评估等领域都需要DEM的支持 比如将洪水期遥感图像上解译的信息与DEM数据进行复合 可以估算淹没面积和淹没深度 根据DEM数据中的高程 容积关系 可以求出洪水期的总水量 根据区域排涝能力及时估算出的淹水总量可计算该地区的淹水历时 根据作物种植区的高程 淹没深度及淹没历时可以估算受灾面积 受灾程度 同时可以根据灾区的社会 自然要素分布以及各种计算结果 结算该地区的受灾极限 管理应用 82 地形图向来有 工程师和指挥员的眼睛 之美誉 地形图对于军事的重要性可见一斑 在数字化的今天 DEM作为地形图的替代品 在作战指挥 战场规划 定位 导航 目标采集和瞄准 搜寻 救援乃至维和行动 指导外交谈判等方面 都发挥了重要的作用 成为数字化战场不可或缺的组成部分 总的来说DEM在军事上的应用主要在以下几个方面 军事应用 83 总的来说DEM在军事上的应用主要在以下几个方面 1 虚拟战场 例如 由TEC开发的军事三维地形可视化软件 drawland 就可利用虚拟战场环境 辅助战术决策 它在波黑维和行动中发挥了重要的作用 2 战场地形环境模拟 如英国国家遥感中心应用法国的SPOT图像与DEM 军事地理信息系统结合 模拟敌方的三维地形 对军方的飞行员进行模拟训练 取得了良好效果 军事应用 84 3 为作战部队提供作战地图 海湾战争期间 美国国防制图局利用自动影像匹配和自动目标识别技术处理卫星和高低空侦察机实时获得的数字影像 全天24h处于生产状态 共生产了12000套新的地图产品 其中包括600套数字产品以及100幅战地地图 覆盖了海湾地区的大多数国家和地区 及时地为军事决策提供24h的实时服务 4 军事工程 如对飞行器飞行的各种模拟 让飞行员对飞行计划进行模拟演习 5 基于地形匹配的导引技术 如导弹的飞行模拟 陆基雷达的选址 以及炮兵的互视性规划等方面 85 DEM应用三维景观表现 86 三维地形显示 87 剖面视觉分析 88 89 GIS软件地形分析功能 90 通视分析 是对地形进行最优化处理 如设置雷达站 电视台的发射站 道路选择 航海导航等 军事上如布设阵地 设置观察哨所 铺架通信线路等 包括两类通视线分析 两点之间的可视性可视域 viewshed 分析 即对于给定的观察点所覆盖的范围结果为二值地图 可视区和不可视区 91 通视分析 92 通视线分析 93 可视域分析 94 使用DEM数据派生其它水文特征 提取河流网络 计算流水累积量 流向 根据指定的流域面积大小自动划分流域 这些是描述某一地区水文特征的重要因素 水文分析 95 水文分析 96 水文网 DrainageNetwork 97 ARCGIS下的水文分析 通过Arctoolbox SpatialAnalystTools Hydrology 98 基于DEM流域分析流程 DEM 无洼地DEM生成 水流方向确定 水流累计矩阵计算 流域特征分析 特征地貌分析 山脊线 山谷线提取 流域网络提取 流域分割 流域参数统计计算 99 一提取河网 100 数据基础 无洼地的DEM关键步骤 流向分析 提取河网 提取河网首先要有栅格DEM 可以利用等高线数据转换获得 在此基础上 要经过洼地填平 水流方向计算 水流积聚计算和河网矢量转化这几个步骤 101 1数据基础 无洼地的DEM 被较高高程区域围绕的洼地是进行水文分析的一大障碍 因此在确定水流方向以前 必须先将洼地填充 洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的 假的 水流积聚地 有些洼地是在DEM生成过程中带来的数据错误 但另外一些却表示了真实的地形如采石场或岩洞等 通过填充洼地 FillSinks 得到无洼地的DEM 102 在经过填充洼地后的DEM FilledDem 流水可以畅通无阻地流至区域地形的边缘 在经过填充洼地后的DEM是流向分析的基础 103 1 洼地填平ArctoolBox SpatialAnalysisTools Hydrology Fill工具 104 105 2 关键步骤 流向分析 水流方向指水流离开此格网时的方向 流向分析原理水流的流向是通过计算中心栅格与邻域栅格的最大距离权落差来确定的 距离权落差是指中心栅格与邻域栅格的高程差除以两栅格间的距离 106 流向的确定 假设每一个均按8方向搜索 最陡坡向为其网格的流向 分别将8个流动方向赋不同的代码 不同软件中所附的代码不同 如从1到8 分别代表 上 右上 右 右下 下 左下 左 左上 水最终向流域内最低的格网汇集 如果某个格网值为整个网格范围的最小值 表明该点为最底点 将被赋值为0 其他则根据流向编号赋值 DEM 流向图 1 2 3 4 5 6 7 8 流向与编号 107 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了 如果使用未经洼地填平处理的数据 可能会造成精度下降 这里主要使用ArctoolBox SpatialAnalysisTools FlowDirection工具 ARCGIS下的流向分析 108 109 3水流积聚计算 汇流累计量数值矩阵表示区域地形的流水累积量 在地表径流模拟过程中 汇流累计量是基于水流方向数据计算得到的 基本思想是 以规则格网表示的数字地面高程模型每点处有一个单位的水量 按照自然水流从高处流向地处的自然规律 根据区域地形的水流方向数据计算每点处所流过的水量数值 便得到了该区域的汇流累计量 110 111 水流积聚计算主要使用ArctoolBox SpatialAnalysisTools FlowAccumulation工具 FlowDir fill1 可以看到 生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了 现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来 可以