DEM数据获取方法

1、一、DEM数据获取方法：定义：地形图指的是地表起伏形态和地物位置、形状在水平面上的地物和地貌按水平投影的方法，并按照一定的比例缩绘到图纸上，这种图称为地形图。特点：（1） 具有统一的大地坐标系统的高程系统（2） 具有完整的比例尺系列和分幅编号系统：国家基本地形图含1:5千、1:1万、1：2：2.5/1:5万、1:10万、1:25万、1:50万、1:100万8种比例地形图。缺点：（1） 地形图现势性较差：纸质地形图制作工艺复杂，更新周期比较长，一般不及时反映局部地形地貌的变化情况（2） 地形图存储介质单一，容易变形：传统地形图多为纸质存储介质，存放环境（温湿度）导致地形图图幅产生不同程度的变形，

2、这种变形表现在不同方向上的长度变形和图幅面积上的变形（3） 地图精度有限：地图精度决定这地形图对实际地形表达的可信度，与地形图比例尺、等高线密度（由等高距表示），成图方法有关。不同比例尺的地形图，其所表示的几何精度和内容详细程度有很大的差别。在应用DEM的时候要考虑DEM分辨率、存储格式、数据精度和可信度等因素。二、DEM数据采样策略与采样方法：采样：确定在何处需要测量点的过程，这个过程有三个参数。决定：点的分布、点的密度和点的精度。1. 采样数据的分布：由数据位置和结构（分布）来确定，指数据点的分布形态位置有地理坐标系统中经纬度或者网格坐标系统中坐标决定。结构的形式很多，因地形特征、设备、应

3、用的不同而不同。2. 数据的密度：是指采样数据密集程度，与研究区域的地貌类型和地形复杂程度有关。用于刻画地形形态所必须的最少的数据点。表示方式：相邻的两点之间的距离、单元面积内的点数、截止频率（采样数据所能表示的最高频率）、单位线段上的点数等。采样距离：相邻两点之间的距离，也称采样间隔。·通常数字加单位来表示，如采样距离为20米，表示规格网分布的采样数据·另一种表示法是单位面积内的点数，如每平方米500点，描述随机分布的采样数据·描述数据分布是沿等高线或特征等线状分布采样点，常用单位线段上的点数，如每米2点3. 数据的精度：是指数据点本身所具有的精确度，是数据获取

4、过程中各种不同类型误差的综合反映采样数据精度与数据源、数据的采集方法和数据采集的一起密切相关。野外测量、影像、地形图扫描的精度从高到低激光扫描、干涉雷达的精度是非常高的摄影测量比GPS的精度要高，达到厘米级。地形图的手扶跟踪和扫描矢量化的精度都比较低三、DEM数据采集方法：1） 手扶跟踪数字化步骤：定参考点（固定地图）定控制点跟踪采集（点方式，流方式）2） 扫描数字化/矢量化（详见矢量化文档）DEM（全球数字高程模型）生成方法 - ANUDEM 模型 水是地貌形成的主要侵蚀因素。ANUDEM (Australian National University Digital Elevation M

5、odel) 采用了这一思想，使用地貌与水文数据作为插值约束条件，插值等高线高程。大大减少了DEM中的凹陷数据错误，显著提高了DEM在水文特征方面的质量。插值方法为递归有限元差分插值技术，拟合样条曲面。ANUDEM插值处理方法： 等高线是最常见的高程信息表达方法，也最难适用各种通用插值方法进行处理，处理要点： (1) 地表曲面形态：等高线->等高线局部最大曲率->坡度最陡区域->山脊线河流径网->确认输出DEM的水文地貌特征/验证DEM的精确度。 (2) 地表曲面插值：每个网格单元的插值计算，使用临近等值线上的点。(3) 多分辨率逐级插值：低分辨率DEM->高分辨率

6、DEM->用户定义分辨率DEM。每级分辨率插值操作，水系限制条件都用于DEM凹陷生成的控制，保留下的凹陷会纪录在log文件中等高线插值的举例 (arcinfo: topogrid) Arc: topogrid laodem20 20 TopoGrid: datatype contour TopoGrid: contour laocontour elev TopoGrid: stream laostream TopoGrid: enforce on TopoGrid: endArc:其中：laodem20 - 输出DEM的文件名20 - 用户指定分辨率Laocontour - 用于插值的等

7、高线Elev-等高线cover的属性表中，表示高程属性的字段名Laostream-河流网络coverEnforce on-清除凹陷2、 基于电源数据生成DEM的插值方法数据源：GPS测点，地形图网格采点等。 Arc: items pntcov.pat COLUMN ITEMNAME WIDTH OUTPUT TYPE N.DEC ALTERNATENAME 9 PNTCOV# 4 5 B13 PNTCOV-ID 4 5 B21 YIELD 8 8 F 629 X_COORD 8 10 F 337 Y_COORD 8 11 F 3 Arc: q1) 反距离加权插值法 IDW 反距离加权法中距离的

8、指数，指数越小表面越光滑，常用范围为0.53,缺省为2。 Arc: grid Grid: pntgrdidw=idw(pntcov,yield,#,2,sample,#,#,2.5) Running . 100% Grid: 2) 样条插值法 Tension表示张力样条插值法，Regularized表示规则样条插值法 Grid: pntgrdspline = spline(pntcov,yield,tension,#,#,2.5) Running . 100% Grid: 3) 克吕格插值法 Kriging方法包括普通Kriging ( SPHERICAL, CIRCULAR, EXPONEN

9、TIAL, GAUSSIAN, LINEAR)和泛Kriging(UNIVERSAL1 UNIVERSAL2) Grid: pntcovkriging = kriging(pntcov,yield,#,#,#,SPHERICAL,SAMPLE,#,#,2.5) Estimating semi-variogram . Ordinary Kriging with the Following Model(s): SPHERICAL c0 = 0.003 c = 0.004 a = 208.237 sill = 0.007 Interpolating grid . 100% Grid: 3 常用DEM

10、数据资源 GTOPO30 DEM 1) GTOPO30数据特点 由USGS EROS完成于1996年, 历时3年 GTOPO30数据源：DTM, DCW(VMAP0), USGS 1 degree DEM 覆盖全球陆地 90N 90S, 小于1平方公里小岛屿忽略 数据库大小：1.74 Giga (行21600 列43200) 分辨率: 30 arc seconds (约1公里) 高程范围: -407 8,752 meter 数据格式：16bit二进制格式bil，MSB - big endian 2) Vertical accuracy (meters)Source L.E. at 90% RM

11、SE Estimation method- - - DTED 30 18 product specification DCW 160 97 calculated vs. DTED USGS DEM 30 18 product specification AMS maps 250 152 estimated from 500-meter interval IMW maps 50 30 estimated from 100-meter interval Peru map 500 304 estimated from 1,000-meter interval N.Z. DEM 15 9 estima

12、ted from 100-foot interval ADD highly variab wide le range of scales and intervals3) GTOPO30数据的获取 整个数据库分为33 tiles，中国占据4 tiles： E60N90 E100N90 E60N40 E100N40 Lat Lon Elev Tile Min Max Min Max Min Max Mean Std.Dev. - - - - E060N90 40 90 60 100 -152 7169 509 698E100N90 40 90 100 140 1 3877 597 455 E060

13、N40 -10 40 60 100 1 8752 1804 1892 E100N40 -10 40 100 140 -40 7213 692 910 4) GTOPO30数据文件解释 (以E100N40为例) FileName Contents - - E100N40.DEM digital elevation model (BIP/BIL/BSQ) E100N40.HDR header file for DEM E100N40.DMW world file E100N40.STX statistics file E100N40.PRJ projection information file

14、E100N40.GIF shaded relief image E100N40.SRC source map E100N40.SCH header file for source map5) SRTM DEM数据的处理与拼接 #(ASCII DEM情况下, 投影参数手工定义) Arc: projectdefine grid n040e116 Project: projection geographic Project: datum wgs84 Project: zunits meters Project: units dd Project: spheroid wgs84 Project: parameters Arc: #DEM Mosaic Arc: grid Grid: mosaic Usage: (*) MOSAIC (<grid, ., grid>) Grid: bjdem = mosaic(0N39E116,N039E117,N040E116,N040E117) Mosaicing grids . 100% #Set Shadow/Water to NULL (fo