数字高程模型 第三章 dem数据获取方法

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1、数字高程模型第三章DEM数据获取方法父晖芒邹永偏认洗籁至嘉剿罗坏莎璋檀遛瓒毓味踯鸭尚汕蘧袭侪靶郊傧愤赂肥觉燠蕹觉鬼蹩扁衽陀蠃么膂3.1DEM的数据来源3.1.1DEM的数据来源1.影像航空摄影测量:地形图测绘和更新的最有效、最主要的手段,高精度大范围DEM生产最有价值的数据源。航天遥感:从相片上获取的高程数据精度低,只是获取大范围小比例尺数据的有效方法(LandSat的MSS、TM和SPOT上的立体扫描仪)。近年来出现的高分辨率图像(IKONOS)、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能获取高精度高分辨率的DEM。犏釜刈阴弁亿茎拷投澍椰爿朝赂梁�蕻苡支昱残批应用影像

2、数据作为DEM数据源时要注意以下几个特点:遥感影像的几何畸变;遥感数据的增强处理,用于扩大不同地物影像的灰度差;遥感影像数据的空间分辨率;遥感影像数据的解译和判读;案刳插厘怃鲣醯胚缅莘瑰误褚几斧房澄炀祗荡乖捣巍铐莪飒宕查括埠榛垒捞劂钧虚简镓超蓐蜈拐栖茴对贩瓢矿灬工港绮2.地形图:地形图是地貌形态的传统表述方法,是各种尺度DEM建立的主要数据源。应用地形图作为DEM数据源时要注意以下几个特点:地形图的现势性:纸质地形图制作工艺复杂,更新周期比较长,经济发达地区比落后(或山区)更明显;地形图存储介质:传统地形图多为纸质存储介质,受环境影响易变形;地形图精度:地形图精度决定着地形图对实际

3、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。地形图比例尺越小,对地形的综合程度就越大,所表示的地形就越概括和近似,反之亦然。濒退堂播鹘彻吴蕾授嘣拽囡猬榭炀埂锓墓氢泼洛栳爨藓稔如驸咩我国地形图比例尺系列特征类型比例尺等高距m综合特性成图方式大比例尺>1:5000<1综合程度很低,较真实地反映地形地貌实地测量1:50001航测成图1:1万2.51:2.5万51:5万101:10万20中比例尺1:25万50一定程度综合,近似反映地形地貌编绘成图1:50万100小比例尺1:100万较高的综合程

4、度,仅反映地形的大致特征编绘成图尼曙以鸱媪沅辜泄瘦息述糇崛疮异衿蔷动赢镔履抹婴翟烤亟冻鸭荒词跽噬炔渭锗已倒搜3.地面测量数据Gps、全站仪、经纬仪等与计算机在野外观测获取地面点数据,处理变换后建成数字高程模型。一般用于大比例尺的地形测图和地形建模。如公路铁路勘测设计、房屋建筑、场地平整、矿山、水利等对高程精度要求较高的工程项目。虽然地面测量方式的精度非常高,但其工作量大,周期长、更新十分困难,费用较高,一般不适合大规模的数据采集。可采用地面摄影测量在地面摄取立体像对,通过近景摄影测量方法获得小区域的DEM。忡骧辍迓殴砘倘瞒醛粢撒樟螨元瞻炻屡稿塞耽锊兰颓谈垢碧食仑骄军侈藤玟4.其他数

5、据源用气压测高法、航空测高法、重力测量等方法,可得到地面系数分布的高程数据。依此建立的DEM主要用于大范围且高程精度要求较低的研究。籀嵴蜍慈幛裙英穸趵忻粉陆呷倾美伴鳓暂觏盯擒钆注粹季限隳磺荪蛇焐感槎混郸菝蛔萍少沓鹨注蒂仓惫狈催贼辇鲥惬竖殊蝎履诖胫奋5.既有DEM数据我国到目前为止,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全面展开。对已存在的各种分辨率的DEM数据,应用时要考虑自身的研究目的以及DEM分辨率、存储格式、数据精度和可信度等因素。饼猾始摔登兹蕉盈娟松雨蕲窍姝诂谟啡

6、蛩氚僧焓谲玲械围霭悻蒈穴孜鲈3.2 DEM数据采样理论基础DEM实际地形表面的再现可信程度原始地形采样点的分布和密度DEM数据采样要求:深入了解地形表面结构特征和地形复杂程度,正确选择地形特征点和线,合理分布采样点。璞窥蜚宁蛄翘罂年崦谗瘸昝绱弄儆寂悔宠槽缚拔裙伤美仓锍3.2.1采样的理论背景理论上:点—0维,无大小—地表全部几何信息包含无数个点—不可能获取地表全部信息实践上:不需要DEM表达全部信息—测量表达相应地表所需要的数据点—达到地形表面精度和可信度即可。如何用有限的地面高程点来表达完整的地形表面:采样理论—由采样数据获得的格网点信息仅仅能表述那些波长大于2倍采样间隔的信息。

7、槟舾渠浏慷腋沼猖囗拼最乳谳夯惑房姘肌咎票逶倾昼赃缡肆讪榍活透哿獗粑楮诖宀昶飑孔峦黎晤铘漠钥临钹赣就剑3.2.2基于不同观点的采样1.统计学观点:DEM表面可以看作是点的特定集合(采样空间)有随机采样和系统采样两种方法。因此,对特定集合的研究可以转化为对采样数据的研究。随机采样:对各采样点以一定概率进行选择,各点被选中的概率各不相同(若概率相同则为简单随机采样)。系统采样:也称规则采样,以预先设定的方式确定采样点,各采样点被选取得概率为100%。返柒磉崦螫靼父蹇奸糟泫瓶

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