空间数字高程模型与地形分析.ppt

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1、地理信息系统基础与实践GeographicalInformationSystem TheoryandPractice第六章数字高程模型与地形分析旅游与地理学院陈世发2021/10/21韶关学院旅游与地理学院陈世发一、DTM与DEM的概念DTM——数字地形模型的缩写(DigitalTerrainModel)。DEM——数字高程模型的缩写(DigitalElevationModel)。应该说DEM是DTM的子集。二、DEM的主要用途(1)作为国家地理信息的基础数据。(2)土木工程、景观建筑与矿山工程的规划与设计

2、。(3)为国防军事目的需要(如:军事模拟等)。(4)景观设计与城市规划。(5)流水线分析、洪涝水淹分析、可视性分析。(6)交通路线的规划与大坝的选址。(7)不同地表的统计分析与比较,估计侵蚀和径流等。(8)生成坡度图、坡向图、剖面图,辅助地貌分析。(9)作为背景叠加各种专题信息,制作专题地图。我国现在强调4D产品建设。即:数字线划图(DLG);数字高程模型(DEM);数字正射影像(DOQ);数字栅格图(DRG)。并以前3D作为国家空间数据基础设施的框架数据2021/10/22韶关学院旅游与地理学院陈世发三、

3、DTM的表示方法1、数学分块曲面表示法首先地表按地形复杂程度分块。然后根据分块的高程数据,用傅立叶级数拟合(任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示)。函数表示的DTM不太适合于制图,但广泛用于复杂表面模拟的系统。2、规则格网表示法(栅格法)(1)表达方法——将地面高程按栅格行列表达为高程矩阵。DTM={Hij},(i=1,2,…m;j=1,2,…n)(2)网格形式:正方形网格圆锥形网格等边三角形网格为所在网格中心点的高程为格网范围的高程平均值2021/10/23韶关学院旅游与地理学院陈世

4、发2、规则格网表示法(栅格法)(1)表达方法(2)网格形式(3)主要优缺点:计算机处理很方便,特别是栅格数据结构的叠加。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,成为DEM最广泛使用的格式。地形简单的地区存在大量冗余数据;如不改变格网大小,则无法适用于起伏程度不同的地区;由于栅格过于粗略,不能精确表示地形的关键特征(如山峰、洼坑、山脊、山谷等)。目前许多国家提供的DEM数据都是以规则格网的数据矩阵形式提供的。为了压缩栅格DTM的冗余数据,可采用游程编码或四叉树编码方法2021/10/24

5、韶关学院旅游与地理学院陈世发三、DTM的表示方法3、等高线表示法:等高线通常是矢量曲线(扫描地图是栅格数据)。等高线的集合和它们的高程值一起构成地面高程模型等高线用二维的链表和等高线的拓扑关系进行存储(等高线之间的区域为图的节点,边为等高线等高线的拓扑关系和自由树:2021/10/25韶关学院旅游与地理学院陈世发4、不规则三角网(TIN)表示法:(1)TIN创立——TIN是为了减少高程数据冗余而创立。(2)TIN原理——用不规则三角形拟合地形:地形简单(曲率小)——拟合三角形大(数据少);地形复杂(曲率大)

6、——拟合三角形小(数据多);(3)TIN数据结构角顶点文件——点号、点的三维坐标(X,T,Z)。三角形文件——三角形号、顶点号、邻接三角形号。2021/10/26韶关学院旅游与地理学院陈世发不规则三角网(TIN)表示方法:将区域划分为相邻的三角面网络,区域中任意点落在三角面顶点、线或三角形内,落在顶点其高程与顶点相同,落在线上则由两个顶点线性插值得到,落在三角形内则由三个顶点插值得到。不规则三角网方法(TIN):对有限个离散点,每三个最邻近点联结成三角形,每个三角形代表一个局部平面,再根据每个平面方程,可计

7、算各网格点高程,生成DEM。生成方法:由不规则点、矩形格网或等高线转换而得到TIN允许在地形复杂地区收集较多的信息,而在简单的地区收集少量信息,避免数据冗余。对于某些类型的运算比建立在数字等高线基础上的系统更有效,如坡度、坡向等。2021/10/27韶关学院旅游与地理学院陈世发TIN存储方式:6388379::817369554433221No87611::::154343123211P3P2P1No坐标与高程值表三角形表3681.090.010.010:::::862.623.967.23567.310.

8、050.72143.510.090.01PZYXNo1297581036417632459811102021/10/28韶关学院旅游与地理学院陈世发优点:采用不规则三角网减少网格方法的数据冗余。采用不规则三角网可根据情况减少野外作业量。相对平坦的地方采集点少,地形变化剧烈的地方采集点多.构三角网的要求:应尽可能保证每个三角形是锐角三角形或三边的长度近似相等,避免出现过大的钝角和过小的锐角。角度判断法建立TIN:当

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