数字地形模型与地形分析.ppt

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1、地理信息系统导论第九章数字地形模型与地形分析1.概述数字地形模型(DTM)最初是为了高速公路的自动设计提出来的(Miller,1956)。此后,它被用于各种线路选线的设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算,任意两点间的通视判断及任意断面图绘制。在测绘中被用于绘制等高线、坡度坡向图、立体透视图,制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是地理信息系统的基础数据,可用于土地利用现状的分析、合理规划及洪水险情预报等。对DTM的研究包括:DTM的精度问题地形分类数据采集DTM的粗差探测质量控制数据压缩

2、DTM应用不规则三角网DTM的建立与应用1.概述1.1DTM和DEM从数学的角度,高程模型是高程Z关于平面坐标X,Y两个自变量的连续函数,数字高程模型(DEM)只是它的一个有限的离散表示。高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度,或某个参考平面的相对高度,所以高程模型又叫地形模型。实际上地形模型不仅包含高程属性,还包含其它的地表形态属性,如坡度、坡向等。1.概述数字地形模型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。数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型(DigitalEl

3、evationModel,简称DEM)。1.概述高程是地理空间中的第三维坐标。由于传统的地理信息系统的数据结构都是二维的,数字高程模型的建立是一个必要的补充。DEM通常用地表规则网格单元构成的高程矩阵表示,广义的DEM还包括等高线、三角网等所有表达地面高程的数字表示。在地理信息系统中,DEM是建立DTM的基础数据,其它的地形要素可由DEM直接或间接导出,称为“派生数据”,如坡度、坡向。1.概述1.2DEM的表示法1)数学方法用数学方法来表达,可以采用整体拟合方法,即根据区域所有的高程点数据,用傅立叶级数和高次多项式拟合

4、统一的地面高程曲面。也可用局部拟合方法,将地表复杂表面分成正方形规则区域或面积大致相等的不规则区域进行分块搜索,根据有限个点进行拟合形成高程曲面。1.概述2)图形方法(2.1)线模式等高线是表示地形最常见的形式。其它的地形特征线也是表达地面高程的重要信息源,如山脊线、谷底线、海岸线及坡度变换线等。1.概述(2.2)点模式用离散采样数据点建立DEM是DEM建立常用的方法之一。数据采样可以按规则格网采样,可以是密度一致的或不一致的;可以是不规则采样,如不规则三角网、邻近网模型等;也可以有选择性地采样,采集山峰、洼坑、隘口、

5、边界等重要特征点。1.概述图9-1:DEM的表示方法规则格网模型,等高线模型和不规则三角网模型1.概述2.DEM的主要表示模型2.1规则格网模型规则网格,通常是正方形,也可以是矩形、三角形等规则网格。规则网格将区域空间切分为规则的格网单元,每个格网单元对应一个数值。每个格网单元或数组的一个元素,对应一个高程值,如图9-2所示。图9-2:格网DEM2.2等高线模型等高线模型表示高程,高程值的集合是已知的,每一条等高线对应一个已知的高程值,这样一系列等高线集合和它们的高程值一起就构成了一种地面高程模型。如图9-3所示。图9

6、-3:等高线2.DEM的主要表示模型2.3不规则三角网(TIN)模型尽管规则格网DEM在计算和应用方面有许多优点,但也存在许多难以克服的缺陷:1)在地形平坦的地方,存在大量的数据冗余;2)在不改变格网大小的情况下,难以表达复杂地形的突变现象;3)在某些计算,如通视问题,过分强调网格的轴方向。不规则三角网是另外一种表示数字高程模型的方法,它既减少规则格网方法带来的数据冗余,同时在计算效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。2.DEM的主要表示模型TIN模型根据区域有限个点集将区域划分为相连的三角面网络,区域中任意点落在三角面

7、的顶点、边上或三角形内。如果点不在顶点上,该点的高程值通常通过线性插值的方法得到(在边上用边的两个顶点的高程,在三角形内则用三个顶点的高程)。所以TIN是一个三维空间的分段线性模型,在整个区域内连续但不可微。2.DEM的主要表示模型TIN的数据存储方式比格网DEM复杂,它不仅要存储每个点的高程,还要存储其平面坐标、节点连接的拓扑关系,三角形及邻接三角形等关系。TIN模型在概念上类似于多边形网络的矢量拓扑结构,只是TIN模型不需要定义“岛”和“洞”的拓扑关系。2.DEM的主要表示模型有许多种表达TIN拓扑结构的存储方式,

8、一个简单的记录方式是:对于每一个三角形、边和节点都对应一个记录,三角形的记录包括三个指向它三个边的记录的指针;边的记录有四个指针字段,包括两个指向相邻三角形记录的指针和它的两个顶点的记录的指针;也可以直接对每个三角形记录其顶点和相邻三角形(图9-5)。2.DEM的主要表示模型图9-5:三角网的一种存储方式2.DEM的主要表示模型每

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