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本资料仅供参考，如有乱入纯属小编心大，请大家原谅 ！第一章 地理信息系统概论信息的概念：本书定义：信息是向人们或机器提供关于现实世界新的事实的知识，是数据、消息中所包含的意义，它不随载体的物理设备形式的改变而改变信息的特点：客观性：正确和精确性实用性：经处理分析有价值传输性：以一定的形式或格式在用户间传输共享性：信息能提供并发展应用数据的概念：数据是指某一目标定性、定量描述的原始资料，包括数字、文字、符号、图形、图像以及它们能转换成的数据等形式。地理数据的概念：地理数据是指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形等的总称。包括空间位置、属性特征及时态特征三部分 。地理信息的概念：地理信息是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对地理数据的解释。地理信息的特征：区域性：地理信息的定位特征多维结构特性：单点多重属性信息动态变化特性：随时间动态变化地理信息系统与其他信息系统的区别和联系：1、GIS与CAD系统的区别CAD图形处理功能强大，制图、编辑、输出等，但属性功能很弱。 GIS对图形属性综合管理，具有较强的空间分析能力。二者不能互相替代，CAD可作为GIS数据采集的工具。 GIS与CAD系统的共同点都有空间坐标系统；都能将目标和参考系联系起来；都能描述图形数据的拓扑关系；都能处理属性和空间数据。2、GIS与数字地图制图的区别数字地图制图通常只对图形数据进行管理，缺少管理非图形数据的能力。GIS同时管理图形非图形数据，把两者结合起来作深层次分析。数字地图是地理信息系统重要的数据源。 GIS与数字地图制图的共同点都有地图输出、空间查询、分析和检索功能。3.GIS与一般的数据管理系统的区别GIS处理的是空间数据和属性数据的综合。一般的数据库管理系统数据处理对象是非空间数据，多为关系型二维表格。GIS对计算机软硬件要求比后者高。用数据库管理系统建立的数据库可以作为地理信息系统空间数据库的属性库的数据源。地理信息系统的构成：计算机硬件系统：包括输入/输出设备、中央处理单元、存储器（包括主存储器、辅助存储器硬件）等。计算机软件系统：包括计算机系统软件、地理信息系统软件和其他支持软件。系统开发、管理和使用人员：包括负责系统设计和执行的项目经理、信息管理的技术人员、系统用户化的应用工程师及最终运行系统的用户。地理空间数据：包括定位、拓扑关系和属性。地理信息系统的功能：数据采集与输入数据编辑与更新数据存储与组织空间查询与分析：空间查询叠加分析缓冲区分析网络分析地形分析数据显示与输出第3章 空间数据模型场（Field）模型：适合用来描述具有一定空间内连续分布特点的对象，根据应用的不同场可以表现为二维或三维场。代表模型：栅格数据模型 栅格数据模型是基于连续铺盖的，它是用二维铺盖或划分覆盖整个连续空间；铺盖可以分为规则的和不规则的，后者可当做拓扑多边形处理。基于对象（要素）（Feature）的模型：离散对象描述，强调了个体现象，以独立的方式或与其他现象之间关系的方式来研究。代表模型：矢量数据模型网络（Network）模型：交通、水系等网络状对象描述拓扑关系：是明确定义空间关系的一种数学方法。在GIS中，用来描述并确定空间的点线面之间的关系及属性，并可实现相关的查询和检索。拓扑关系反映了空间实体间的逻辑关系，不需要坐标、距离信息，不受比例尺限制，也不随投影关系变化。第4章 空间参照系统和地图投影铅垂线：地理空间中任意一点的重力作用线。 水准面：自由静止的水面。 大地水准面 ：与平均海水面重合，并向大陆、岛屿延伸所形成的封闭曲面。地图投影的概念：转换三维地球表面到二维地图平面的数学处理方法称之为地图投影。它是一种透视投影。地图投影的变形种类：长度变形、面积变形、角度变形地图投影的分类：按变形的性质分：等角投影：投影前后对应微分面积保持图形相似。 等积投影：投影面上任意一块面积与椭球面上的相应面积相等。等距投影：长度、面积、角度均有变形，但在特定方向上的长度比为1。按展开方式分： 方位投影、圆柱投影、圆锥投影； 按投影面与地球相割或相切分： 割投影和切投影。 高斯投影：横轴等角圆柱切投影。常用的一些地图投影：我国基本比例尺地形图（1：100万、1：50万、1：25万、1：10万、1：5万、1：2.5、1：1万、1：5000）除1：100万外均采用 高斯克吕格投影 为地理基础；我国1：100万地形图采用了Lambert投影，其分幅原则与国际地理学会规定的全球统一使用的国际百万分之一地图投影保持一致。我国大部分省区图以及大多数这一比例尺的地图也多采用Lambert投影（正轴等角割圆锥投影）和属于同一投影系统的Albers投影（正轴等面积割圆锥投影）；Lambert投影中，地球表面上两点间的最短距离（即大圆航线）表现为近于直线，这有利于地理信息系统中和空间分析量度的正确实施。 高斯克吕格投影：中央经线长度比等于1；在6带内最大长度变形不超过0.14%高斯克吕格投影的中央经线与赤道为互相垂直的直线；高斯克吕格投影上角度没有变形，其余经线长度变形为正。高斯克吕格投影以中央经线为X轴，以赤道为Y轴。高斯克吕格投影的变形特征：在同一条经线上，长度变形随纬度的降低而增大，赤道处最大；在同一条纬线上，长度变形随经差的增加而增大，且增大速度较快。我国规定，1：50万、1：25万、1：10万、1：5万、1：2.5万、1：1万比例尺地形图均采用高斯克吕格投影。1:1万比例尺地形图采用经差3分带，其他均采用经差6分带。3带：130的经线开始，每隔3为一带，全球共120个带，带号：3N6带：0度子午线起，每隔6为一带，全球共60个带，带号：6N-3，我国在2445带。为避免坐标出现负值，将Y值加500kmY=38 342169.530m 实际上是38带，Y坐标为341669.530m的点地形图分幅：1:100万地形图按经差6，纬差4分幅。1:100万1:50万：1:4（分4幅）1:50万1:25万 ：1:41:25万1:10万 ：1:9（分9幅）1:10万地形图按经差30，纬差20分幅。1:10万1:5万 ：1:41:5万1:2.5万 ：1:41:2.5万1:1万 ：1:41:1万1:500 ：1:4地形图编号：150万15千地形图编号均由5个元素10位码构成：前3位为1100万地形图编号，第4位为比例尺代码(用B、C、D、E、F、G、H分别代表150万、125万、110万、15万、12.5万、11万和15千比例尺)，第57位是图幅行号数字码，第810位是图幅列号数字码如： I49 B 001 001例题：坐标为：1123050E，381245N 在1:250000, 1:50000, 1:5000地形图的编号依次是 、 、 。重点：1100万地形图编号的确定；行、列号的确定。第7章 空间数据管理栅格结构 和 矢量结构栅格模型 ：在栅格模型中，空间被规则地划分为栅格（通常为正方形）。地理实体的位置和状态是用它们占据的栅格的行、列来定义的。 栅格结构：栅格结构是最简单最直接的空间数据结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元由行、列定义，并包含一个代码表示该像素的属性类型或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针。栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。 栅格结构表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据。每一个单元格对应一个相应的地块。栅格结构的显著特点是： 属性明显数据中直接记录了数据属性或指向数据属性的指针，因而我们可以直接得到地物的属性代码。 定位隐含所在位置则根据行列号转换为相应的坐标，即定位是根据数据在数据集中的位置得到的。栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体的位置隐含在格网文件的存储结构中。 结构容易实现，算法简单，且易于扩充、修改，也很直观，特别是易于同遥感影像的结合处理，给地理空间数据处理带来了极大的方便。决定栅格单元代码的方式：中心点法：用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码。面积占优法：以占栅格区域面积比例最大的地物类型或现象特性决定栅格单元的代码.。重要性法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码。百分比法：根据栅格区域内各地理要素所占面积的百分比数确定栅格单元的代码。编码方法：直接栅格编码、压缩编码方法矢量模型 ：现实世界的要素位置和范围可以采用点、线或面表达，与它们在地图上表示相似，每一个实体的位置是用它们在坐标参考系统中的空间位置（坐标）定义。矢量结构：通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线、多边形等地理实体，坐标空间设为连续，允许任意位置、长度和面积的精确定义。精度高于栅格结构。矢量结构的显著特点：定位明显:其定位是根据坐标直接存储的，无需任何推算.属性隐含:属性则一般存于文件头或数据结构中某些特定的位置上.矢量数据结构图形运算的算法总体上比栅格数据结构复杂的多，在叠加运算、邻域搜索等操作时比较困难，有些甚至难以实现，但其也有便利和独到之处，在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，矢量结构有很高的效率和精度。矢量数据编码方法：点实体：矢量结构中只记录其在特定坐标系下的坐标和属性代码。 线实体：将曲线表示为一个坐标序列，坐标之间认为是以很多很短的直线段相连，在一定精度范围内可以逼真地表示各种形状的线状地物。多边形：多边形数据是描述地理信息的最重要的一类数据。在区域实体中，具有名称属性和分类属性的，多用多边形表示，如行政区、土地类型、植被分布等。 栅格结构与矢量结构的比较 优点 缺点 1数据结构紧凑、冗余度低 1数据结构复杂 矢量数据 2有利于网络和检索分析 2多边形叠加分析比较困难 3图形显示质量好、精度高 1数据结构简单 1数据量大 栅格数据 2便于空间分析和地表模拟 2投影转换比较复杂 3现势性较强相互转换算法： 矢量格式向栅格格式的转换 ： 栅格格式向矢量格式的转换 ：内部点扩散算法 1）多边形边界提取射线算法和扫描算法 2）边界线追踪边界代数算法 3）拓扑关系生成 4）去除多余点及曲线圆滑 第8章 空间分析空间分析的目的：空间分析:指用于分析空间目标的一系列技术处理, 其目的是：(1)描述与认知空间数据分布特征，如点线面的空间分异状况；(2)解释空间现象与空间模式的形成机理，如城市土地利用变化研究；(3)调控在地理空间上发生的事件，如水资源的合理配置；(4)预测预报，如洪水的预测预报。1空间信息查询与量算查询和定位空间对象，并对空间对象进行量算是GIS的基本功能之一，它是GIS进行高层次分析的基础。实际上，空间分析首先始于空间查询和量算，它是空间分析的定量基础。空间信息查询：空间信息查询的类型基于属性（非空间）特征的查询：主要在属性数据库中完成，这种查询通常基于标准的SQL查询语言实现，之后按照属性数据和空间数据的对应关系显示图形。基于空间特性的查询：空间特性是空间数据的主要特征，空间特征的查询通常指以图形、图像或符号为语言元素的可视化查询。(1)空间几何数据查询主要根据空间目标的几何数据，分析计算不同地物(如线状地物)的长度、组成、坐标点数及面状地物的面积、周长等。 (2)空间位置查询只要空间数据是同大地坐标进行了配准，即可查询：简单的点击空间点状地物，就可获取坐标点地理位置；点击线状地物，就可获取该线的长度及地理位置；点击面状地物，就可获取该面的周长、面积及其地理位置等。(3) 空间关系查询空间关系查询主要指拓扑关系查询。同类要素间的邻接性查询、连通性查询、包含性查询、重合性查询、方向性查询等。不同类要素间的关联性查询、穿越性查询、落入性查询、方向性查询等。结合空间特性和非空间（属性）特征的查询：空间特征和属性特征的联合查询不是简单地由定位空间特性查询结果，显示相关的属性，也不是从属性特征的查询结果，显示相关的空间位置。空间特征和属性特征联合查询的实质是指查询条件中同时涉及空间特征和属性特征。地址匹配查询空间查询的方法1、 基于SQL语言的空间查询2、 基于空间查询语言(Spatial Query Language)的查询：对SQL进行扩充或改造，实现空间关系及空间运算操作的查询。即在数据库查询语言上加入空间关系查询。优点：通过对标准SQL的扩展来实现空间数据的查询主要优点是：保留SQL风格，便于熟悉SQL的用户掌握，通用性较好，易于与关系数据库连接。局限性：(1)SQL结构很难描述复杂的空间关系查询。(2)简单的表格形式不能作为空间数据的表现形式。空间信息量算几何量算：线长度可由两点间直线距离相加得到。形状量算：上半边界下的积分值与下半边界下的积分值之差。距离量算：在GIS中，距离通常是两个地点之间的计算，但有时人们想知道一个地点到所有其它地点的距离，这时得到的距离是一个距离表面。空间变换为了满足特定空间分析的需要，需对原始图层及其属性进行一系列的逻辑或代数运算，以产生新的具有特殊意义的地理图层及其属性，这个过程称为空间变换。基于栅格结构的空间变换可分为三种方式： 单点变换：假定运算不受其他邻点属性影响。 邻域变换：考虑邻域单元的影响，平滑，坡度，坡向分析等。 区域变换：考虑整个变换区域的属性影响，如整体插值，求和，归组再分类再分类（Reclassification）：根据不同的需要对原始数据再次进行分类和提取的过程基于非空间属性分类：可用经典的数理统计算法，如主成分分析、层次分析、聚类分析、判别分析，不改变已有属性，仅根据属性，划分到相应的类别中。矢量数据结构：点、线地物直接修改属性表中的数值实现。面状地物属性修改需同时修改几何形状和属性（去公共边界，属性统一）。栅格数据结构：点线面均通过修改属性值并改变图例表示。归组：最常用和最简单的再分类。缓冲区分析1、概念邻近度：描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确定是空间分析的一个重要手段。缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。缓冲区：地理空间目标的一种影响范围或服务范围。缓冲区分析：是指根据分析对象的点、线、面实体，自动建立其周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或者主体对邻近对象的辐射范围或者影响程度，是解决临近度问题的空间分析工具之一。缓冲区查询与缓冲区分析辨析： 缓冲区查询的概念与缓冲区分析不完全相同 缓冲区查询是不破坏原有空间目标的关系，只是检索到该缓冲区范围内涉及到的空间目标。 缓冲区分析是对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形图，然后将这个图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠置分析，得到所需要的结果。所以实际上缓冲区分析涉及两步操作：建立缓冲区图层，进行叠置分析。2、缓冲区主要的类型 基于点要素的缓冲区：通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆 基于线要素的缓冲区：通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形。 基于面要素的缓冲区：向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形 特殊形态的缓冲区空间缓冲区分析过程(1)建立缓冲区以图形元素为基础，拓宽或紧缩一定宽度而形成的区域。这个宽度通常是等距的，也可以是不等距的缓冲区。(2)缓冲区分析根据建立的缓冲区，对缓冲区内的空间信息形态、特征、分布作进一步分析。栅格缓冲区的建立将栅格数据表示为一个二值(0,1)矩阵(MN)，其中“0”像元为空白位置，“1”元素为空间物体所占据的位置。经过距离变换，计算出每个“0”元素与最近的“1”元素的距离，即背景像元与空间物体的最小距离。假设缓冲区的宽度为d，则缓冲区边界就是距离为d的各个背景像元的集合。矢量缓冲区的建立矢量缓冲区常见的有角平分法。角平分法由三步组成，即逐个线段计算简单平行线，尖角光滑矫正和自相交处理。尖角光滑矫正除角平分线法之外，还可采取圆弧法，但矫正过程都很复杂，难以完备地实现。缓冲区分析的三要素在进行空间缓冲区分析时，通常要将研究的问题抽象为以下三类要素:主体表示分析的主要目标，一般分为点源、线源和面源三种类。邻近对象表示受主体影响的客体，例如行政界线变更时所涉及的居民区、森林遭砍伐时所影响的水土流失范围等。对象的作用条件表示主体对邻近对象施加作用的影响条件或强度。缓冲区分析实例1 已知一伐木公司，获准在某林区采伐，为防止水土流失，规定不得在河流周围 1km 内采伐林木。另外，为便于运输，决定将采伐区定在道路周围 5km 之内。请找出符合上述条件的采伐区，输出森林采伐图。道路分布图森林分布图河流分布图结束生成道路周围5km缓冲区叠置生成河流周围1km缓冲区叠置分析过程： 1）将该地区具有相同比例尺且进行配准的道路分布图、河流分布图、森林分布图，进行预处理和数字化；（2）利用河流分布图生成1km的等距离缓冲区；（3）利用道路分布图生成5km的等距离缓冲区；（4）森林分布图中可采伐林地、道路缓冲区及河流缓冲区图进行叠置，叠置条件表达式为: 采伐区 森林分布图中可伐林地 道路周围5km缓冲区 非河流周围1 km缓冲区（5）将上述3张图进行叠置，所得结果即为森林采伐图。缓冲区分析实例2已知一湖泊，要求在它周围5000m 内必须禁止任何污染性工业企业存在，在它周围500m 内必须禁止建筑任何永久性建筑物。请找出符合上述条件的现有的应予以拆除的污染企业及永久性建筑。分析步骤：（1）先建立缓冲区；（2）同现有污染性工业企业图叠置，显示在范围内应禁止的污染性工业企业；（3）同现有永久性建筑物图叠置，显示在范围内应禁止的永久性建筑物。叠加分析叠加分析是GIS最常用的提取空间隐含信息的手段之一 叠加分析 ：空间叠置分析(Spatial Overlay Analysis)是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠置，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。将有关主题层组成的数据层面，进行叠加产生一个新数据层面的操作，其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性叠加分析的分类：1、 视觉信息叠加 ：将不同侧面的信息内容叠加显示在结果图件或屏幕上，以便研究者判断其相互空间关系，获得更为丰富的空间信息。 视觉信息叠加包括：点状图，线状图和面状图之间的叠加显示面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域边界之间的叠加 遥感影象与专题地图的叠加 专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图（视觉信息叠加不产生新的数据层面，只是将多层信息复合显示，便于分析）2、矢量数据叠加 点与多边形叠加 线与多边形叠加 多边形叠加 3、栅格图层叠加基于矢量数据的叠置分析基于矢量数据的叠置分析是参与分析的两个图层的要素均为矢量数据。 点面叠置分析 线面叠置分析 面面叠置分析基于栅格数据的叠置分析 基于栅格数据的叠置分析是参与分析的两个图层的要素均为栅格数据。特点：栅格数据的叠置算法，虽然数据存贮量比较大，但运算过程比较简单。变换方法：（1）点变换（2）区域变换方法（3）邻域变换方法 工作流程：1.信息获取2.研究方法3.变化过程分析 4.机制分析网络分析网络数据结构的基本组成部分和属性：1、链（Link）：网络中流动的管线如街道、河流、水管，其状态属性包括阻力和需求。2、 结点（Node）：网络中链的结点，如港口、车站等，其状态属性包括阻力和需求等。结点中的特殊类型：障碍（Barrier），禁止网络上流动的点。拐点（Turn），出现在网络中的分割点上，其状态有属性和阻力，如拐弯的时间和限制（如在8点到18点不允许左拐）。中心（Center），是接受或分配资源的位置，如水库、商业中心，电站等，其状态包括资源容量（如总量），阻力限额（中心到链的最大距离或时间）。站点（Stop），在路径选择中资源增减的结点，如库房、车站等，其状态属性有资源需求，如产品数量。路径分析静态求最佳路径：在给定每条链上的属性后，求最佳路径。N条最佳路径分析：确定起或终点，求代价最小的N条路径，因为在实际中最佳路径的选择只是理想情况，由于种种要素而要选择近似最佳路径。最短路径或最佳耗费路径：确定起点终点和要经过的中间点、中间连线，求最短路径或最佳耗费路径。动态最佳路径分析：实际网络中权值是随权值关系式变化的，可能还会临时出现一些障碍点，需要动态的计算最佳路径。空间插值空间插值：要从一组已知空间数据（可以是离散点）中找到一个函数关系式，使该关系式最好地逼近已知的空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其它任意点或任意分区的值。空间插值的用途：将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。广泛应用于等值线自动制图、数字高程模型的建立、不同区域界线现象的相关分析和比较研究等。空间插值方法： 整体插值方法 ：边界内插方法 、趋势面分析 局部插值方法 ：最近邻点法：泰森多边形方法 移动平均插值方法：距离倒数插值 样条函数插值方法 空间自协方差最佳插值方法：克里金插值 空间插值方法的分类分为空间内插和外推两种：空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法;空间外推算法则是通过已知区域的数据,推求其它区域数据的方法.空间插值方法的主要目标：(1) 对不足或缺失数据的估计；(2) 数据的网格化；(3) 内插等值线.以等值线的形式直观地显示数据的空间分布；(4) 对不同分区未知数据的推求。空间插值的过程：(1)空间插值数据源的获取;(2)对数据进行分析,找出源数据的分布特性、统计特性,便于选择最恰当的插值方法;(3)插值方法的选择并进行插值计算;(4)对插值结果的评价;(5)运用多种插值方法进行计算,对各种方法的插值结果进行比较、分析并选择最佳插值方法.空间点采样的方法：1. 完全规则采样：2. 完全随机采样：采样点之间的位置是不相关的3. 成层随机采样：随机采样和规则采样的结合4. 聚集采样：用于分析不同尺度的空间变化5. 规则断面采样：常用于河流、山坡剖面的测量6. 等值线采样：是数字化等高线图插值数字高程模型最常用的方法空间统计分析常规统计分析：常规统计分析主要完成对数据集合的均值、总和、方差、频数、峰度系数等参数的统计分析。空间自相关分析：空间自相关分析是认识空间分布持征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用的方法。趋势分析：通过数学模型模拟地理特征的空间分布与时间过程，将地理要素时空分布的实测数据点之间的不足部分内插或预测出来。空间统计分类分析主成分分析法：主成分分析是以取样点作为坐标轴，以变量作为矢量，通过相似系数建立相关矩阵，研究变量之间的亲疏关系。具体方法：利用变量之间的相关矩阵，通过由用户确定的阈值，从数据库变量集合中选择一定数量的关键独立变量，以消除其他冗余变量。这种方法克服了变量选择时的冗余和相关,然后选择信息最丰富的少数因子进行各种聚类分析。层次分析法：在分析涉及大量相互关联、相互制约的复杂因素时，各因素对问题的分析有着不同程度的重要性，决定它们对目标的重要性序列对问题的分析十分重要。具体方法：把相互关联的要素按隶属关系划分为若干层次，请有经验的专家们对各层次各因素的相对重要性给出定量指标，利用数学方法，综合众人意见给出各层次各要素的相对重要性权值，作为综合分析的基础。聚类分析：变量聚类分析就是将一组数据点或变量，按照其在性质上亲疏远近的程度进行分类。两个数据点在m维空间的相似性可以利用这些点在变量空间的距离来度量。一般距离采用欧氏距离。距离越小，表明两者的相似性越大。具体方法：系统聚类一般是根据实体间的相似程度，逐步合并若干类别，其相似程度由距离或者相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。空间数据分析的一般过程：1建立分析的目的和标准;2准备空间操作的数据;3进行空间分析操作; 4准备表格分析的数据; 5进行表格分析; 6结果的评价和解释; 7如有必要，改进分析; 8产生最终的结果图和表格报告.第九章 数字地形模型（DTM）与地形分析1、DTM：数字地面模型：定义于二维区域上的一个有限项的向量序列，它以离散分布的平面点来模拟连续分布的地形。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。 DEM：数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型（Digital Elevation Model）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。2、DEM的表示方法 1）数学方法 整体拟合方法：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统一的地面高程曲面。 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。 2）图形方法 （1）线模式 等高线：山脊线、谷底线、海岸线及坡度变换线等。 （2）点模式：离散采样数据点 规则格网采样：密度一致的或不一致的； 不规则采样：不规则三角网、邻近网模型等； 选择性地采样：山峰、洼坑、隘口、边界等重要特征点。 3、DEM的主要表示模型 3.1 规则格网模型 通常是正方形，每个格网单元对应一个高程值 特点：很容易用计算机进行处理，如计算等高线、坡度坡向、山坡阴影和自动提取流域地形，是DEM最广泛使用的格式。 缺点： 格网DEM的缺点是不能准确表示地形的结构和细部。 解决办法：附加地形特征数据，如地形特征点、山脊线、谷底线、断裂线，以描述地形结构。 3.2等高线模型 每一条等高线对应一个已知的高程值，等高线集合和它们的高程值一起就构成地面高程模型 特点：等高线模型只表达了区域的部分高程值，要用插值方法来计算落在等高线外的其它点的高程，因为这些点是落在两条等高线包围的区域内，通常只使用外包的两条等高线的高程进行插值。 3.3不规则三角网（TIN）模型l TIN的产生原因规则格网DEM存在的缺陷： 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。 TIN与规则网比较：TIN随地形起伏变化的复杂性而改变采样点的密度和决定采样点的位置，能够避免地形平坦时的数据冗余，又能按地形特征点如山脊、山谷线、地形变化线等表示数字高程特征。 三角网的一个优点是：其三角形大小随点密度变化而自动变化，当数据点密集时生成的三角形小，表示地形陡峭，数据点较稀时生成的三角形较大，表示地形平缓。TIN也能表示不连续对象，如悬崖、断层、海岸线和山谷谷底。用狄洛尼三角网构建泰森多边形 （1）首先构建离散平面点集的D-TIN（2）然后求取各三角形的外接圆心；（3）对每一个离散点，按顺时针或逆时针方向连接与其关联的三角形的外接圆心，即得到该离散点的泰森多边形；（4）将各离散点的泰森多边形形成集合，即得到本平面点集的泰森多边形。 3.4层次模型l 层次地形模型（Layer of Details，LOD）用于表达多种不同精度水平的数字高程模型。层次地形模型允许根据不同的任务要求选择不同精度的地形模型。4、DEM模型之间的转换l 为满足不同需要常需要在DEM和TIN之间进行转换。4.1不规则点集生成TIN4.2 格网DEM转成TINl 可以看作是一种规则分布的采样点生成TIN。l 目的：尽量减少TIN的顶点数目，并尽可能多地保留地