专业论文数字高程模型论文数字抢答器论文数字高程模型的建立及应用

1、管理论文 专业论文 教育论文 管理论文 专业资料下载尽在豆丁 数字高程模型论文数字抢答器论文数字高程模型的建立及应用摘要:数字高程模型是基础测绘的重要产品之一,是地理信息系统不可缺少的数据源,本文结合测绘生产的实际情况,介绍了建立dem的几种常用方法和dem的应用。 关健词:数字高程模型 dem的表示法 dem的建立 dem的应用 1.引言 数字高程模型( digital elevation model 简称 dem ) 是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型,是数字地形模型(digital terrain model,简称dtm)的一个分 支。它是在高斯投影平面上规则格网点平

2、面坐标( x,y )及其高程( z )的数据集。该数据集从数学上描述了该区域地貌形态的空间分布,通过dem数据,我们可以很方便地将其转换为等高线图、透视图、坡度图、断面图、晕渲图、与数字正射影像复合生成景观图等各种专题图的图解产品,或者按用户需求计算出体积、空间距离、表面覆盖面积等工程数据和统计数据。因此,数字高程模型有着广泛的应用前景,它是地理信息系统不可缺少的数据源,本文就dem的表示法、dem的建立及应用作一简单介绍。 2.dem的表示法 一个地区的地表高程的变化可以采用多种方法表达,用数学定义的表面或点、线、影像都可用来表示dem。 2.1 数学方法 用数学方法来表达,可以采用整体拟合

3、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。 2.2 图形方法 2.2.1线模式 等高线是表示地形最常见的形式。其它的地形特征线如山脊线、谷底线、海岸线及坡度变换线等也是表达地面高程的重要信息源。 2.2.2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。在地形图上这些离散点以高程点的形式表现出来。离散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

4、地采样,采集山峰、洼坑、隘口、边界等重要特征点。 3. dem的建立 建立dem的方法有多种,以数据源及采集方式来划分主要有以下几种。 3.1 地面测量 利用gps、全站仪、rtk等仪器在野外实地测量,并自动记录测量数据,将这些数据通过串行通讯,输入计算机中进行处理,直接获取各测量点的三维坐标。当点数达到一定密度后,即可生成一定精度的dem。 3.2现有地图数字化 利用手扶跟踪数字化仪或扫描数字化仪,对已有地形图上的信息如等高线、高程点进行采集,然后通过内插的方法生成dem。dem内插方法很多,主要有分块内插 、部分内插和单点移面内插三种。目前常用的算法是通过等高线和高程点建立不规则的三角网(

5、简称tin)。然后在tin基础上通过线性和双线性内插建立dem。如下图所示: 等高线tindem 3.3 数字摄影测量方法 数字摄影测量方法是dem数据采集最常用的方法之一。它是以数字影像为基础,通过计算机进行影像匹配,自动相关运算识别同名象点得其象点坐标,并根据少量的野外像控点进行空三加密,建立各像对的立体模型。在jx4或virtuozont等相关数字摄影测量软件的支持下,对各像对进行特征点线(如山脊线、山谷线、地形突变地区线、峰顶、谷底、鞍部及地形突变点)、非相关区(河流、沙滩、房屋群或阴影等相关不好的区域)、水域区(湖泊、水库等无高差的区域)及森林覆盖区的量测,并将格网上的各点通过立体观

6、测编辑到地面上,生成单一像对的dem,通过dem的接边镶嵌功能生成测区内总的dem。 4. dem的应用 由于dem描述的是地面高程信息,它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。 4.1 dem可用于绘制等高线、坡度图、坡向图、立体透视图、立体景观图,并应用于制作正射影像图、立体地形模型及地图的修测。 4.2 dem在工程建设中可用于体积和面积计算、土方量的计算、各种剖面图的绘制及线路的设计和通视情况的分析。 4.3 dem在军事上可用于导航(包括导弹及飞机的导航)、通讯、作战任务的计划、观察哨所的设定等。

7、4.4 在环境与规划中,dem可用于土地现状的分析、各种规划及洪水险情预报等。还可将dem作为背景叠加各种专题信息如土壤、土地利用及植被覆盖数据等,以便进行显示与分析。 4.5 在防洪减灾方面,dem是进行水文分析如汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础 以上介绍的是dem常用的建立方法和常见功能,无论是哪一种建立方法,均存在着误差,这些误差主要是由原始数据的采集误差和高程内插误差共同决定的。如果采集的数据点太稀会降低dem的精度;数据点过密,又会增大数据量、处理的工作量和不必要的存储量。因此在dem数据采集之前,需按照所要达到的精度确定合理的取样密度,或者在dem数据采集过程中根据地形复杂程度动态调整采样点密度。我们期待着能寻找到更加科学的算法和手段,以达到dem精度和时效的双重追求。 参考