《DEM数据获取》课件

DEM数据获取DEM基本概念数字高程模型DEM，DigitalElevationModel，是地面高程的一种数字表达形式网格化表示DEM将地面高程数据存储在规则或不规则的网格中高度信息DEM反映了地表起伏变化，提供地形高程信息DEM数据的应用领域城市规划与管理DEM数据可用于城市规划、交通管理、基础设施建设等方面。气象与水文分析DEM数据可用于降雨量分析、洪水预测、水资源管理等方面。地质灾害评估DEM数据可用于滑坡、泥石流等地质灾害的评估和预警。DEM数据的获取方法遥感卫星影像法利用卫星搭载的传感器获取地面影像数据，通过数字图像处理技术生成DEM。地面测量法使用地面测量仪器，如全站仪、GPS接收机等，获取地面高程数据，然后进行插值生成DEM。航测影像法利用航空摄影技术获取地面影像数据，并进行数字处理生成DEM。数字高程模型融合将不同来源的DEM数据进行融合，以提高DEM的精度和完整性。1.遥感卫星影像法1影像获取利用卫星搭载的传感器获取地表信息，形成影像数据。2数据处理对影像进行几何校正、辐射校正和镶嵌处理，生成可用的DEM数据。3数据融合将不同时间、不同传感器获取的影像数据进行融合，提高DEM数据的精度和完整性。常见的遥感影像数据类型多光谱影像多光谱影像包含多个波段，每个波段对应不同的光谱范围，可以用于识别地物的种类和状况。高光谱影像高光谱影像具有更精细的光谱分辨率，包含数百个波段，可以提供地物更详细的光谱信息。雷达影像雷达影像利用电磁波对地物进行探测，不受天气影响，可以全天候获取数据。不同卫星影像的特点及应用Landsat8覆盖范围广，数据免费，可用于土地覆盖变化监测，资源管理等。Sentinel-2高空间分辨率，可用于农业监测，城市规划，灾害评估等。WorldView-3高光谱分辨率，可用于地质勘探，环境监测，精准农业等。2.地面测量法1直接测量通过实地测量获取地面高程数据,精度较高.2技术手段包括水准测量、三角测量、GPS测量等.3成本较高地面测量需要大量人力物力,成本高,效率低.地面测量原理及技术直接测量利用测量仪器直接获取地面点的高程，例如水准测量、三角高程测量等。间接测量通过测量其他数据，间接计算出地面点的高程，例如GNSS测量、摄影测量等。数据处理将测量数据进行处理、分析，最终生成DEM数据。地面测量法的优势和限制高精度，直接测量，不受天气影响。成本高，耗时长，人力物力密集。适用于小范围区域，难以覆盖大范围。3.航测影像法数据来源航测影像数据可以通过飞机、无人机等搭载航空摄影机或多光谱传感器获取。数据特点航测影像具有高分辨率、覆盖范围广、几何精度高等特点。航测影像数据获取流程1计划设计确定航线、飞行高度、影像比例尺等2数据采集利用航空摄影机或多光谱扫描仪获取影像3数据处理进行几何校正、影像拼接、镶嵌等处理4DEM生成通过立体匹配技术生成DEM数据航测影像的优势和局限性优势覆盖范围广，获取效率高，可以获取大范围地形的详细信息。优势影像清晰度高，几何精度较高，能有效地反映地形地貌特征。局限性受天气影响较大，需要晴朗的天气条件才能进行拍摄。局限性成本相对较高，对于一些特殊地形和区域，难以获取影像数据。数字高程模型融合精度提升通过融合不同数据源，可以弥补单一数据源的精度缺陷，提高DEM的整体精度和可靠性。信息补充融合不同的数据源可以提供更多关于地形地貌的信息，例如植被覆盖、水体分布等。多源数据融合的意义提高精度弥补单一数据源的不足，提升DEM的精度和完整性。扩展覆盖范围融合不同数据源，覆盖更大范围的区域，构建更完整的DEM。增强数据可靠性不同数据源相互验证，提高DEM数据的可靠性。融合原理及处理流程数据预处理对不同来源的DEM数据进行格式转换、坐标系统一、精度校正等处理，确保数据一致性。数据配准将不同来源的DEM数据进行空间配准，确保它们在同一坐标系下。数据融合采用加权平均、插值等方法将不同来源的DEM数据进行融合，生成最终的DEM数据。数据后处理对融合后的DEM数据进行平滑、去噪等处理，提高数据质量。数据融合方法介绍加权平均法根据不同数据源的精度和可靠性进行加权平均，得到融合后的DEM数据。空间插值法利用空间插值技术，根据已知数据点对未知区域进行插值，得到融合后的DEM数据。最小二乘法利用最小二乘法对不同数据源进行拟合，得到融合后的DEM数据。DEM数据质量评估DEM数据精度主要指其几何精度和属性精度。几何精度是指DEM数据中地形点的位置精度，属性精度是指DEM数据中地形点的高程精度。DEM数据的一致性是指DEM数据中不同区域之间的数据一致性，以及不同数据源之间的数据一致性。DEM数据的完整性是指DEM数据覆盖范围的完整性，以及数据中是否包含所有必要的信息。DEM数据精度影响因素数据源精度影像分辨率、GPS精度、地面控制点精度等都会影响DEM精度。处理方法插值方法、滤波算法、数据融合方法等都会影响DEM精度。DEM数据质量检查方法可视化检查通过三维可视化软件，可以直观地观察DEM数据是否存在明显错误，例如地形突变、悬空点等。统计分析利用统计分析方法，例如均值、方差、标准差等，可以评估DEM数据的精度和一致性。数据验证利用已知的地形数据或实地测量数据，对DEM数据进行验证，确保数据的一致性和准确性。DEM数据应用注意事项数据精度DEM数据的精度直接影响着应用结果的可靠性，因此在应用前应仔细评估数据精度。数据范围确保所用DEM数据范围与应用范围一致，避免数据外推或插值带来的误差。数据更新DEM数据可能会随着时间推移而发生变化，因此应及时更新数据以确保应用的准确性。DEM数据处理常见问题数据缺失DEM数据可能存在数据缺失，需要进行插值或补全。噪声和误差DEM数据可能存在噪声和误差，需要进行滤波或平滑处理。坐标系转换不同来源的DEM数据可能使用不同的坐标系，需要进行坐标系转换。DEM数据预处理流程1数据格式转换将不同格式的DEM数据转换为统一的格式，方便后续处理。2数据拼接将多个DEM数据拼接成一个完整的DEM数据，形成完整的区域地形数据。3数据裁剪根据研究区域的需求，裁剪出感兴趣的区域。4数据重采样将不同分辨率的DEM数据重新采样到同一分辨率，确保数据一致性。5数据平滑去除DEM数据中的噪声和突变点，使数据更加平滑。6数据校正对DEM数据进行几何校正，消除系统误差，提高数据精度。DEM数据标准化处理统一坐标系确保所有DEM数据都使用同一个坐标系，以确保数据的空间一致性。统一格网将不同来源的DEM数据转换为统一的格网分辨率和范围，方便数据融合和分析。数据精度调整对不同精度DEM数据进行插值或重采样，以达到一致的精度水平。DEM数据在GIS中的应用地形分析DEM数据可以用于计算坡度、坡向、曲率等地形参数，为地形分析提供基础数据。水文分析DEM数据可以用于生成水系网络、流域面积、汇流时间等水文信息，为水文模拟和水资源管理提供支持。景观分析DEM数据可以用于分析地形对植被、土壤、生物多样性的影响，为景观生态学研究提供数据。在水文分析中的应用1水文模型DEM数据可用于构建水文模型，模拟水流路径、流量、水位变化等。2洪水模拟DEM数据可用于模拟洪水淹没区域，评估洪水风险，制定防洪措施。3水资源管理DEM数据可用于分析水资源分布、水资源利用效率，制定水资源管理策略。在地质灾害评估中的应用风险识别DEM数据可用于识别潜在的滑坡、泥石流和山体崩塌区域。灾害模拟DEM数据可用于模拟灾害发生时的影响，例如洪水淹没范围和泥石流路径。灾后评估DEM数据可用于评估灾害造成的损失，例如房屋破坏程度和基础设施损毁情况。在城市规划中的应用道路规划DEM数据可用于道路规划，评估地形特征，优化路线设计。城市景观设计DEM数据可用于分析地形变化，创建更符合地形特征的景观设计。城市绿地规划DEM数据可用于评估坡度和排水系统，