數位高程模型

數位高程模型

數位高程模型(Digital Elevation Model),簡稱DEM。它是用一組有序數值陣列形式表示地面高程的一種實體地面模型,是數位地形模型(Digital Terrain Model,簡稱DTM)的一個分支,其它各種地形特征值均可由此派生。一般認為,DTM是描述包括高程在內的各種地貌因子,如坡度、坡向、坡度變化率等因子在內的線性和非線性組合的空間分布,其中DEM是零階單純的單項數位地貌模型,其他如坡度、坡向及坡度變化率等地貌特徵可在DEM的基礎上派生。

  • 中文名稱
    數位高程模型
  • 外文名稱
    Digital Elevation Model
  • 應    用
    測繪 水文 氣象 地質 工程建設
  • 簡    稱
    DEM

​基本簡介

DTM的另外兩個分支是各種非地貌 特徵的以矩陣形式表示的數位模型,包括自然地理要素以及與地面有關的社會經濟及人文要素,如土壤類型、土地利用類型、岩層深度、地價、商業優勢區等等。實際上DTM是柵格數 據模型的一種。它與圖像的柵格表示形式的區別主要是:圖像是用一個點代表整個像元的屬 性,而在DTM中,格網的點隻表示點的屬性,點與點之間的屬性可以通過內插計算獲得。

數位高程模型

建立方法

建立DEM的方法有多種。從資料源及採集方式講有:

(1)直接從地面測量,例如用GPS全站儀 、野外測量等;

(2)根據航空或航天影像,通過攝影測量途徑獲取,如立體坐標儀觀測及空三加密法、解析測圖數位攝影測量等等;

(3)從現有地形圖上採集,如格網讀點法、數位化儀手扶 跟蹤及掃瞄器半自動採集然後通過內插生成DEM等方法。DEM內插方法很多,主要有整體內插 、分塊內插和逐點內插三種。整體內插的擬合模型是由研究區內所有採樣點的觀測值建立的。分塊內插是把參考空間分成若幹大小相同的塊,對各分塊使用不同的函式。逐點內插是以待插點為中心,定義一個局部函式去擬合周圍的資料點,資料點的範圍隨待插位置的變化而變化,因此又稱移動擬合法。有規則網路結構和不規則三角網(Triangular Irregular Network, 簡稱TIN)兩種演算法。

目前常用的演算法是TIN,然後在TIN基礎上通過線性和雙線性內插建DEM。用規則方格網高程資料記錄地表起伏的優缺點 :優點:(X,Y)位置信息可隱含,無需全部作為原始資料存儲由于是規則網高程資料,以後在資料處理方面比較容易。缺點:資料採集較麻煩,因為格線點不是特征點,一些微地形可能沒有記錄。TIN結構資料的優點:能以不同層次的解析度來描述地表形態.與格網資料模型相比,TIN模型在某一特定分辯率下能用更少的空間和時間更精確地表示更加復雜的表面.特別當地形包含有大量特征如斷裂線、構造線時,TIN模型能更好地顧及這些特征。

解析度數

DEM解析度是DEM刻畫地形精確程度的一個重要指標,同時也是決定其使用範圍的一個主要的影響因素。DEM的解析度是指DEM最小的單元格的長度。因為DEM是離散的資料,所以(X,Y)坐標其實都是一個一個的小方格,每個小方格上標識出其高程。這個小方格的長度就是DEM的解析度。解析度數值越小,解析度就越高,刻畫的地形程度就越精確,同時資料量也呈幾何級數成長。所以DEM的製作和選取的時候要依據需要,在精確度和資料量之間做出平衡選擇。目前我國已經完成了1:50 000地形圖的製作DEM的資料庫的建設。

用途信息

由于DEM描述的是地面高程信息,它在測繪、水文、氣象、地貌、地質、土壤、工程建設、 通訊、氣象、軍事等國民經濟和國防建設以及人文和自然科學領域有著廣泛的套用。如在工 程建設上,可用于如土方量計算、通視分析等;在防洪減災方面,DEM是進行水文分析如匯水區分析、水系網路分析、降雨分析、蓄洪計算、淹沒分析等的基礎; 在無線通訊上,可用 于蜂窩電話的基站分析等等。

探究模型

地球表面形狀的最常見數位化資料便是基于像元的數位高程模型 (DEM)。該資料可用作量化地表特征的輸入。

DEM 屬于一種連續表面的柵格製圖表達,通常參考真實的地球表面。此類資料的精度主要取決于解析度(採樣點之間的距離)。影響精度的其他因素包括在建立原始 DEM 時用到的資料類型(整型或浮點型)以及表面的實際採樣情況。

DEM 中的錯誤通常會按照匯或峰進行分類。匯是周圍高程值較高的區域,也可稱為窪地或凹地。它屬于內流水系區域。雖然 DEM中的許多匯都屬于缺陷,但其中一些匯也可能是天然形成的,尤其是在冰川或喀斯特地區 (Mark 1988)。同理,尖峰或山峰是周圍環繞的像元值較低的區域。通常,這些屬于自然要素,且不會對流向計算產生過大影響。

此類錯誤(尤其是匯)應在嘗試獲得任何表面信息之前移除。匯(內流水系區域)可阻擋下坡方向水的流動路徑。

通常,指定 DEM 中匯的數量要多于較粗糙解析度 DEM 中的數量。形成匯的另一個常見原因可能是將高程資料存儲為整型數位。如果位于起伏不明顯的區域中,則尤為棘手。發現 30 米解析度 DEM 中的 1% 像元屬于匯的情況很常見。而對于 3 弧秒DEM,則可高達 5%。

DEM 中也可能包含明顯的條帶化偽影,這是在建立 DEM 時出現系統化採樣錯誤的結果。同樣,這對于平坦區域的整型資料最為明顯。

水文分析工具專門用于為自然地表上的匯流建立模型。但前提假設是表面起伏足夠大以便確定流動路徑。使用這些工具所基于的假設是,對于任何一個像元,水都可以從多個相鄰像元流入但僅從一個像元流出。

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