基于水域和高程数据的DEM生成下载

weixin_39821620 2019-05-24 06:30:18

基于水域和高程数据的DEM生成，介绍基于含有隐式拓扑关系军用标准格式的水系要素生成封闭水域面的方法。
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基于水域和高程数据的DEM生成，介绍基于含有隐式拓扑关系军用标准格式的水系要素生成封闭水域面的方法。

以甘肃白龙江流域1977, 2002，2010年Landsat影像和30m分辨率DEM为数据源，基于GIS空间分析技术，建立了白龙江流域土地利用数据库并生成了坡度和地形位指数图，然后将高程、坡度和地形位梯度图分别与土地利用数据叠加，对1977-2010年不同高程带、坡度带和地形位梯度上土地利用变化空间特征进行定量分析。结果表明：近30多年来，在各高程和坡度带上，白龙江流域的建设用地向更高高程和陡坡方向扩展；陡坡耕地面积出现了从增加到减少的逆转；林地变化则相反；受人类干扰程度的强烈影响，草地、水域和未利用地

煤矿地表沉陷监测中常规的大地测量和InSAR等遥感手段均有一定的局限性。利用无人机LiDAR对沉陷区进行地面扫描，通过多期数据叠加可快速获取地表沉陷盆地的精细特征。然而，按现有的主流点云滤波及插值算法所构建的沉陷模型往往包含显著噪声，限制了该技术在矿区的实际应用。以榆神矿区某开采工作面地表为实验区，针对其地形起伏而植被覆盖度较低的地理环境，利用低空无人机LiDAR获取两期4组地面点云数据，结合常规地表移动实测数据，研究基于激光点云的矿区沉陷建模改进方法。分别采用专业化数字高程模型插值、反距离权重插值、克里金插值、自然邻域插值、样条函数插值及三角网渐进加密滤波、基于高程阈值的滤波、多尺度曲率滤波、基于坡度阈值的滤波、渐进形态学滤波等主流点云插值和滤波算法，构建实验区数字高程模型(DEM)并进行误差对比分析，发现专业化数字高程模型插值及三角网渐进加密滤波算法的效果相对较优，但两期DEM叠加生成的初始沉陷模型仍然精度不足，主要包含点云平面位置误差、非地面点噪声、点云内插误差、水域覆盖范围变化等引起的模型误差。在分析上述误差分布特征及其改进途径的基础上，提出基于小波阈值的沉陷模型去噪优化方案。

静止水域编辑在DEM编辑工作中算是比较容易的，通常是在立体环境下圈出水面，量测水面高度，然后将其作为置平值对静止水域置平。但如果任务区内包含大量水域和水中岛，那就让人抓狂又头疼了。本文分享使用天沐遥感影像处理系统PhotoMap批量处理包含水中岛静止水域的方法，供大家参考。本文分享了使用天沐遥感影像处理系统PhotoMap软件进行包含水中岛的静止水域批量置平操作，用于批量置平的面状水域矢量高程可以写在矢量“Z”中，或写在矢量数据表中，也可以从待编辑DEM上获取。

DSM为数字表面模型，可以看到城市的建筑轮廓、道路等人造地表，并能够对建筑高度进行测量。数字高程模型（DEM）是应用最广泛的地理信息数据之一，是进行三维空间处理和地形分析的数据基础。目前能做大范围DEM还不存在亚米级的，通过立体像对提取出来的DEM数据精度可达1-2米，造价相对较高。5米DEM数据中，除了地形细节丰富外，还可以看到城区的建筑轮廓、道路轮廓等精细信息。↑↑↑ALOS-12m数据中该台地已经消失，但是可以看到该区域地形基本起伏状态。↑↑↑5米DEM数据中可以看到建筑物、道路、水网等各种细节。

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