数字高程模型教程（第2版）/普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤国安，李发源，刘学军 著

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• 数字高程模型
• DEM
• GIS
• 遥感
• 地理信息系统
• 地形分析
• 建模
• 教程
• 高等教育
• 规划教材

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030268921

版次：2

商品编码：10320259

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-05-01

页数：264

正文语种：中文

附件：光盘

附件数量：1

编辑推荐

科学性与实用性有机结合 系统性与可读性有机结合 基础理论与最新研究成果有机结合 深入浅出。循序渐进，兼顾教师教学与学生自学。

内容简介

《数字高程模型教程（第2版）》DEM是地理数据库中的核心数据，是进行地形分析的基础，广泛应用于测绘、遥感以及资源、环境、城市规划、农林、灾害、水电工程、军事等领域。《数字高程模型教程（第2版）》系统介绍了DEM的基本概念、DEM的数据组织与管理、DEM数据获取方法、DEM的建立与处理和DEM的可视化表达及精度分析等基本理论与关键技术；从坡面地形因子提取、特征地形要素提取、地形统计分析以及地学模型分析四个不同方面，阐述了DEM数字地形分析的基本理论与方法。全书每章都配有一定量的思考题与练习题，还配有教学课件及实验数据光盘，便于学生复习与练习。
《数字高程模型教程（第2版）》可作为高等院校地理、地质、海洋、气象、测绘、环保等专业本科生和研究生教材，也可供其他相关学科的各类专业技术人员阅读参考。

目录

前言
1 概论
1.1 地表形态表达：从模拟到数字
1.2 数字高程模型：概念与理解
1.2.1 数字高程模型的定义
1.2.2 数字高程模型的研究内容
1.2.3 数字高程模型的类型
1.2.4 数字高程模型的特点
1.3 数字高程模型的信息特征：从DEM到DTM
1.4 数字高程模型的系统结构与功能
1.4.1 DEM建立
1.4.2 DEM操作
1.4.3 DEM分析
1.4.4 DEM可视化
1.4.5 DEM应用
1.5 数字高程模型与地理信息系统的关系
1.6 数字高程模型的应用范畴与前景
1.6.1 科学研究应用
1.6.2 商业应用
1.6.3 工业、工程应用
1.6.4 管理应用
1.6.5 军事应用
1.6.6 数字地球应用
1.6.7 DEM功能与应用需求关系
思考及练习题

2 DEM数据组织与管理
2.1 DEM数据模型
2.1.1 镶嵌数据模型
2.1.2 规则镶嵌数据模型
2.1.3 不规则镶嵌数据模型
2.1.4 特征嵌入式数据模型
2.2 DEM数据结构
2.2.1 规则格网DEM数据结构
2.2.2 不规则三角网DEM数据结构
2.2.3 格网与不规则三角网结构混合结构
2.2.4 格网DEM与TIN的对比
2.3 DEM数据库管理
2.3.1 DEM数据库内容
2.3.2 DEM数据库结构
2.3.3 DEM数据库数据组织
2.3.4 DEM元数据
2.3.5 DEM数据库系统功能
思考及练习题

3 DEM数据获取方法
3.1 DEM数据源特征
3.1.1 地形图数据及其特征
3.1.2 摄影测量／遥感影像数据及其特征
3.1.3 地面测量数据及其特征
3.1.4 既有DEM数据
3.2 DEM数据采样理论基础
3.2.1 地形曲面几何特征
3.2.2 地形的复杂程度
3.2.3 地貌单元类型
3.3 DEM数据采样策略与采样方法
3.3.1 数字高程模型数据源的三大属性
3.3.2 采样的布点原则
3.3.3 DEM数据采集方法
3.3.4 DEM数据采集方法的对比分析
3.4 DEM数据采集质量控制
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
3.4.2 原始数据的滤波处理
3.5 DEM数据共享和利用
3.5.1 我国DEM数据交换格式标准
3.5.2 我国不同比例尺DEM的特点
3.5.3 美国USGSDEM的特点
3.5.4 SRTM与ASTER-gdem数据的特点
思考及练习题

4 格网DEM建立
4.1 从散点到连续表面
4.1.1 DEM地形表面重建的地理内涵和数学机理
4.1.2 DEM质量评价标准
4.1.3 DEM建立的一般步骤与方法
4.2 规则格网DEM建立的基本思路
4.3 DEM内插数学模型
4.3.1 整体内插
4.3.2 局部分块内插
4.3.3 逐点内插法
4.4 DEM建立过程
4.4.1 基于不规则分布采样点的DEM建立
4.4.2 基于规则格网分布采样点的DEM建立
4.4.3 基于等高线分布采样点的DEM建立
4.5 不规则三角网TIN的基本概念
4.5.1 TIN的概念
4.5.2 TIN的基本元素
4.5.3 数据和TIN的类型
4.5.4 TIN的三角剖分准则
4.6 TIN与DEM之间的相互转换
4.6.1 Grici至等高线和TIN至等高线的转换
4.6.2 TIN至Grid和等高线至Grid转换
4.6.3 Grid至TIN和等高线至TIN的转换
思考及练习题

5 DEM的可视化表达
5.1 概述
5.1.1 地形可视化概念
5.1.2 地形可视化表达的基本类型
5.2 地形一维可视化表达
5.3 地形二维可视化表达
5.3.1 等高线法
5.3.2 明暗等高线法
5.3.3 分层设色法
5.3.4 地形晕渲法
5.4 地形三维可视化表达
5.4.1 立体等高线模型
5.4.2 三维线框透视模型
5.4.3 地形三维表面模型
5.5 地形三维景观模型
5.5.1 纹理映射概述
5.5.2 基于分形的地形三维景观
5.5.3 基于纹理映射算法的地形三维景观
5.5.4 基于遥感、航空影像的地形三维景观
5.5.5 基于地物叠加的DEM可视化
5.5.6 基于虚拟现实的地形三维可视化
5.6 地形场景漫游与动画
思考及练习题

6 DEM精度分析
6.1 DEM的误差源与误差分类
6.1.1 误差、精度与不确定性
6.1.2 DEM误差源分析
6.1.3 DEM误差分类体系
6.2 DEM精度描述指标和精度体系
6.2.1 DEM精度的数学模型
6.2.2 常用DEM精度描述指标
6.3 DEM精度评定方法和精度模型
6.3.1 检查点法和DEM卢误差模型
6.3.2 逼近分析和地形描述误差
6.3.3 等高线套合分析和DEM定性评价模型
6.3.4 实验方法和DEM经验模型
6.3.5 理论分析与理论模型
6.4 DEM精度模型分析
6.4.1 基于等高线数据的DEM精度分析
6.4.2 基于格网数据的DEM精度分析
6.5 DEM地形描述误差分析
思考及练习题

7 坡面地形因子提取
7.1 概述
7.1.1 坡面因子的分类及提取方法
7.1.2 坡面因子提取的算法基础
7.1.3 坡面因子提取常用的分析窗口
7.2 坡度、坡向
7.2.1 坡度的提取
7.2.2 坡向的提取
7.3 坡形
7.3.1 宏观坡形因子
7.3.2 地面曲率因子
7.3.3 地面变率因子
7.4 坡长
7.5 坡位
7.6 坡面复杂度因子
7.6.1 地形起伏度
7.6.2 地表粗糙度
7.6.3 地表切割深度
7.6.4 高程变异系数
7.6.5 实际应用例证
思考及练习题

8 特征地形要素的提取
8.1 地形特征点的提取
8.2 山脊线、山谷线的提取
8.2.1 谷脊特征线提取方法概述
8.2.2 基于规则格网DEM数据提取山脊与山谷线的典型算法
8.3 沟沿线的提取
8.4 水系的提取
8.4.1 水系提取概述
8.4.2 基于地表径流漫流模型的水系提取算法
8.5 流域的提取
8.6 可视性分析
8.6.1 判断两点之间的可视性的算法
8.6.2 计算可视域的算法
8.6.3 可视性分析最基本的用途
思考及练习题

9 DEM的地形统计分析
9.1 概述
9.2 基本统计量
9.2.1 代表数据集中趋势的统计量
9.2.2 代表数据离散程度的统计量
9.2.3 代表数据分布形态的统计量
9.2.4 其他统计量
9.3 分级统计分析
9.3.1 分级的概念与目的
9.3.2 分级的原则
9.3.3 分级统计的方法
9.4 相关分析
9.4.1 空间自相关
9.4.2 地形因子相关分析
9.5 回归分析
9.5.1 直接利用DEM数据的回归
9.5.2 地形因子参与的回归
9.5.3 地形因子与非地形因子的回归
9.6 趋势面分析
9.7 系统聚类分析
思考及练习题

10 DEM的地学模型分析
10.1 概述
10.1.1 地学模型的类型和特点
10.1.2 地学模型中引人DEM的必要性
10.1.3 基于DEM的地学模型分析方法
10.2 DEM模型分析
10.2.1 DEM直接建模
10.2.2 DEM多信息复合建模
10.3 DEM辅助模型分析
10.3.1 DEM直接应用
10.3.2 DEM扩展应用
思考及练习题
主要参考文献

精彩书摘

合成孔径雷达摄图，能使导弹击中隐蔽和伪装的目标。合成孔径雷达还用于深空探测，如用合成孔径雷达探测月球、金星的地质结构。
2）机载激光扫描数据采集 机载激光扫描系统往往又称为机载激光雷达UDAR。激光扫描不需要反光镜，还可以被看到，而且也很少受气候条件影响，测量精度高，因此，机载激光扫描成为测绘困难地区（如密集的城区、森林地区）和物体（电力线等）的新兴技术。
机载激光扫描系统主要包括以下部分：激光测距仪LRF（1aser range finder）、控制在线数据采集的计算机系统、测距数据储存、GPS／INS和可能的影像数据的介质、扫描器、GPS／INS定位与姿态测定系统、平台和固定设备、地面GPS参考站、任务计划和后处理软件、GPS导航、其他选件（如CCD相机等）。图3.9显示了车载三维激光扫描系统的基本组成。
机载激光扫描的工作原理主要是利用主动遥感的原理，机载激光扫描系统发射出激光信号，经由地面反射后到系统的接收器，通过计算发射信号和反射信号之间的相位差或时间差，来得到地面的地形信息。对获得的激光扫描数据，利用其他大地控制信息将其转换到局部参考坐标系统即得到局部坐标系统中的三维坐标数据。再通过滤波、分类等剔除不需要的数据，就可以进行建模了。对三维坐标数据进行滤波处理就可以得到DEM数据。利用激光扫描生成的数字表面模型的高程精度可以达到10cm，空间分辨率可以达到1m，可以满足房屋检测等高精度数据的需要。

前言/序言

　　数字高程模型（digital elevation model，DEM）的概念由Miller于1958年提出，经过40多年的发展，关于DEM的诸多基础理论问题都得到了深入的研究，DEM以及基于DEM数字地形分析的理论与技术方法体系正在形成。作为地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统，国家测绘部门将其作为国家空间数据基础设施（national spatial data infrastructure NSD建设的重要内容之一。随着全国多尺度DEM的相继建立，其正在科学研究、生产与国防建设中发挥越来越重要的作用。在理论研究方面，DEM的不确定性、DEM的尺度效应、DEM的地学分析、基于DEM的数据挖掘都取得了很大的突破。在应用方面，也从一般的地形因子提取、支持三维漫游等简单应用向更多样的形式、更广泛的领域发展。可以说，在很多应用者看来，DEM所代表的已经不仅仅是一般的记录海拔的空间数据，还包括一种空间分析的思路、一种地学处理的方法。
　　近年来，高等院校有关专业，特别是自然地理学、地图学与地理信息系统、地图制图与地理信息工程、摄影测量与遥感、大地测量学与测量工程等专业都纷纷将数字高程模型作为本科生、研究生的必修或选修课。现在迫切需要在内容上既强调基本概念与基本理论又融合最新研究成果、在方法上既注重培养学生基本能力又强化培养创新思维能力的教材。
　　南京师范大学地图学与地理信息系统学科是国家重点学科，数字地形分析是该学科的重点研究方向之一。近年来，作者先后承担了3项国家科技部“863”项目及6项国家自然科学基金课题的研究，还承担了数字高程模型方面的本科生与研究生的教学工作。本书力求实现基础理论与最新研究成果、科学性与实用性、系统性与可读性的有机结合。全书由两大部分构成，共10章。第1～6章为DEM数据篇，着重介绍DEM的概念、数据获取、数据组织与管理、建立与处理、可视化及数据的不确定性；第7～10章为DEM分析方法篇，通过抽象与提炼，将基于DEM的数字地形分析方法归纳为坡面地形因子的提取、特征地形要素的提取、DEM地形统计分析、DEM地学模型分析四种基本类型，并附以大量的例证，归纳出DEM地学分析的原理与方法。

《数字高程模型应用与实践》 第一章 绪论：数字高程模型的概念与意义 数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是数字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）的一种，它以规则或不规则的格网点形式，连续地、定量地表示地表高程信息。DEM是地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）等现代空间信息技术的核心数据之一，其应用已深入到国土资源管理、城市规划、水利工程、地质灾害评估、环境监测、军事测绘等诸多领域。 本章将首先追溯DEM的起源与发展历程，探讨其作为一种空间数据模型所蕴含的科学内涵。我们将深入解析DEM的定义、组成要素以及与其他地形模型（如DTM、DSM）的区别，强调DEM的核心价值在于其对地表高程的精确量化表达。随后，我们将宏观地阐述DEM在现代社会发展中的重要作用，通过列举一系列典型应用案例，生动展示DEM如何为解决实际问题提供关键的空间信息支持。从宏观的区域地貌分析，到微观的工程设计细节，DEM都扮演着不可或缺的角色。我们将重点分析DEM在地理环境研究、资源开发利用、灾害防治、基础设施建设等方面的突出贡献，激发读者对DEM技术潜力的深入认识。最后，本章将简要介绍DEM数据获取的几种主要方式，为后续章节的学习奠定基础。 第二章 DEM数据获取技术：从传统到现代 DEM数据的精度和质量直接影响着后续应用的效果。本章将系统性地梳理当前主流的DEM数据获取技术，并对其原理、优缺点及适用范围进行深入剖析。 首先，我们将详细介绍航空摄影测量法。这种传统而经典的DEM获取手段，通过航空影像的立体测图原理，能够生成高精度的DEM。我们将阐述其数据采集流程，包括航线规划、航空相机选型、影像重叠度控制等关键环节，并重点讲解解析测图和数字化成图的技术要点。 接着，我们将重点阐述遥感影像在DEM生产中的应用。随着遥感技术的发展，多源、多光谱、高分辨率的遥感影像为DEM的生成提供了更为广阔的可能性。我们将深入探讨以下几种主要技术： 立体像对法： 利用同一区域不同视角的遥感影像，通过光线交会原理，提取地表高程信息。我们将分析不同传感器（如光学传感器、雷达传感器）的立体像对获取特性，并介绍相关的匹配算法和三维重建技术。 雷达干涉测量（InSAR）： 这种技术利用同一雷达传感器在不同时间或不同轨道获取的同一区域的两幅SAR影像，通过相位差计算地表形变和高程信息。我们将详细阐述InSAR的工作原理，包括干涉图生成、相位解缠、地形校正等关键步骤，并介绍其在DEM生成中的优势，如全天候、全天时工作能力以及对植被覆盖区域的穿透能力。 激光扫描（LiDAR）： LiDAR技术通过激光脉冲测量地表目标与传感器之间的距离，从而实现高精度地形测量。我们将重点介绍机载LiDAR和地面LiDAR系统的工作原理，分析激光回波的特性，以及如何从激光点云数据中提取DEM。LiDAR的超高精度和对地表细节的丰富捕捉能力，使其成为当前DEM生产的热门技术。 此外，我们还将简要介绍传统的地形测量方法，如全站仪测量、GPS测量等，并分析其在特定条件下的适用性。最后，本章将对比分析不同DEM数据获取技术的优劣势，为读者根据实际需求选择合适的技术提供参考。 第三章 DEM数据预处理与质量控制 原始DEM数据往往存在各种误差和不规则性，为保证DEM在后续应用中的准确性和可靠性，数据预处理与质量控制是必不可少的环节。本章将详细介绍DEM数据预处理的主要内容与常用方法。 首先，我们将重点关注DEM的误差来源与类型。我们将分析由于传感器、采集平台、处理算法、环境因素等引起的系统误差和随机误差，并对DEM数据进行质量评估。评估指标包括高程精度、平面位置精度、空间分辨率、数据完整性等。常用的质量评估方法包括与已知精度较高的控制点进行对比，以及统计分析DEM数据的局部变化特征。 接着，我们将深入讲解DEM数据预处理的关键步骤： 数据格式转换与投影变换： 介绍不同DEM数据格式（如ASC、TIF、GeoTIFF、ASCII Grid等）之间的转换方法，以及将DEM数据统一到同一坐标系和投影下的必要性与操作流程。 空值处理（NoData Handling）： DEM数据中常存在空值区域，影响后续分析。我们将介绍多种空值填充方法，如最近邻插值、反距离权重插值、克里金插值、样条插值等，并分析不同方法的适用场景。 平滑滤波： 消除DEM数据中的噪声和毛刺，保留地表真实形态。我们将介绍多种平滑滤波算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、Lee滤波等，并探讨不同滤波窗口大小对DEM形态的影响。 去尖锐特征（De-speckling）： 针对LiDAR等数据中可能出现的孤立高值或低值点，进行有效去除。 地形坡度、坡向、坡度变化率等派生地形因子计算： 介绍如何从DEM中计算这些重要的地形属性，并阐述这些属性在不同应用中的意义。 地形不规则性与光滑度分析： 探讨如何量化DEM数据的局部起伏程度，以及这种度量在评估地形复杂性方面的作用。 最后，本章将强调DEM数据质量控制的重要性，并提供一套完整的DEM数据质量控制流程，以确保DEM数据在各种应用中都能发挥最佳效果。 第四章 DEM数据可视化与表达 DEM数据是一种重要的空间数据，其直观、有效的可视化表达对于理解地形特征、辅助决策至关重要。本章将系统介绍DEM数据的多种可视化方法及其在不同应用中的实践。 我们将首先从基础地形图的生成开始。这包括等高线的提取与绘制，以及利用等高线进行地形的二维表达。我们将讲解等高线提取的算法原理，如阶梯法、地形追迹法等，并讨论等高线的密集度、间隔对地形表达效果的影响。 随后，我们将深入探讨三维地形可视化技术。这是DEM应用中最直观、最具吸引力的表现形式。 三维地形表面模型（3D Terrain Surface Model）： 利用DEM数据直接生成三维地形表面。我们将介绍多种生成方法，如基于格网的DEM直接绘制，以及基于TIN（三角不规则网络）模型的三维表达。 地形渲染技术： 坡度渲染（Slope Shading）： 根据地表坡度信息对地形进行着色，高坡度区域显示深色，低坡度区域显示浅色，能够突出地形的起伏变化。 坡向渲染（Aspect Shading）： 根据地表坡向信息进行着色，能够展示地表受光照的角度和方向，有助于分析日照、水文等问题。 地形晕渲（Hillshading）： 模拟太阳光照射在地表产生的阴影效果，从而增强地形的立体感和视觉冲击力。我们将详细介绍地形晕渲的计算原理，包括光源方向、地形坡度坡向等参数的设定。 数字地形模型（DTM）与数字表面模型（DSM）的融合渲染： 探讨如何将建筑物、植被等信息融入到DEM渲染中，生成更具现实感的三维场景。 纹理贴图与材质渲染： 将卫星影像、航空影像或其他纹理信息贴合到三维地形表面，使其更接近真实地貌。我们将介绍纹理映射的原理和方法。 交互式三维漫游与分析： 结合GIS软件，实现用户在三维地形模型中的自由漫游，并进行距离测量、面积计算、视线分析等交互式操作。 此外，本章还将介绍DEM数据在专题地图制作中的应用，如叠加分析、制图表达等。最后，我们将通过实际案例，展示不同可视化方法在地形解译、规划设计、公众展示等场景中的独特价值。 第五章 DEM在水文分析中的应用 DEM是进行水文分析的基础数据，它能够有效地模拟地表水的运动过程，为水资源管理、洪水预警、水土保持等提供关键信息。本章将深入探讨DEM在水文分析中的一系列典型应用。 首先，我们将介绍DEM在流域划分与水系提取中的作用。利用DEM，可以准确地识别地表汇水区域，划分流域边界，并提取河流、溪流等水系网络。我们将阐述流域划分的算法原理，如水流方向计算、汇水区域分析等。 接着，我们将重点讲解DEM在洪水淹没模拟中的应用。通过建立水流动力学模型，结合DEM的地形信息，可以模拟不同频率的洪水在特定区域的淹没范围和淹没深度。我们将介绍常用的洪水淹没模型，并分析DEM精度对洪水模拟结果的影响。 DEM驱动的水文模型： 介绍如何将DEM数据作为驱动因子，输入到各种水文模型中，如SWAT、HEC-RAS等，以模拟地表径流、土壤水分、蒸散发等过程。 淹没分析流程： 从DEM提取坡度坡向，计算水流累积量，并结合淹没阈值，生成淹没图。 影响因素分析： 探讨DEM分辨率、数据精度、降雨量、河道糙率等因素对洪水淹没模拟结果的影响。 此外，本章还将介绍DEM在以下水文相关领域的应用： 侵蚀与泥沙输移分析： 利用DEM计算地表坡度、坡长等因子，结合降雨数据，模拟土壤侵蚀过程，预测泥沙淤积区域。 地下水流场模拟： 在一定条件下，DEM也可以作为地下水流场模拟的辅助数据，分析地下水补给与排泄。 湿地保护与水土保持规划： 通过DEM分析区域内的低洼地带、汇水区域，为湿地保护和水土保持项目的规划提供科学依据。 水利工程设计： 在水库选址、渠道设计、排水系统规划等水利工程建设中，DEM能够提供关键的地形依据。 本章将通过具体案例，展示DEM在水文分析中的强大功能，并强调DEM数据质量对于水文分析结果准确性的重要性。 第六章 DEM在地形地貌分析中的应用 DEM是研究和分析地形地貌的基础，能够帮助我们揭示地表形态特征、演化过程以及相关的地质环境。本章将聚焦DEM在地形地貌分析中的多样化应用。 我们将从地形形态因子提取与解译开始。 坡度与坡向分析： 深入分析坡度与坡向的计算方法，并探讨其在不同地貌单元（如山地、平原、高原）中的分布特征，以及它们与植被、土壤、地质构造等因素的关系。 地形起伏度分析： 介绍如何通过计算局部区域内的最高点与最低点的高差，或者方差等指标，量化地形的起伏程度，从而区分平缓地带与崎岖地区。 曲率分析（Profile Curvature, Plan Curvature, Tangential Curvature）： 讲解不同类型的曲率计算及其在地貌特征解译中的意义，例如，剖面曲率可以反映坡面的汇流或扩散趋势，平面曲率可以反映坡面的横向形态。 地形湿度指数（Topographic Wetness Index, TWI）： 介绍TWI的计算方法及其在地貌中指示土壤水分聚集区域的作用，与地表径流、植被分布等密切相关。 接着，我们将探讨DEM在地质灾害风险评估中的应用。 滑坡与崩塌灾害分析： 利用DEM提取地表坡度、坡向、坡长、高程等信息，识别潜在的滑坡和崩塌发育区域，并评估其发生概率。 泥石流沟谷识别与模拟： 通过DEM分析沟谷的形态、汇水面积、坡度等特征，识别潜在的泥石流通道，并进行泥石流运动过程的初步模拟。 地质构造分析： 在地质调查中，DEM可以帮助识别地表断裂、褶皱等构造形态，辅助进行地质图的绘制和地质解释。 此外，本章还将介绍DEM在以下地形地貌相关领域的应用： 地貌单元划分与分类： 基于DEM提取的地形因子，可以对区域地貌进行科学的划分和分类，为地貌学研究提供基础。 地貌演化过程研究： 通过对比不同时期的DEM数据，可以研究地貌的侵蚀、沉积、构造抬升等演化过程。 自然景观分析与评价： DEM可以用于分析地形的视觉景观特征，如山脉的轮廓、河谷的形态等，为旅游资源开发和景观规划提供依据。 土壤类型与植被分布预测： 地形因子是影响土壤形成和植被分布的重要因素，DEM可以作为土壤和植被模型的重要输入。 本章强调，DEM作为一种直观、定量化的地形信息载体，为深入理解地球表面的复杂形态和地质过程提供了强有力的工具。 第七章 DEM在城市规划与管理中的应用 DEM在城市规划与管理中扮演着日益重要的角色，它能够提供精细的地形信息，为城市的可持续发展提供科学支撑。本章将详细阐述DEM在城市规划与管理中的各项应用。 首先，我们将重点关注DEM在城市基础设施规划与设计中的应用。 道路、管线选线优化： 利用DEM分析地形坡度、高程变化，为道路、排水管、供水管等基础设施的选线提供最优方案，减少工程量，降低建设成本。 场地平整与土方量计算： 在建筑物选址、场地开发过程中，DEM可以精确计算场地平整所需挖填方量，为工程预算提供依据。 城市排水系统规划： 通过DEM分析地表汇水区域和坡度，优化城市排水管网的设计，有效解决城市内涝问题。 接着，我们将深入探讨DEM在城市环境评估与风险管理中的应用。 城市热岛效应分析： DEM可以与建筑物高度模型（DSM）结合，分析城市峡谷效应，评估建筑物对风场和热量传播的影响，从而更好地理解和缓解城市热岛效应。 城市洪涝灾害风险评估： 结合城市排水管网数据和DEM，进行城市内涝风险评估，识别易涝区域，并制定相应的防洪减灾措施。 城市地质灾害防治： 在城市周边山体区域，利用DEM分析坡度、坡向等，识别滑坡、崩塌等地质灾害的潜在危险区域，为城市建设提供安全保障。 城市绿地系统规划： DEM可以帮助识别城市中适宜进行绿化、公园建设的地形区域，优化城市绿地系统的布局。 此外，本章还将介绍DEM在以下城市规划管理领域的应用： 城市三维建模与可视化： DEM是构建城市三维地理模型的基础，能够提升城市规划的直观性和公众参与度。 城市景观分析与保护： 利用DEM分析城市的地形特征，识别具有重要景观价值的区域，并制定相应的保护措施。 城市交通流量模拟： 在交通流量模拟中，DEM可以影响车辆的行驶速度和路线选择。 城市空气质量模拟： DEM能够影响城市区域的风场分布，从而间接影响空气污染物的扩散。 本章强调，DEM是现代城市规划管理不可或缺的空间信息工具，其精细化的地形信息为城市的可持续发展和居民生活质量的提升提供了重要支持。 第八章 DEM在遥感图像处理与分析中的应用 DEM在遥感图像处理与分析中扮演着至关重要的辅助角色，它能够校正遥感影像的几何畸变，并为后续的图像解译和分析提供重要的地形背景信息。本章将详细介绍DEM在遥感图像处理与分析中的应用。 首先，我们将重点讲解DEM在遥感影像几何校正中的应用。 辐射畸变校正（Orthorectification）： 遥感影像因地形起伏而存在辐射畸变，DEM是进行辐射畸变校正的关键数据。通过DEM，可以精确计算影像上各像素点相对于地面的真实空间位置，生成无辐射畸变的 Ortho-image。我们将详细阐述辐射畸变校正的原理，包括地形引起的位移量计算，以及几何变换的方法。 地形阴影与辐射亮度衰减校正： DEM能够帮助识别遥感影像中的地形阴影区域，并计算阴影的范围和强度，从而进行阴影校正，使得不同地形区域的物体能够获得更真实的辐射亮度值。同时，DEM也能用于校正由于大气散射和吸收引起的辐射亮度衰减。 接着，我们将深入探讨DEM在遥感图像解译中的应用。 地形背景信息的叠加： 将DEM生成的地形图（如等高线图、晕渲图）叠加到遥感影像上，能够帮助分析地表目标与地形之间的空间关系，例如，识别不同地形单元上的植被类型、土地利用方式等。 地形引导的图像分割与分类： 利用DEM提取的地形因子（如坡度、坡向、曲率等），可以作为辅助特征，与遥感影像的光谱信息结合，提高图像分割和分类的精度。例如，在植被分类中，不同坡度坡向可能对应不同的植被群落。 地物高度信息提取（结合DSM）： 当DEM与DSM（数字表面模型）结合时，可以分析地物的高度信息，例如，识别建筑物的高度、树冠的形态等，这对于城市遥感、森林监测等应用至关重要。 地物阴影分析： 通过DEM分析太阳照射角度和地形，可以精确识别遥感影像中的地物阴影，这有助于估算地物的遮蔽程度，以及在某些情况下推断地物的高度。 此外，本章还将介绍DEM在以下遥感应用中的辅助作用： 灾害监测与评估： 在地震、滑坡、洪水等灾害事件发生后，利用DEM可以分析灾害发生的地形条件，并与灾前遥感影像叠加，评估灾害的影响范围和破坏程度。 土地覆盖变化检测： DEM可以为土地覆盖变化检测提供地形背景，帮助区分由于地形变化引起的光谱差异和真实地物覆盖的变化。 地物表面参数反演： 在某些地物参数（如地表温度、叶面积指数等）的反演模型中，DEM可以作为重要的辅助输入，以考虑地形对这些参数的影响。 本章强调，DEM与遥感图像的紧密结合，能够极大地提升遥感数据的处理精度和分析能力，为更深入的地球表面观测与研究提供强大的支持。 第九章 DEM与其他空间数据融合与应用 DEM作为一种基础的空间地理要素，与其他各类空间数据进行融合，能够产生更丰富、更深入的应用价值。本章将系统介绍DEM与其他空间数据融合的技术与典型应用。 首先，我们将重点介绍DEM与GIS（地理信息系统）数据的融合。 DEM与矢量数据的叠加分析： 将DEM与道路、河流、行政边界、土地利用图等矢量数据进行空间叠加，实现多源数据的综合分析。例如，分析道路沿线的坡度，识别河流流域内的土地利用类型。 DEM与栅格数据的多层分析： 将DEM与其他栅格数据（如土地覆盖类型、土壤类型、降雨量等）进行像元级或区域级的运算，实现复杂的空间分析。例如，分析不同土壤类型区域的地形特征，或者预测降雨量对不同地形区域的径流影响。 接着，我们将深入探讨DEM与三维城市模型（DSM）的融合。 DEM与DSM的高程信息整合： DEM代表地表高程，而DSM包含建筑物、植被等地物的高度信息。将两者融合，可以构建完整的城市三维地理模型。 视线分析与日照分析： 结合DEM和DSM，可以进行更精确的视线分析（例如，评估某建筑物的视野范围）和日照分析（例如，评估太阳能电池板的发电潜力），这对于城市规划、建筑设计至关重要。 城市风场模拟： 城市峡谷的形态（由DSM体现）与地形（由DEM体现）共同影响城市风场，融合数据可以更准确地模拟城市风环境。 此外，本章还将介绍DEM与以下各类空间数据的融合及其应用： DEM与遥感影像的融合： 如前所述，DEM可用于遥感影像的几何校正，并为图像解译提供地形背景。 DEM与GPS数据的融合： GPS数据可用于高精度DEM的验证与更新，而DEM可以辅助GPS数据的定位与导航。 DEM与地质数据的融合： DEM可以辅助识别地质构造，预测地质灾害，与地质图、地球物理勘探数据融合，能更全面地理解区域地质环境。 DEM与社会经济数据的融合： 将DEM的地形信息与人口密度、经济发展水平等社会经济数据结合，可以分析地形对人类活动的影响，例如，地形对交通可达性的影响，地形对农业生产的影响。 DEM与互联网地理信息（WebGIS）的融合： 将DEM集成到WebGIS平台，能够实现DEM数据的在线发布、查询和分析，为公众提供更便捷的地形信息服务。 本章强调，DEM与其他空间数据的有效融合，是实现复杂空间问题分析与解决的关键。通过多源数据的互补与整合，可以极大地拓展DEM的应用范畴，创造出更具价值的地理信息产品与服务。 第十章 DEM的未来发展趋势与挑战 随着科技的不断发展，DEM技术也在持续进步，本章将展望DEM的未来发展趋势，并探讨其面临的挑战。 首先，在数据获取方面，未来DEM将朝着更高精度、更广范围、更频繁更新的方向发展。 高分辨率、高精度的DEM数据： 随着新一代遥感传感器（如高分辨率光学传感器、SAR干涉测量技术、新一代LiDAR系统）的不断涌现，未来我们将获得分辨率更高、精度更优的DEM数据，这将极大地提升DEM在精细化应用中的能力。 实时或近实时的DEM更新： 随着观测技术的进步，对地表变化的监测需求日益增长，未来DEM的更新频率将可能进一步提高，甚至实现实时或近实时的DEM数据生产。 多源DEM数据融合与质量提升： 融合不同来源（航空、卫星、地面）的DEM数据，利用机器学习等先进算法，有望生成质量更高、覆盖更广的DEM产品。 其次，在数据处理与分析方面，人工智能（AI）和机器学习（ML）将扮演越来越重要的角色。 AI驱动的DEM生产自动化： 利用AI技术，可以实现DEM生产流程的自动化，例如，自动提取立体像对、自动进行相位解缠、自动识别和去除噪声点等，提高生产效率和数据质量。 ML在DEM分析中的应用： 机器学习算法将更加广泛地应用于DEM数据的地形分类、地貌特征提取、灾害风险预测等方面，能够发现更深层次的地形与地物之间的关系。 大模型与DEM的结合： 未来，将可能出现针对地理空间数据的大模型，能够更好地理解和分析DEM数据，并与自然语言处理等技术结合，实现更智能化的DEM应用。 第三，在应用层面，DEM的应用领域将继续拓展，并与新兴技术深度融合。 智慧城市与数字孪生： DEM作为数字孪生城市的基础地形数据，将与建筑模型、交通模型、环境模型等深度融合，构建精细化的城市数字孪生。 无人驾驶与智能导航： 高精度DEM将成为无人驾驶汽车和无人机的重要导航数据，辅助其精确感知环境和规划路径。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）应用： DEM将为VR/AR技术提供逼真的地形环境，应用于游戏、教育、旅游等领域。 气候变化与环境监测： DEM在监测地表变化、模拟水文过程、评估自然灾害等方面发挥着关键作用，将继续支持气候变化研究和环境监测工作。 最后，DEM发展面临的挑战也不容忽视。 数据精度与一致性： 如何在不同区域、不同时间获取并保持DEM数据的高精度与一致性，仍然是一个挑战。 海量DEM数据的存储与管理： 随着DEM数据分辨率的不断提高和覆盖范围的扩大，海量数据的存储、管理和高效访问将是重要课题。 专业人才的培养： 掌握DEM相关的先进技术和应用方法，需要具备跨学科的知识和技能，人才培养仍然是关键。 成本效益与数据共享： 高精度DEM数据的生产成本较高，如何实现数据的有效共享和推广应用，以降低应用门槛，也是需要解决的问题。 本章的展望旨在激发读者对DEM技术未来发展的思考，并为相关领域的研究和应用提供方向指引。

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这本书给我的整体感觉就是“专业且易懂”，作为一本国家级规划教材，它在内容的深度和广度上都达到了很高的水准，几乎涵盖了DEM学习过程中所有关键的环节。但同时，它的讲解方式又非常人性化，能够充分考虑到不同层次的学习者的需求。我尤其赞赏书中在不同章节之间设置的“承上启下”和“拓展阅读”部分，这有助于我建立起更宏观的知识体系，并且能够了解到更多的相关信息。我之前尝试过一些其他关于DEM的书籍，要么过于理论化，让人望而生畏，要么过于浅显，无法满足深入学习的需求。而这本书恰好找到了一个绝佳的平衡点，既有足够的深度，又不失易懂性。我相信，对于任何想要系统学习DEM的读者来说，这本书都会是一个非常明智的选择。

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在学习DEM的过程中，我最大的困扰就是各种软件操作的繁琐和不确定性。这本书在这方面做得非常到位，它不仅详细介绍了各种主流DEM处理软件的使用方法，还提供了很多实用的小技巧和注意事项。我尝试跟着书中的步骤进行操作，发现每一步都非常具体，甚至连一些菜单的选项和参数的设置都一一列举，这极大地减少了我在实践中遇到的阻碍。书中还包含了一些实际案例的分析，通过这些案例，我能更直观地了解DEM在不同领域是如何应用的，比如在地理信息系统、城市规划、水利工程等等。这让我看到了DEM技术的广阔前景，也激发了我进一步深入学习的动力。这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这样做”，这对于提升我的专业技能非常有帮助。

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从我个人的学习经历来看，一本优秀的教材不仅要有扎实的理论基础，更要能够激发读者的学习兴趣。这本书在这方面做得非常出色，它在讲解概念的时候，会穿插一些关于DEM发展历史和前沿技术的介绍，让我对这个领域有了更深的认识，也更加渴望去探索未知。书中的语言表达非常流畅，没有生涩难懂的专业术语堆砌，即便是一些比较复杂的原理，作者也能用简洁明了的语言进行阐述。我最喜欢的是书中提供的一些思考题和练习题，它们能够很好地检验我是否真正理解了所学内容，并且能够引导我从不同的角度去思考问题。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，在我学习的道路上给予我很多启迪。

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这本书的封面设计和排版我都非常喜欢，朴素又不失专业感，封面上的“数字高程模型教程（第2版）”几个字清晰醒目，后面的“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”更是让人对它的权威性有了初步的信任。拿到手的时候，纸张的触感很好，翻阅起来很顺畅，每一页的印刷质量都非常高，文字清晰，图片也色彩饱满，这对于一本教程类书籍来说，是非常重要的。我是一个刚开始接触DEM（数字高程模型）的初学者，之前看了一些零散的资料，总觉得碎片化，不成体系。看到这本书的目录，我便被深深吸引了，从基础概念的介绍，到各种数据的获取与处理，再到DEM的应用，整个逻辑脉络非常清晰，覆盖面也很广。特别是它提到“第2版”，这意味着它可能吸取了第一版的经验，内容更加完善和更新，这对于我们学习者来说，无疑是巨大的福音。

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这本书的写作风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是更像一位经验丰富的老师在耐心引导，深入浅出。我尤其欣赏它在讲解一些复杂概念时，会运用大量的实例和类比，比如在解释DEM的生成原理时，作者就用到了我们生活中常见的“地图地形”的比喻，一下子就把抽象的概念变得形象起来，让我这个完全没有基础的人也能轻松理解。书中的配图和图表也做得非常出色，不仅数量多，而且都紧密结合文本内容，能够直观地展示原理和操作步骤。我经常会在学习某个知识点后，反复观看相关的图表，加深记忆。虽然我还没有完全看完，但从目前的阅读体验来看，这本书的理论讲解与实践操作相结合的程度非常好，让人感觉学到的知识是扎实的，是可以付诸实践的。

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USGuSDEM的特s点

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DEM直接应用

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z特征嵌入式数据模型

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(97%好评)

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8.2.2

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很好的一本理论书，很犀利。

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9.3

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6.1.1