數字高程模型教程（第2版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

湯國安，李發源，劉學軍 著

圖書標籤:

• 數字高程模型
• DEM
• GIS
• 遙感
• 地理信息係統
• 地形分析
• 建模
• 教程
• 高等教育
• 規劃教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030268921

版次：2

商品編碼：10320259

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-05-01

頁數：264

正文語種：中文

附件：光盤

附件數量：1

編輯推薦

科學性與實用性有機結閤 係統性與可讀性有機結閤 基礎理論與最新研究成果有機結閤 深入淺齣。循序漸進，兼顧教師教學與學生自學。

內容簡介

《數字高程模型教程（第2版）》DEM是地理數據庫中的核心數據，是進行地形分析的基礎，廣泛應用於測繪、遙感以及資源、環境、城市規劃、農林、災害、水電工程、軍事等領域。《數字高程模型教程（第2版）》係統介紹瞭DEM的基本概念、DEM的數據組織與管理、DEM數據獲取方法、DEM的建立與處理和DEM的可視化錶達及精度分析等基本理論與關鍵技術；從坡麵地形因子提取、特徵地形要素提取、地形統計分析以及地學模型分析四個不同方麵，闡述瞭DEM數字地形分析的基本理論與方法。全書每章都配有一定量的思考題與練習題，還配有教學課件及實驗數據光盤，便於學生復習與練習。
《數字高程模型教程（第2版）》可作為高等院校地理、地質、海洋、氣象、測繪、環保等專業本科生和研究生教材，也可供其他相關學科的各類專業技術人員閱讀參考。

目錄

前言
1 概論
1.1 地錶形態錶達：從模擬到數字
1.2 數字高程模型：概念與理解
1.2.1 數字高程模型的定義
1.2.2 數字高程模型的研究內容
1.2.3 數字高程模型的類型
1.2.4 數字高程模型的特點
1.3 數字高程模型的信息特徵：從DEM到DTM
1.4 數字高程模型的係統結構與功能
1.4.1 DEM建立
1.4.2 DEM操作
1.4.3 DEM分析
1.4.4 DEM可視化
1.4.5 DEM應用
1.5 數字高程模型與地理信息係統的關係
1.6 數字高程模型的應用範疇與前景
1.6.1 科學研究應用
1.6.2 商業應用
1.6.3 工業、工程應用
1.6.4 管理應用
1.6.5 軍事應用
1.6.6 數字地球應用
1.6.7 DEM功能與應用需求關係
思考及練習題

2 DEM數據組織與管理
2.1 DEM數據模型
2.1.1 鑲嵌數據模型
2.1.2 規則鑲嵌數據模型
2.1.3 不規則鑲嵌數據模型
2.1.4 特徵嵌入式數據模型
2.2 DEM數據結構
2.2.1 規則格網DEM數據結構
2.2.2 不規則三角網DEM數據結構
2.2.3 格網與不規則三角網結構混閤結構
2.2.4 格網DEM與TIN的對比
2.3 DEM數據庫管理
2.3.1 DEM數據庫內容
2.3.2 DEM數據庫結構
2.3.3 DEM數據庫數據組織
2.3.4 DEM元數據
2.3.5 DEM數據庫係統功能
思考及練習題

3 DEM數據獲取方法
3.1 DEM數據源特徵
3.1.1 地形圖數據及其特徵
3.1.2 攝影測量／遙感影像數據及其特徵
3.1.3 地麵測量數據及其特徵
3.1.4 既有DEM數據
3.2 DEM數據采樣理論基礎
3.2.1 地形麯麵幾何特徵
3.2.2 地形的復雜程度
3.2.3 地貌單元類型
3.3 DEM數據采樣策略與采樣方法
3.3.1 數字高程模型數據源的三大屬性
3.3.2 采樣的布點原則
3.3.3 DEM數據采集方法
3.3.4 DEM數據采集方法的對比分析
3.4 DEM數據采集質量控製
3.4.1 原始數據粗差檢測與剔除
3.4.2 原始數據的濾波處理
3.5 DEM數據共享和利用
3.5.1 我國DEM數據交換格式標準
3.5.2 我國不同比例尺DEM的特點
3.5.3 美國USGSDEM的特點
3.5.4 SRTM與ASTER-gdem數據的特點
思考及練習題

4 格網DEM建立
4.1 從散點到連續錶麵
4.1.1 DEM地形錶麵重建的地理內涵和數學機理
4.1.2 DEM質量評價標準
4.1.3 DEM建立的一般步驟與方法
4.2 規則格網DEM建立的基本思路
4.3 DEM內插數學模型
4.3.1 整體內插
4.3.2 局部分塊內插
4.3.3 逐點內插法
4.4 DEM建立過程
4.4.1 基於不規則分布采樣點的DEM建立
4.4.2 基於規則格網分布采樣點的DEM建立
4.4.3 基於等高綫分布采樣點的DEM建立
4.5 不規則三角網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 數據和TIN的類型
4.5.4 TIN的三角剖分準則
4.6 TIN與DEM之間的相互轉換
4.6.1 Grici至等高綫和TIN至等高綫的轉換
4.6.2 TIN至Grid和等高綫至Grid轉換
4.6.3 Grid至TIN和等高綫至TIN的轉換
思考及練習題

5 DEM的可視化錶達
5.1 概述
5.1.1 地形可視化概念
5.1.2 地形可視化錶達的基本類型
5.2 地形一維可視化錶達
5.3 地形二維可視化錶達
5.3.1 等高綫法
5.3.2 明暗等高綫法
5.3.3 分層設色法
5.3.4 地形暈渲法
5.4 地形三維可視化錶達
5.4.1 立體等高綫模型
5.4.2 三維綫框透視模型
5.4.3 地形三維錶麵模型
5.5 地形三維景觀模型
5.5.1 紋理映射概述
5.5.2 基於分形的地形三維景觀
5.5.3 基於紋理映射算法的地形三維景觀
5.5.4 基於遙感、航空影像的地形三維景觀
5.5.5 基於地物疊加的DEM可視化
5.5.6 基於虛擬現實的地形三維可視化
5.6 地形場景漫遊與動畫
思考及練習題

6 DEM精度分析
6.1 DEM的誤差源與誤差分類
6.1.1 誤差、精度與不確定性
6.1.2 DEM誤差源分析
6.1.3 DEM誤差分類體係
6.2 DEM精度描述指標和精度體係
6.2.1 DEM精度的數學模型
6.2.2 常用DEM精度描述指標
6.3 DEM精度評定方法和精度模型
6.3.1 檢查點法和DEM盧誤差模型
6.3.2 逼近分析和地形描述誤差
6.3.3 等高綫套閤分析和DEM定性評價模型
6.3.4 實驗方法和DEM經驗模型
6.3.5 理論分析與理論模型
6.4 DEM精度模型分析
6.4.1 基於等高綫數據的DEM精度分析
6.4.2 基於格網數據的DEM精度分析
6.5 DEM地形描述誤差分析
思考及練習題

7 坡麵地形因子提取
7.1 概述
7.1.1 坡麵因子的分類及提取方法
7.1.2 坡麵因子提取的算法基礎
7.1.3 坡麵因子提取常用的分析窗口
7.2 坡度、坡嚮
7.2.1 坡度的提取
7.2.2 坡嚮的提取
7.3 坡形
7.3.1 宏觀坡形因子
7.3.2 地麵麯率因子
7.3.3 地麵變率因子
7.4 坡長
7.5 坡位
7.6 坡麵復雜度因子
7.6.1 地形起伏度
7.6.2 地錶粗糙度
7.6.3 地錶切割深度
7.6.4 高程變異係數
7.6.5 實際應用例證
思考及練習題

8 特徵地形要素的提取
8.1 地形特徵點的提取
8.2 山脊綫、山榖綫的提取
8.2.1 榖脊特徵綫提取方法概述
8.2.2 基於規則格網DEM數據提取山脊與山榖綫的典型算法
8.3 溝沿綫的提取
8.4 水係的提取
8.4.1 水係提取概述
8.4.2 基於地錶徑流漫流模型的水係提取算法
8.5 流域的提取
8.6 可視性分析
8.6.1 判斷兩點之間的可視性的算法
8.6.2 計算可視域的算法
8.6.3 可視性分析最基本的用途
思考及練習題

9 DEM的地形統計分析
9.1 概述
9.2 基本統計量
9.2.1 代錶數據集中趨勢的統計量
9.2.2 代錶數據離散程度的統計量
9.2.3 代錶數據分布形態的統計量
9.2.4 其他統計量
9.3 分級統計分析
9.3.1 分級的概念與目的
9.3.2 分級的原則
9.3.3 分級統計的方法
9.4 相關分析
9.4.1 空間自相關
9.4.2 地形因子相關分析
9.5 迴歸分析
9.5.1 直接利用DEM數據的迴歸
9.5.2 地形因子參與的迴歸
9.5.3 地形因子與非地形因子的迴歸
9.6 趨勢麵分析
9.7 係統聚類分析
思考及練習題

10 DEM的地學模型分析
10.1 概述
10.1.1 地學模型的類型和特點
10.1.2 地學模型中引人DEM的必要性
10.1.3 基於DEM的地學模型分析方法
10.2 DEM模型分析
10.2.1 DEM直接建模
10.2.2 DEM多信息復閤建模
10.3 DEM輔助模型分析
10.3.1 DEM直接應用
10.3.2 DEM擴展應用
思考及練習題
主要參考文獻

精彩書摘

閤成孔徑雷達攝圖，能使導彈擊中隱蔽和僞裝的目標。閤成孔徑雷達還用於深空探測，如用閤成孔徑雷達探測月球、金星的地質結構。
2）機載激光掃描數據采集 機載激光掃描係統往往又稱為機載激光雷達UDAR。激光掃描不需要反光鏡，還可以被看到，而且也很少受氣候條件影響，測量精度高，因此，機載激光掃描成為測繪睏難地區（如密集的城區、森林地區）和物體（電力綫等）的新興技術。
機載激光掃描係統主要包括以下部分：激光測距儀LRF（1aser range finder）、控製在綫數據采集的計算機係統、測距數據儲存、GPS／INS和可能的影像數據的介質、掃描器、GPS／INS定位與姿態測定係統、平颱和固定設備、地麵GPS參考站、任務計劃和後處理軟件、GPS導航、其他選件（如CCD相機等）。圖3.9顯示瞭車載三維激光掃描係統的基本組成。
機載激光掃描的工作原理主要是利用主動遙感的原理，機載激光掃描係統發射齣激光信號，經由地麵反射後到係統的接收器，通過計算發射信號和反射信號之間的相位差或時間差，來得到地麵的地形信息。對獲得的激光掃描數據，利用其他大地控製信息將其轉換到局部參考坐標係統即得到局部坐標係統中的三維坐標數據。再通過濾波、分類等剔除不需要的數據，就可以進行建模瞭。對三維坐標數據進行濾波處理就可以得到DEM數據。利用激光掃描生成的數字錶麵模型的高程精度可以達到10cm，空間分辨率可以達到1m，可以滿足房屋檢測等高精度數據的需要。

前言/序言

　　數字高程模型（digital elevation model，DEM）的概念由Miller於1958年提齣，經過40多年的發展，關於DEM的諸多基礎理論問題都得到瞭深入的研究，DEM以及基於DEM數字地形分析的理論與技術方法體係正在形成。作為地理信息係統地理數據庫中最為重要的空間信息資料和賴以進行地形分析的核心數據係統，國傢測繪部門將其作為國傢空間數據基礎設施（national spatial data infrastructure NSD建設的重要內容之一。隨著全國多尺度DEM的相繼建立，其正在科學研究、生産與國防建設中發揮越來越重要的作用。在理論研究方麵，DEM的不確定性、DEM的尺度效應、DEM的地學分析、基於DEM的數據挖掘都取得瞭很大的突破。在應用方麵，也從一般的地形因子提取、支持三維漫遊等簡單應用嚮更多樣的形式、更廣泛的領域發展。可以說，在很多應用者看來，DEM所代錶的已經不僅僅是一般的記錄海拔的空間數據，還包括一種空間分析的思路、一種地學處理的方法。
　　近年來，高等院校有關專業，特彆是自然地理學、地圖學與地理信息係統、地圖製圖與地理信息工程、攝影測量與遙感、大地測量學與測量工程等專業都紛紛將數字高程模型作為本科生、研究生的必修或選修課。現在迫切需要在內容上既強調基本概念與基本理論又融閤最新研究成果、在方法上既注重培養學生基本能力又強化培養創新思維能力的教材。
　　南京師範大學地圖學與地理信息係統學科是國傢重點學科，數字地形分析是該學科的重點研究方嚮之一。近年來，作者先後承擔瞭3項國傢科技部“863”項目及6項國傢自然科學基金課題的研究，還承擔瞭數字高程模型方麵的本科生與研究生的教學工作。本書力求實現基礎理論與最新研究成果、科學性與實用性、係統性與可讀性的有機結閤。全書由兩大部分構成，共10章。第1～6章為DEM數據篇，著重介紹DEM的概念、數據獲取、數據組織與管理、建立與處理、可視化及數據的不確定性；第7～10章為DEM分析方法篇，通過抽象與提煉，將基於DEM的數字地形分析方法歸納為坡麵地形因子的提取、特徵地形要素的提取、DEM地形統計分析、DEM地學模型分析四種基本類型，並附以大量的例證，歸納齣DEM地學分析的原理與方法。

《數字高程模型應用與實踐》 第一章 緒論：數字高程模型的概念與意義 數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是數字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）的一種，它以規則或不規則的格網點形式，連續地、定量地錶示地錶高程信息。DEM是地理信息係統（GIS）、遙感（RS）、全球定位係統（GPS）等現代空間信息技術的核心數據之一，其應用已深入到國土資源管理、城市規劃、水利工程、地質災害評估、環境監測、軍事測繪等諸多領域。 本章將首先追溯DEM的起源與發展曆程，探討其作為一種空間數據模型所蘊含的科學內涵。我們將深入解析DEM的定義、組成要素以及與其他地形模型（如DTM、DSM）的區彆，強調DEM的核心價值在於其對地錶高程的精確量化錶達。隨後，我們將宏觀地闡述DEM在現代社會發展中的重要作用，通過列舉一係列典型應用案例，生動展示DEM如何為解決實際問題提供關鍵的空間信息支持。從宏觀的區域地貌分析，到微觀的工程設計細節，DEM都扮演著不可或缺的角色。我們將重點分析DEM在地理環境研究、資源開發利用、災害防治、基礎設施建設等方麵的突齣貢獻，激發讀者對DEM技術潛力的深入認識。最後，本章將簡要介紹DEM數據獲取的幾種主要方式，為後續章節的學習奠定基礎。 第二章 DEM數據獲取技術：從傳統到現代 DEM數據的精度和質量直接影響著後續應用的效果。本章將係統性地梳理當前主流的DEM數據獲取技術，並對其原理、優缺點及適用範圍進行深入剖析。 首先，我們將詳細介紹航空攝影測量法。這種傳統而經典的DEM獲取手段，通過航空影像的立體測圖原理，能夠生成高精度的DEM。我們將闡述其數據采集流程，包括航綫規劃、航空相機選型、影像重疊度控製等關鍵環節，並重點講解解析測圖和數字化成圖的技術要點。 接著，我們將重點闡述遙感影像在DEM生産中的應用。隨著遙感技術的發展，多源、多光譜、高分辨率的遙感影像為DEM的生成提供瞭更為廣闊的可能性。我們將深入探討以下幾種主要技術： 立體像對法： 利用同一區域不同視角的遙感影像，通過光綫交會原理，提取地錶高程信息。我們將分析不同傳感器（如光學傳感器、雷達傳感器）的立體像對獲取特性，並介紹相關的匹配算法和三維重建技術。 雷達乾涉測量（InSAR）： 這種技術利用同一雷達傳感器在不同時間或不同軌道獲取的同一區域的兩幅SAR影像，通過相位差計算地錶形變和高程信息。我們將詳細闡述InSAR的工作原理，包括乾涉圖生成、相位解纏、地形校正等關鍵步驟，並介紹其在DEM生成中的優勢，如全天候、全天時工作能力以及對植被覆蓋區域的穿透能力。 激光掃描（LiDAR）： LiDAR技術通過激光脈衝測量地錶目標與傳感器之間的距離，從而實現高精度地形測量。我們將重點介紹機載LiDAR和地麵LiDAR係統的工作原理，分析激光迴波的特性，以及如何從激光點雲數據中提取DEM。LiDAR的超高精度和對地錶細節的豐富捕捉能力，使其成為當前DEM生産的熱門技術。 此外，我們還將簡要介紹傳統的地形測量方法，如全站儀測量、GPS測量等，並分析其在特定條件下的適用性。最後，本章將對比分析不同DEM數據獲取技術的優劣勢，為讀者根據實際需求選擇閤適的技術提供參考。 第三章 DEM數據預處理與質量控製 原始DEM數據往往存在各種誤差和不規則性，為保證DEM在後續應用中的準確性和可靠性，數據預處理與質量控製是必不可少的環節。本章將詳細介紹DEM數據預處理的主要內容與常用方法。 首先，我們將重點關注DEM的誤差來源與類型。我們將分析由於傳感器、采集平颱、處理算法、環境因素等引起的係統誤差和隨機誤差，並對DEM數據進行質量評估。評估指標包括高程精度、平麵位置精度、空間分辨率、數據完整性等。常用的質量評估方法包括與已知精度較高的控製點進行對比，以及統計分析DEM數據的局部變化特徵。 接著，我們將深入講解DEM數據預處理的關鍵步驟： 數據格式轉換與投影變換： 介紹不同DEM數據格式（如ASC、TIF、GeoTIFF、ASCII Grid等）之間的轉換方法，以及將DEM數據統一到同一坐標係和投影下的必要性與操作流程。 空值處理（NoData Handling）： DEM數據中常存在空值區域，影響後續分析。我們將介紹多種空值填充方法，如最近鄰插值、反距離權重插值、剋裏金插值、樣條插值等，並分析不同方法的適用場景。 平滑濾波： 消除DEM數據中的噪聲和毛刺，保留地錶真實形態。我們將介紹多種平滑濾波算法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、Lee濾波等，並探討不同濾波窗口大小對DEM形態的影響。 去尖銳特徵（De-speckling）： 針對LiDAR等數據中可能齣現的孤立高值或低值點，進行有效去除。 地形坡度、坡嚮、坡度變化率等派生地形因子計算： 介紹如何從DEM中計算這些重要的地形屬性，並闡述這些屬性在不同應用中的意義。 地形不規則性與光滑度分析： 探討如何量化DEM數據的局部起伏程度，以及這種度量在評估地形復雜性方麵的作用。 最後，本章將強調DEM數據質量控製的重要性，並提供一套完整的DEM數據質量控製流程，以確保DEM數據在各種應用中都能發揮最佳效果。 第四章 DEM數據可視化與錶達 DEM數據是一種重要的空間數據，其直觀、有效的可視化錶達對於理解地形特徵、輔助決策至關重要。本章將係統介紹DEM數據的多種可視化方法及其在不同應用中的實踐。 我們將首先從基礎地形圖的生成開始。這包括等高綫的提取與繪製，以及利用等高綫進行地形的二維錶達。我們將講解等高綫提取的算法原理，如階梯法、地形追跡法等，並討論等高綫的密集度、間隔對地形錶達效果的影響。 隨後，我們將深入探討三維地形可視化技術。這是DEM應用中最直觀、最具吸引力的錶現形式。 三維地形錶麵模型（3D Terrain Surface Model）： 利用DEM數據直接生成三維地形錶麵。我們將介紹多種生成方法，如基於格網的DEM直接繪製，以及基於TIN（三角不規則網絡）模型的三維錶達。 地形渲染技術： 坡度渲染（Slope Shading）： 根據地錶坡度信息對地形進行著色，高坡度區域顯示深色，低坡度區域顯示淺色，能夠突齣地形的起伏變化。 坡嚮渲染（Aspect Shading）： 根據地錶坡嚮信息進行著色，能夠展示地錶受光照的角度和方嚮，有助於分析日照、水文等問題。 地形暈渲（Hillshading）： 模擬太陽光照射在地錶産生的陰影效果，從而增強地形的立體感和視覺衝擊力。我們將詳細介紹地形暈渲的計算原理，包括光源方嚮、地形坡度坡嚮等參數的設定。 數字地形模型（DTM）與數字錶麵模型（DSM）的融閤渲染： 探討如何將建築物、植被等信息融入到DEM渲染中，生成更具現實感的三維場景。 紋理貼圖與材質渲染： 將衛星影像、航空影像或其他紋理信息貼閤到三維地形錶麵，使其更接近真實地貌。我們將介紹紋理映射的原理和方法。 交互式三維漫遊與分析： 結閤GIS軟件，實現用戶在三維地形模型中的自由漫遊，並進行距離測量、麵積計算、視綫分析等交互式操作。 此外，本章還將介紹DEM數據在專題地圖製作中的應用，如疊加分析、製圖錶達等。最後，我們將通過實際案例，展示不同可視化方法在地形解譯、規劃設計、公眾展示等場景中的獨特價值。 第五章 DEM在水文分析中的應用 DEM是進行水文分析的基礎數據，它能夠有效地模擬地錶水的運動過程，為水資源管理、洪水預警、水土保持等提供關鍵信息。本章將深入探討DEM在水文分析中的一係列典型應用。 首先，我們將介紹DEM在流域劃分與水係提取中的作用。利用DEM，可以準確地識彆地錶匯水區域，劃分流域邊界，並提取河流、溪流等水係網絡。我們將闡述流域劃分的算法原理，如水流方嚮計算、匯水區域分析等。 接著，我們將重點講解DEM在洪水淹沒模擬中的應用。通過建立水流動力學模型，結閤DEM的地形信息，可以模擬不同頻率的洪水在特定區域的淹沒範圍和淹沒深度。我們將介紹常用的洪水淹沒模型，並分析DEM精度對洪水模擬結果的影響。 DEM驅動的水文模型： 介紹如何將DEM數據作為驅動因子，輸入到各種水文模型中，如SWAT、HEC-RAS等，以模擬地錶徑流、土壤水分、蒸散發等過程。 淹沒分析流程： 從DEM提取坡度坡嚮，計算水流纍積量，並結閤淹沒閾值，生成淹沒圖。 影響因素分析： 探討DEM分辨率、數據精度、降雨量、河道糙率等因素對洪水淹沒模擬結果的影響。 此外，本章還將介紹DEM在以下水文相關領域的應用： 侵蝕與泥沙輸移分析： 利用DEM計算地錶坡度、坡長等因子，結閤降雨數據，模擬土壤侵蝕過程，預測泥沙淤積區域。 地下水流場模擬： 在一定條件下，DEM也可以作為地下水流場模擬的輔助數據，分析地下水補給與排泄。 濕地保護與水土保持規劃： 通過DEM分析區域內的低窪地帶、匯水區域，為濕地保護和水土保持項目的規劃提供科學依據。 水利工程設計： 在水庫選址、渠道設計、排水係統規劃等水利工程建設中，DEM能夠提供關鍵的地形依據。 本章將通過具體案例，展示DEM在水文分析中的強大功能，並強調DEM數據質量對於水文分析結果準確性的重要性。 第六章 DEM在地形地貌分析中的應用 DEM是研究和分析地形地貌的基礎，能夠幫助我們揭示地錶形態特徵、演化過程以及相關的地質環境。本章將聚焦DEM在地形地貌分析中的多樣化應用。 我們將從地形形態因子提取與解譯開始。 坡度與坡嚮分析： 深入分析坡度與坡嚮的計算方法，並探討其在不同地貌單元（如山地、平原、高原）中的分布特徵，以及它們與植被、土壤、地質構造等因素的關係。 地形起伏度分析： 介紹如何通過計算局部區域內的最高點與最低點的高差，或者方差等指標，量化地形的起伏程度，從而區分平緩地帶與崎嶇地區。 麯率分析（Profile Curvature, Plan Curvature, Tangential Curvature）： 講解不同類型的麯率計算及其在地貌特徵解譯中的意義，例如，剖麵麯率可以反映坡麵的匯流或擴散趨勢，平麵麯率可以反映坡麵的橫嚮形態。 地形濕度指數（Topographic Wetness Index, TWI）： 介紹TWI的計算方法及其在地貌中指示土壤水分聚集區域的作用，與地錶徑流、植被分布等密切相關。 接著，我們將探討DEM在地質災害風險評估中的應用。 滑坡與崩塌災害分析： 利用DEM提取地錶坡度、坡嚮、坡長、高程等信息，識彆潛在的滑坡和崩塌發育區域，並評估其發生概率。 泥石流溝榖識彆與模擬： 通過DEM分析溝榖的形態、匯水麵積、坡度等特徵，識彆潛在的泥石流通道，並進行泥石流運動過程的初步模擬。 地質構造分析： 在地質調查中，DEM可以幫助識彆地錶斷裂、褶皺等構造形態，輔助進行地質圖的繪製和地質解釋。 此外，本章還將介紹DEM在以下地形地貌相關領域的應用： 地貌單元劃分與分類： 基於DEM提取的地形因子，可以對區域地貌進行科學的劃分和分類，為地貌學研究提供基礎。 地貌演化過程研究： 通過對比不同時期的DEM數據，可以研究地貌的侵蝕、沉積、構造抬升等演化過程。 自然景觀分析與評價： DEM可以用於分析地形的視覺景觀特徵，如山脈的輪廓、河榖的形態等，為旅遊資源開發和景觀規劃提供依據。 土壤類型與植被分布預測： 地形因子是影響土壤形成和植被分布的重要因素，DEM可以作為土壤和植被模型的重要輸入。 本章強調，DEM作為一種直觀、定量化的地形信息載體，為深入理解地球錶麵的復雜形態和地質過程提供瞭強有力的工具。 第七章 DEM在城市規劃與管理中的應用 DEM在城市規劃與管理中扮演著日益重要的角色，它能夠提供精細的地形信息，為城市的可持續發展提供科學支撐。本章將詳細闡述DEM在城市規劃與管理中的各項應用。 首先，我們將重點關注DEM在城市基礎設施規劃與設計中的應用。 道路、管綫選綫優化： 利用DEM分析地形坡度、高程變化，為道路、排水管、供水管等基礎設施的選綫提供最優方案，減少工程量，降低建設成本。 場地平整與土方量計算： 在建築物選址、場地開發過程中，DEM可以精確計算場地平整所需挖填方量，為工程預算提供依據。 城市排水係統規劃： 通過DEM分析地錶匯水區域和坡度，優化城市排水管網的設計，有效解決城市內澇問題。 接著，我們將深入探討DEM在城市環境評估與風險管理中的應用。 城市熱島效應分析： DEM可以與建築物高度模型（DSM）結閤，分析城市峽榖效應，評估建築物對風場和熱量傳播的影響，從而更好地理解和緩解城市熱島效應。 城市洪澇災害風險評估： 結閤城市排水管網數據和DEM，進行城市內澇風險評估，識彆易澇區域，並製定相應的防洪減災措施。 城市地質災害防治： 在城市周邊山體區域，利用DEM分析坡度、坡嚮等，識彆滑坡、崩塌等地質災害的潛在危險區域，為城市建設提供安全保障。 城市綠地係統規劃： DEM可以幫助識彆城市中適宜進行綠化、公園建設的地形區域，優化城市綠地係統的布局。 此外，本章還將介紹DEM在以下城市規劃管理領域的應用： 城市三維建模與可視化： DEM是構建城市三維地理模型的基礎，能夠提升城市規劃的直觀性和公眾參與度。 城市景觀分析與保護： 利用DEM分析城市的地形特徵，識彆具有重要景觀價值的區域，並製定相應的保護措施。 城市交通流量模擬： 在交通流量模擬中，DEM可以影響車輛的行駛速度和路綫選擇。 城市空氣質量模擬： DEM能夠影響城市區域的風場分布，從而間接影響空氣汙染物的擴散。 本章強調，DEM是現代城市規劃管理不可或缺的空間信息工具，其精細化的地形信息為城市的可持續發展和居民生活質量的提升提供瞭重要支持。 第八章 DEM在遙感圖像處理與分析中的應用 DEM在遙感圖像處理與分析中扮演著至關重要的輔助角色，它能夠校正遙感影像的幾何畸變，並為後續的圖像解譯和分析提供重要的地形背景信息。本章將詳細介紹DEM在遙感圖像處理與分析中的應用。 首先，我們將重點講解DEM在遙感影像幾何校正中的應用。 輻射畸變校正（Orthorectification）： 遙感影像因地形起伏而存在輻射畸變，DEM是進行輻射畸變校正的關鍵數據。通過DEM，可以精確計算影像上各像素點相對於地麵的真實空間位置，生成無輻射畸變的 Ortho-image。我們將詳細闡述輻射畸變校正的原理，包括地形引起的位移量計算，以及幾何變換的方法。 地形陰影與輻射亮度衰減校正： DEM能夠幫助識彆遙感影像中的地形陰影區域，並計算陰影的範圍和強度，從而進行陰影校正，使得不同地形區域的物體能夠獲得更真實的輻射亮度值。同時，DEM也能用於校正由於大氣散射和吸收引起的輻射亮度衰減。 接著，我們將深入探討DEM在遙感圖像解譯中的應用。 地形背景信息的疊加： 將DEM生成的地形圖（如等高綫圖、暈渲圖）疊加到遙感影像上，能夠幫助分析地錶目標與地形之間的空間關係，例如，識彆不同地形單元上的植被類型、土地利用方式等。 地形引導的圖像分割與分類： 利用DEM提取的地形因子（如坡度、坡嚮、麯率等），可以作為輔助特徵，與遙感影像的光譜信息結閤，提高圖像分割和分類的精度。例如，在植被分類中，不同坡度坡嚮可能對應不同的植被群落。 地物高度信息提取（結閤DSM）： 當DEM與DSM（數字錶麵模型）結閤時，可以分析地物的高度信息，例如，識彆建築物的高度、樹冠的形態等，這對於城市遙感、森林監測等應用至關重要。 地物陰影分析： 通過DEM分析太陽照射角度和地形，可以精確識彆遙感影像中的地物陰影，這有助於估算地物的遮蔽程度，以及在某些情況下推斷地物的高度。 此外，本章還將介紹DEM在以下遙感應用中的輔助作用： 災害監測與評估： 在地震、滑坡、洪水等災害事件發生後，利用DEM可以分析災害發生的地形條件，並與災前遙感影像疊加，評估災害的影響範圍和破壞程度。 土地覆蓋變化檢測： DEM可以為土地覆蓋變化檢測提供地形背景，幫助區分由於地形變化引起的光譜差異和真實地物覆蓋的變化。 地物錶麵參數反演： 在某些地物參數（如地錶溫度、葉麵積指數等）的反演模型中，DEM可以作為重要的輔助輸入，以考慮地形對這些參數的影響。 本章強調，DEM與遙感圖像的緊密結閤，能夠極大地提升遙感數據的處理精度和分析能力，為更深入的地球錶麵觀測與研究提供強大的支持。 第九章 DEM與其他空間數據融閤與應用 DEM作為一種基礎的空間地理要素，與其他各類空間數據進行融閤，能夠産生更豐富、更深入的應用價值。本章將係統介紹DEM與其他空間數據融閤的技術與典型應用。 首先，我們將重點介紹DEM與GIS（地理信息係統）數據的融閤。 DEM與矢量數據的疊加分析： 將DEM與道路、河流、行政邊界、土地利用圖等矢量數據進行空間疊加，實現多源數據的綜閤分析。例如，分析道路沿綫的坡度，識彆河流流域內的土地利用類型。 DEM與柵格數據的多層分析： 將DEM與其他柵格數據（如土地覆蓋類型、土壤類型、降雨量等）進行像元級或區域級的運算，實現復雜的空間分析。例如，分析不同土壤類型區域的地形特徵，或者預測降雨量對不同地形區域的徑流影響。 接著，我們將深入探討DEM與三維城市模型（DSM）的融閤。 DEM與DSM的高程信息整閤： DEM代錶地錶高程，而DSM包含建築物、植被等地物的高度信息。將兩者融閤，可以構建完整的城市三維地理模型。 視綫分析與日照分析： 結閤DEM和DSM，可以進行更精確的視綫分析（例如，評估某建築物的視野範圍）和日照分析（例如，評估太陽能電池闆的發電潛力），這對於城市規劃、建築設計至關重要。 城市風場模擬： 城市峽榖的形態（由DSM體現）與地形（由DEM體現）共同影響城市風場，融閤數據可以更準確地模擬城市風環境。 此外，本章還將介紹DEM與以下各類空間數據的融閤及其應用： DEM與遙感影像的融閤： 如前所述，DEM可用於遙感影像的幾何校正，並為圖像解譯提供地形背景。 DEM與GPS數據的融閤： GPS數據可用於高精度DEM的驗證與更新，而DEM可以輔助GPS數據的定位與導航。 DEM與地質數據的融閤： DEM可以輔助識彆地質構造，預測地質災害，與地質圖、地球物理勘探數據融閤，能更全麵地理解區域地質環境。 DEM與社會經濟數據的融閤： 將DEM的地形信息與人口密度、經濟發展水平等社會經濟數據結閤，可以分析地形對人類活動的影響，例如，地形對交通可達性的影響，地形對農業生産的影響。 DEM與互聯網地理信息（WebGIS）的融閤： 將DEM集成到WebGIS平颱，能夠實現DEM數據的在綫發布、查詢和分析，為公眾提供更便捷的地形信息服務。 本章強調，DEM與其他空間數據的有效融閤，是實現復雜空間問題分析與解決的關鍵。通過多源數據的互補與整閤，可以極大地拓展DEM的應用範疇，創造齣更具價值的地理信息産品與服務。 第十章 DEM的未來發展趨勢與挑戰 隨著科技的不斷發展，DEM技術也在持續進步，本章將展望DEM的未來發展趨勢，並探討其麵臨的挑戰。 首先，在數據獲取方麵，未來DEM將朝著更高精度、更廣範圍、更頻繁更新的方嚮發展。 高分辨率、高精度的DEM數據： 隨著新一代遙感傳感器（如高分辨率光學傳感器、SAR乾涉測量技術、新一代LiDAR係統）的不斷湧現，未來我們將獲得分辨率更高、精度更優的DEM數據，這將極大地提升DEM在精細化應用中的能力。 實時或近實時的DEM更新： 隨著觀測技術的進步，對地錶變化的監測需求日益增長，未來DEM的更新頻率將可能進一步提高，甚至實現實時或近實時的DEM數據生産。 多源DEM數據融閤與質量提升： 融閤不同來源（航空、衛星、地麵）的DEM數據，利用機器學習等先進算法，有望生成質量更高、覆蓋更廣的DEM産品。 其次，在數據處理與分析方麵，人工智能（AI）和機器學習（ML）將扮演越來越重要的角色。 AI驅動的DEM生産自動化： 利用AI技術，可以實現DEM生産流程的自動化，例如，自動提取立體像對、自動進行相位解纏、自動識彆和去除噪聲點等，提高生産效率和數據質量。 ML在DEM分析中的應用： 機器學習算法將更加廣泛地應用於DEM數據的地形分類、地貌特徵提取、災害風險預測等方麵，能夠發現更深層次的地形與地物之間的關係。 大模型與DEM的結閤： 未來，將可能齣現針對地理空間數據的大模型，能夠更好地理解和分析DEM數據，並與自然語言處理等技術結閤，實現更智能化的DEM應用。 第三，在應用層麵，DEM的應用領域將繼續拓展，並與新興技術深度融閤。 智慧城市與數字孿生： DEM作為數字孿生城市的基礎地形數據，將與建築模型、交通模型、環境模型等深度融閤，構建精細化的城市數字孿生。 無人駕駛與智能導航： 高精度DEM將成為無人駕駛汽車和無人機的重要導航數據，輔助其精確感知環境和規劃路徑。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）應用： DEM將為VR/AR技術提供逼真的地形環境，應用於遊戲、教育、旅遊等領域。 氣候變化與環境監測： DEM在監測地錶變化、模擬水文過程、評估自然災害等方麵發揮著關鍵作用，將繼續支持氣候變化研究和環境監測工作。 最後，DEM發展麵臨的挑戰也不容忽視。 數據精度與一緻性： 如何在不同區域、不同時間獲取並保持DEM數據的高精度與一緻性，仍然是一個挑戰。 海量DEM數據的存儲與管理： 隨著DEM數據分辨率的不斷提高和覆蓋範圍的擴大，海量數據的存儲、管理和高效訪問將是重要課題。 專業人纔的培養： 掌握DEM相關的先進技術和應用方法，需要具備跨學科的知識和技能，人纔培養仍然是關鍵。 成本效益與數據共享： 高精度DEM數據的生産成本較高，如何實現數據的有效共享和推廣應用，以降低應用門檻，也是需要解決的問題。 本章的展望旨在激發讀者對DEM技術未來發展的思考，並為相關領域的研究和應用提供方嚮指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，它不是那種枯燥乏味的教科書式講解，而是更像一位經驗豐富的老師在耐心引導，深入淺齣。我尤其欣賞它在講解一些復雜概念時，會運用大量的實例和類比，比如在解釋DEM的生成原理時，作者就用到瞭我們生活中常見的“地圖地形”的比喻，一下子就把抽象的概念變得形象起來，讓我這個完全沒有基礎的人也能輕鬆理解。書中的配圖和圖錶也做得非常齣色，不僅數量多，而且都緊密結閤文本內容，能夠直觀地展示原理和操作步驟。我經常會在學習某個知識點後，反復觀看相關的圖錶，加深記憶。雖然我還沒有完全看完，但從目前的閱讀體驗來看，這本書的理論講解與實踐操作相結閤的程度非常好，讓人感覺學到的知識是紮實的，是可以付諸實踐的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和排版我都非常喜歡，樸素又不失專業感，封麵上的“數字高程模型教程（第2版）”幾個字清晰醒目，後麵的“普通高等教育‘十一五’國傢級規劃教材”更是讓人對它的權威性有瞭初步的信任。拿到手的時候，紙張的觸感很好，翻閱起來很順暢，每一頁的印刷質量都非常高，文字清晰，圖片也色彩飽滿，這對於一本教程類書籍來說，是非常重要的。我是一個剛開始接觸DEM（數字高程模型）的初學者，之前看瞭一些零散的資料，總覺得碎片化，不成體係。看到這本書的目錄，我便被深深吸引瞭，從基礎概念的介紹，到各種數據的獲取與處理，再到DEM的應用，整個邏輯脈絡非常清晰，覆蓋麵也很廣。特彆是它提到“第2版”，這意味著它可能吸取瞭第一版的經驗，內容更加完善和更新，這對於我們學習者來說，無疑是巨大的福音。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的學習經曆來看，一本優秀的教材不僅要有紮實的理論基礎，更要能夠激發讀者的學習興趣。這本書在這方麵做得非常齣色，它在講解概念的時候，會穿插一些關於DEM發展曆史和前沿技術的介紹，讓我對這個領域有瞭更深的認識，也更加渴望去探索未知。書中的語言錶達非常流暢，沒有生澀難懂的專業術語堆砌，即便是一些比較復雜的原理，作者也能用簡潔明瞭的語言進行闡述。我最喜歡的是書中提供的一些思考題和練習題，它們能夠很好地檢驗我是否真正理解瞭所學內容，並且能夠引導我從不同的角度去思考問題。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，在我學習的道路上給予我很多啓迪。

評分☆☆☆☆☆

在學習DEM的過程中，我最大的睏擾就是各種軟件操作的繁瑣和不確定性。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅詳細介紹瞭各種主流DEM處理軟件的使用方法，還提供瞭很多實用的小技巧和注意事項。我嘗試跟著書中的步驟進行操作，發現每一步都非常具體，甚至連一些菜單的選項和參數的設置都一一列舉，這極大地減少瞭我在實踐中遇到的阻礙。書中還包含瞭一些實際案例的分析，通過這些案例，我能更直觀地瞭解DEM在不同領域是如何應用的，比如在地理信息係統、城市規劃、水利工程等等。這讓我看到瞭DEM技術的廣闊前景，也激發瞭我進一步深入學習的動力。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這樣做”，這對於提升我的專業技能非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺就是“專業且易懂”，作為一本國傢級規劃教材，它在內容的深度和廣度上都達到瞭很高的水準，幾乎涵蓋瞭DEM學習過程中所有關鍵的環節。但同時，它的講解方式又非常人性化，能夠充分考慮到不同層次的學習者的需求。我尤其贊賞書中在不同章節之間設置的“承上啓下”和“拓展閱讀”部分，這有助於我建立起更宏觀的知識體係，並且能夠瞭解到更多的相關信息。我之前嘗試過一些其他關於DEM的書籍，要麼過於理論化，讓人望而生畏，要麼過於淺顯，無法滿足深入學習的需求。而這本書恰好找到瞭一個絕佳的平衡點，既有足夠的深度，又不失易懂性。我相信，對於任何想要係統學習DEM的讀者來說，這本書都會是一個非常明智的選擇。

評分☆☆☆☆☆

DEM數據共享和利用

評分☆☆☆☆☆

DEM數據采樣理論基礎

評分☆☆☆☆☆

4.5.4

評分☆☆☆☆☆

坡位X

評分☆☆☆☆☆

model，DEML）的概念由Miller於1958年提齣，經過40多年的發展，關於DEM的N諸多基礎理論問題都得到N瞭深入N的研究，DEOM以及基於DEM數O字地形分析的理論與技術方法體係正在形成。作為地理信息係統地理數據庫中最為重要的空間信息資料和賴以進S行地形分析的核心數據係統，國傢測繪部門將其作為國傢空間數據基礎設施（national

評分☆☆☆☆☆

逼近分析和i地形描述誤差

評分☆☆☆☆☆

5.3.1

評分☆☆☆☆☆

1.6.4

評分☆☆☆☆☆

機載激光掃描的工作原理主要是利用主動遙感的原理，機載激光掃描係統發射齣激光信號B，經由地麵反射後到係C統的接C收器，通過計E算發射信號和反射信號之間的相位差或時間差，來得到地麵的地形信息。對獲得的激光掃描數據，利用其他大E地控製信息將其轉換到局部參考坐標係統即得到局部坐標係統中的三維坐標數據。再通過濾波、分類等剔除不需I要的數據，就可以進行G建模瞭。對三維坐標數據J進行濾波處理就可以得到DEM數據。利用激光掃描生成的數字錶麵模型的高程精度K可以達到10cm，空間分辨率可以達到1m，可以滿K足房屋檢測等高精度數據的需要。