数字高程模型习题集.docx

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数字高程模型习题集

《数字高程模型》复习题

第1讲概论

一、名词解释

1、数字高程模型(DEM):

通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟,或者说,地形表面的数字化表示。

DigitalElevationModel,缩写DEM.。

二、填空(选择、判断)

1、地形表达的历史演进过程,经历了象形绘图法、写景法、等高线地形图、地貌晕渲图、航空摄影图像、遥感图像、数字地形表达等7个阶段。

2、DEM按结构分类包括:

基于面元的DEM、基于线单元的DEM、基于点的DEM;按连续性分类,包括:

不连续DEM、连续但不光滑DEM(逐点内插的格网DEM、TIN)、光滑DEM(样条函数内差的格网DEM);按范围分类,局部DEM、区域DEM、全局DEM。

三、问答题

1、DEM的特点。

(1)容易用多种形式显示地形信息。

地形数据经计算机处理后能产生不同比例尺的纵横断面图与立体图,而常规地图一旦制作形成,比例尺不容易改变,绘制其他的地形图需要人工处理;

(2)精度不会损失,没有载体变形的问题;

(3)容易实现自动化、实时化。

将修改信息直接输入计算机,软件处理后生成各种地形图。

(4)快速计算、获取DEM分辨率范围内的高程数据。

2、在ArcGIS中,如何通过纸质等高线地形图生成不同形式的DEM。

(1)纸质等高线地形图扫描;

(2)在ArcMap中配准(选取投影和坐标系);

(3)等高线地形图矢量化并给每条等高线赋以属性值(高程);

(4)运用Arctoolbox—Convertiontools—featurestoraster工具将矢量线转化为栅格线(每个栅格的值为高程);

(5)在ArcScence中,运用convert—rastertofeature将栅格线转化为矢量点数据文件;

(6)在ArcScence中,运用3Danalyst—inpolatetoraster—Idw进行差值;

(7)三维显示(在属性表中设置高程);

(8)在ArcScence中,运用3Dannlyst—convert—rastertoTin转化为TIN。

第2讲数据获取

一、填空(选择、判断)

1、地面复杂度描述的指标主要有:

光谱频率、分维数、曲率、相似性、坡度等;其中坡度是描述地面复杂度最基本、最有效的指标。

2、参考下图,说明每个图所代表的采样策略。

沿等高线采样规则格网采样

剖面法采样渐进采样

选择性采样混合采样

3、DEM数据源的三大属性是数据分布、数据密度和数据精度。

三、问答题

1、叙述采样理论。

假定某个地形曲面的纵断面为周期为正弦函数,请计算该段面上合理的采样间隔。

如果对某一函数g(x)间隔d进行采样,则高于1/2d的频率部分将不能通过数据采样的重建而恢复。

也就是说,如果要想恢复重建表面,则函数的频率应小于或等于1/(2d)。

采样间隔应为:

2、DEM三大数据源的特征。

(1)地形图数据

主要通过等高线来描述地物高度和地形起伏。

地形图数据覆盖范围广、比例尺系列齐全、获取经济,是各种尺度DEM主要数据。

制作复杂,更新周期长,不能反映局部地形地貌变化。

多为纸质,存在不同程度变形。

(2)遥感影像数据

1)航空影像:

更新速度快,地形图测绘、更新的有效手段,也是获取大面积、高精度DEM最有价值数据源。

2)卫星遥感影像:

传统立体扫描仪所获得高程数据,精度较差,只适合小比例尺(1:

100万)DEM生产。

3)高分辨率遥感影像(1m分辨率IKONOS)、合成孔径雷达干涉测量、激光扫描仪等新型传感器数据,是高精度、高分辨率DEM最有希望的数据,但价格昂贵。

(3)地面测量数据

GPS、全站议、经纬仪在野外获取观测地面点数据,精度较高,但工作量大,只适合小范围DEM数据获取。

第3讲DEM表面建模—格网DEM

一、填空题

1、地形起伏的空间自相关性是DEM内插的数理统计基础。

2、内插方法按内插范围可分为整体内插、分块内插、逐点内插。

分块内插又包括线性内插、双线性内插、二元样条函数内插、多面函数法内插、最小二乘配置法内插、有限元法内插等。

二、问答题

1、评述几类内插方法

(1)一般说来,大范围内的地形比较复杂,用整体内插法若选取采样点个数较少时,不足以描述整个地形,而若选用较多的采样点则内插函数易出现振荡现象,很难获得稳定解。

因此在DEM内插中通常不采用整体内插法。

(2)相对于整体内插,分块内插能够较好地保留地物细节,并通过块间一定重叠范围保持内插曲面的连续性。

分块内插方法的一个主要问题是分块大小的确定。

(3)逐点内插方法计算简单,应用比较灵活,是较为常用的一类DEM内插方法。

逐点内插方法的主要问题是内插点邻域的确定,它不仅影响到DEM内插精度,也影响到内插速度。

(4)各种内插方法在不同地貌地区和不同采点方式下有不同的误差。

具体选择时,要考虑每种方法的适用前提及优缺点,同时考虑应用的特点,从内插精度、速度、计算量等方面选取合理的方法。

第4讲TIN建立

一、名词解释

1、TIN:

基于不规则三角网的数字高程模型(BasedonTriangulatedIrregularNetworkDEM,简写为BasedonTINDEM,简称TIN).用一系列互不交叉、互不重叠的连接在一起的三角形来表示地形表面。

2、Delaunay三角网:

有公共边的Voronoi多边形称为相邻Voronoi图,连接所有相邻Voronoi多边形的生长中心所形成的三角网称为Delaunay三角网。

它是一个布满整个区域有互不重叠的三角网结构。

第5讲DEM可视化表达

一、名词解释

1、可视化(visualization):

是指运用计算机图形、图像处理技术,将复杂的科学现象、自然景观以及十分抽象的概念图像化,以便理解现象、发现规律和传播知识。

2、地形可视化:

是在20世纪60年代以后随着地理信息系统的出现而逐渐形成的,主要研究基于DEM的地形显示、简化、仿真等内容,是计算机图形学的一个分支,属于科学计算可视化的范畴。

3、地形三维可视化:

是将三维空间对象按某一规则变换到二维平面,为了使变换过的图形具有真实感,还须根据光源的位置和颜色、对象表面的形状和方位及光谱特性等计算画面每一点的颜色灰度,并选择合适的纹理贴附于对象表面。

二、填空

1、地形可视化经历了从简单到复杂、从低级符号到高级符号、从抽象到逼真的过程。

2、地形三维可视化方法有:

立体等高线模型、三维线框透视模型、地形三维表面模型、地形三维景观模型等。

 

三、问答题

1、简述地形三维可视化的基本步骤。

(1)DEM三角形分割(TIN不需此步骤);

(2)透视投影变换;

(3)光照模型;

(4)消隐处理;

(5)图形绘制和存储;

(6)地物叠加(添加纹理)。

 

第6讲DEM数据组织与管理

一、填空题

1、DEM数据模型包括镶嵌数据模型(不同大小、不同形状网络覆盖)、规则镶嵌数据模型(如正方形)、不规则镶嵌数据模型(如三角网)。

2、规则格网DEM数据结构包括:

简单矩阵结构、行程编码结构、块状编码结构、四叉树数据结构。

3、TIN数据结构包括:

面结构、点结构、点面结构、边面结构、

4、DEM数据库属空间数据库,DEM数据库的内容包括数据库结构设计、数据组织方法、元数据、数据库功能等。

第7讲DEM生产质量控制

一、名词解释

1、DEM质量控制:

指DEM数据在表达空间位置、高程、时间信息这三个基本要素时所能达到的准确性。

2、随机误差:

对同一目标,多次观测的结果会有不同,且没有任何规律性,所以称为随机误差。

二、填空题

1、DEM质量控制策略:

减少数据采集时的误差引入;对采集到的数据作误差处理,以提高可靠性;减少表面建模时的误差引入。

2、不管采用何种采集方法,测量数据都包含误差,主要来自:

(1)原始资料的误差;

(2)采点设备的误差;(3)人为误差;(4)坐标转换误差.

3、DEM数据误差包括:

系统误差、随机误差、粗差。

研究的重点是偶然误差。

三、问答题

1、DEM质量检查的内容

(1)检查DEM原始的数学基础(投影/坐标系);

(2)数据起止点坐标的正确性(范围);

(3)原始数据质量(系统误差/随机误差/粗差);

(4)高程值有效区间(插值会超出);

(5)内插模型(选择是否恰当)

(6)产品质量(整体精度)

(7)元数据文件(描述是否准确)

第8讲DEM精度分析

一、名词解释

1、极限误差:

通常以3倍中误差作为偶然误差的极限,并称为极限误差。

二、填空题

1、DEM误差就是数字地形表面建模过程中所传播的各种误差的综合。

2、DEM常用的精度描述指标是中误差、平均误差和标准差(公式)。

第9讲DEM的多尺度表达

一、名词解释

1、地图综合:

同一地物在不同比例尺上所表达的细节是不一样的。

通过一些诸如简化和有选择性省略的操作,从大比例尺地图中获得小比例尺地图,即地图综合。

二、填空题

1、地理空间中地理对象的图形表达,往往在欧氏空间进行。

但是,欧氏空间中地理对象的放大和缩小,并不改变地理对象的尺度(比例尺)。

2、分辨率指地理对象基本测量单位的大小。

反应的是对象的细节程度;而尺度则反映观测对象时,距离对象的远近。

二者显然是不同的。

3、多尺度DEM的表达方法:

层次结构(金字塔结构、四叉树结构);表面综合。

4、我国目前上产的不同尺度的DEM有:

1:

100万,1:

25万,1:

5万,1:

1万。

三、问答题

1、简述DEM多尺度表达的理论基础

根据人眼观察物体的规律,即人只能在一定的分辨率内观察物体,超出了这个分辨率,将看不到这个物体。

Li和Openshaw(1993)提出了尺度变换自然规律:

在一定的尺度中,如果基于空间变换的地理目标的大小低于最小规定尺寸,那么它就会被忽略而不再被表达。

运用这个规律,忽略掉人眼不能看到的空间物体细节,进而可以得到不同分辨率(不同尺度)的DEM.

第10讲从DEM内插等高线

一、名词解释

1、二值等高线法:

把具有相同等高距的高程等级用黑色和白色交替表示,定义黑白的交界线为等高线。

这个等高线没有宽度。

2、边界等高线法:

按照黑白二值法形成的等高线并没有宽度。

如果要让等高线有宽度(一个栅格大小),并用黑色表示出来,可用边缘跟踪算法确定两个等级之间的交界线。

二、填空题

1、从格网DEM内插等高线的栅格方法有:

二值等高线法、边界等高线法,另外还有:

三色等高线法、高亮等高线法、高程灰阶等高线法、明暗等高线法、

第11讲数字地形分析

一、名词解释

1、数字地形分析:

人们习惯用等高线、纵剖面、坡度与坡向、汇水面积、填挖方、三维透视图等DEM的派生图形或数据来表达实际地形的各种特征。

产生这些派生产品的过程称为数字地形分析。

二、填空题

1、曲面拟合法中坡度坡向的计算公式(正切值、角度值)。

2、基于格网DEM的地形特征提取方法:

基于图像处理的方法、断面极值法、基于地形曲面流水物理模拟分析方法、基于地形曲面几何分析与流水物理模型模拟分析相结合的方法。

3、基于等高线的特征提取方法有:

等高线曲率判别法、等高线垂线跟踪法、等高线骨架法、基于Voronoi图的骨架法。

4、可视性分析的基本用途有:

可视查询、可视域计算、水平可视计算。

三、问答题

1、假定某一区域无洼地DEM如图(a)。

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(a)

(1)按照D8算法进行方向编码;并用箭头标出每个格网的水流方向(可用简单的落差值判断)。

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(b)

(2)按照方向编码,填写该格网DEM水流方向矩阵。

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(c)

(3)假定每个格网的降雨均为1个单位,根据水流方向矩阵,填写水流累积矩阵(可以通过指向某个格网的箭头总数确定,一个箭头表示1个水流量)

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(d)

第12讲DEM应用

一、问答题

1、举例说明DEM在工程、军事、测绘等方面的应用。

(1)在工程中的应用:

水库面积、库容计算

其实质是填方分析。

1)首先构建库区的TIN;

2)以TIN为基础,绘制库区的等高线图,用等高线表示不同的水位;

3)将封闭的等高线作为约束条件,使用替代多边形方法,用每条等高线的高程填充封闭多边形,构建约束TIN;

4)以库区原始TIN和某个约束TIN为基础,进行填挖(cut/fill)分析,即可得出某高程上水库的水面面积(area)和库容(volume).

5)以上面的计算为基础,还可以绘制水库水面面积与库容的关系曲线图。

(2)在军事中的应用

1)虚拟战场

虚拟战场是数字化基础上由计算机上成的另一类战场,是虚拟的,但人可以化身的形式“进入”。

DEM可以导出为虚拟建模语言支持的文件形成,为构建虚拟战场提供地理环境数据。

在虚拟战场中,可以模拟敌我双方在各种情况下的战术行为,演变出千变万化的战场态势,达到训练战术指挥员指挥能力和战斗员的作战技能的目的。

2)其他军事工程

a飞行员模拟飞行:

在虚拟环境下,飞行员真实感受飞行的效果和外部环境的变化,达到节约经费、提到飞行经验、尽快适应实战的目的。

b导弹飞行模拟、雷达基站选址、岗哨设置等,都需要在DEM创建的三位环境下进行。

(3)遥感和制图中的应用

1)单片修侧用于制作正射影像

在遥感图像几何畸变的诸多影响因素中,遥感性能、卫星姿态可用相关参数纠正。

而地形起伏对影像的影响非常显著。

需要在地面实测控制点,建立散点DEM,与遥感影像叠加进行几何纠正。

2)遥感数字图像定量解译:

因为地物光谱特性往往存在”同物异谱”或“同谱异物”的现象,因此仅仅依靠象元灰度值解译会出现很大偏差。

将同一地区的DEM与正射影像叠加,可提高判读的精度,因为地物的分布往往与地形起伏有关。

3)在数字制图中的应用

从DEM可以派生出很多地图产品,如平面等高线地形图、立体等高线图、坡度图、坡向图、纵横断面图、三维立体透视图(TIN边显示方法)、三维立体彩色图,还可以通过通过山体阴影分析,产生晕渲图(不同灰度值表示)。

(4)地质灾害分析

以山体滑坡为例。

滑坡是世界范围内的地质灾害,每年造成大量的经济损失。

其发生与地质、地貌、气象、土壤、土地利用、地下水位等诸多因素有关。

其中地形因素如海拔、坡度、坡向等可从DEM获取。

通过将经常发生滑坡的区域分布图与多因素分布图进行叠加分析,可以分析各因子与滑坡的关系。

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