ArcGIS三维入门(2-13)DEM的表示模型

本文介绍DEM的各种表示模型。

等高线模型

等高线模型是DEM的一种常用的表示方式，等高线模型表示高程，高程值的集合是已知的，每一条等高线对应一个已知的高程值，这样一系列等高线集合和它们的高程值一起就构成了一种地面高程模型。如图

等高线通常被存成一个有序的坐标点对序列，可以认为是一条带有高程值属性的简单多边形或多边形弧段。由于等高线模型只表达了区域的部分高程值，往往需要一种插值方法来计算落在等高线外的其它点的高程，又因为这些点是落在两条等高线包围的区域内，所以，通常只使用外包的两条等高线的高程进行插值。

规则格网模型

规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。规则网格将区域空间切分为规则的格网单元，每个格网单元对应一个数值。数学上可以表示为一个矩阵，在计算机实现中则是一个二维数组。每个格网单元或数组的一个元素，对应一个高程值，

规则格网的高程矩阵，可以很容易地用计算机进行处理，特别是栅格数据结构的地理信息系统。它还可以很容易地计算等高线、坡度坡向、山坡阴影和自动提取流域地形，使得它成为DEM 最广泛使用的格式，目前许多国家提供的 DEM数据都是以规则格网的数据矩阵形式提供的。格网 DEM 的缺点是不能准确表示地形的结构和细部，为避免这些问题，可采用附加地形特征数据，如地形特征点、山脊线、谷底线、断裂线，以描述地形结构。

目前常用的获取 DEM 数据的方法有两种：

1、用现有地形图扫描数字化等高线，获取高程数据生成 DEM。>> 2、用航天、航空遥感影像立体像对提取 DEM；

不规则三角网（TIN）模型

尽管规则格网 DEM在计算和应用方面有许多优点，但也存在许多难以克服的缺陷：

1）在地形平坦的地方，存在大量的数据冗余；

2）在不改变格网大小的情况下，难以表达复杂地形的突变现象；

3）在某些计算，如通视问题，过分强调网格的轴方向。

不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）是另外一种表示数字高程模型的方法[Peuker 等，1978]，它既减少规则格网方法带来的数据冗余，同时在计算（如坡度）效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。

不规则三角网数字高程由连续的三角面组成，三角面的形状和大小取决于不规则分布的测点，或节点的位置和密度。不规则三角网与高程矩阵方法不同之处是随地形起伏变化的复杂性而改变采样点的密度和决定采样点的位置，因而它能够避免地形平坦时的数据冗余，又能按地形特征点如山脊、山谷线、地形变化线等表示数字高程特征。

层次模型

层次地形模型（Layer of Details，LOD）是一种表达多种不同精度水平的数字高程模型。大多数层次模型是基于不规则三角网模型的，通常不规则三角网的数据点越多精度越高，数据点越少精度越低，但数据点多则要求更多的计算资源。所以如果在精度满足要求的情况下，最好使用尽可能少的数据点。层次地形模型允许根据不同的任务要求选择不同精度的地形模型。层次模型的思想很理想，但在实际运用中必须注意几个重要的问题：

1）层次模型的存储问题，很显然，与直接存储不同，层次的数据必然导致数据冗余。

2）自动搜索的效率问题，例如搜索一个点可能先在最粗的层次上搜索，再在更细的层次上搜索，直到找到该点。

3）三角网形状的优化问题，例如可以使用 Delaunay 三角剖分。

4）模型可能允许根据地形的复杂程度采用不同详细层次的混合模型，例如，对于飞行模拟，近处时必须显示比远处更为详细的地形特征。

5）在表达地貌特征方面应该一致，例如，如果在某个层次的地形模型上有一个明显的山峰，在更细层次的地形模型上也应该有这个山峰。

ArcGIS的Terrain的数据类型就是基于层次模型思想建立的，遥感高程数据（如激光雷达和声纳点的测量值）在数量上可达数十万甚至上百万之多。因此，如今的大多数硬件和软件在对这种类型的数据进行管理和建模时仍显笨重。Terrain数据集允许生成一系列规则和条件，根据此类规则和条件将源数据的索引编成一组动态生成的有序TIN 金字塔。Terrain数据集是管理地理数据库中基于点的大量数据并动态生成高质量精确表面的有效方法。激光雷达、声纳和高程的测量值在点的数量上可达几十万甚至数十亿之多。在很多情况下，不允许对此类数据进行组织、分类以及根据此类数据生成3D 产品，而即使允许，要执行这些操作也会相当困难。Terrain 数据集可用于克服这些数据管理难题，它能够对源数据进行编辑，并且在不同的分辨率下均可生成具有高精度的TIN。渲染非常大的TIN 通常比较困难，这部分归因于硬件（如显卡）的限制。然而，在渲染需要以最佳分辨率显示的区域时，terrain是很好的选择。因此，如果在 ArcGlobe 或 ArcMap 中有一个小比例区域，则terrain 将会利用较少的结点在屏幕上生成渲染的 TIN。不过，如果以大比例放大某个区域，将使用全分辨率（利用该区域的所有结点）动态生成TIN。其明显的优势在于，只有一小部分研究区域使用大量结点来渲染，或者，使用结点的子采样集合动态生成低分辨率的TIN。

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