数字高程模型复习大纲

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时间:2018-07-24

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1、《数字地面模型原理及应用》课程复习大纲 第一讲概论 1.熟练掌握地图表达地表形态的内容和基本特点;基本特性:可量测性数学法则一览性制图综合直观性内容符号掌握等高线地形图的特性;2.熟练掌握影像表达地表形态的特点和优势;优势:细节丰富;成像快速;直观逼真。特点:周期短覆盖面广现势性强能够重建实际地形的立体模型能够进行精确的三维量测 3.熟练掌握模型的概念:用来表现其它事物的一个对象或概念,是按比例缩减并转变到我们能够理解的形式的事物本体。熟练掌握模型的层次:概念模型(建模的初级阶段)物质模型(模拟的模型)数学模型(基于数字系统的定量模型)4.熟练掌握数字高程模型

2、的概念:通过有限的地形高程数据,实现对地形曲面的数字化模拟,或者说是地形表面形态的数字化表示。Ø掌握数字高程模型的分类体系:熟练掌握数字高程模型的特点:精度的恒定性表达的多样性更新的实时性尺度的综合性5.熟练掌握数字高程模型与数字地面模型的联系与区别: 6.熟练掌握地形高程数据的获取方法:地形图数据采集方法摄影测量数据采集方法野外测量数据采集方法 第二讲DEM数据组织与管理 2.掌握空间数据模型设计的基本原则;适用性运行性更新性相关性相容性先进性高质量完备性安全性 3.熟练掌握镶嵌数据模型的概念和基本思想;掌握镶嵌数据模型的基本原理和 构造方法;基本思想:空

3、间对象可用相互连接在一起的网络来覆盖和逼近,或者说用在二维区域上的网络划分来覆盖整个区域。基本原理:用规则的小面块集合来逼近不规则分布的地形曲面。构造方法:用数学手段将研究区域进行网格划分,把连续的地理空间离散为互不覆盖的网格,然后对网格单元附加相应的属性信息。 4.熟练掌握规则镶嵌数据模型的优点和缺点;优点:1.其数据结构为二维矩阵结构,格网单元表示二维空间位置,利用数学公式访问方便,算法多且成熟;2.具有隐式坐标,不需要进行坐标数字化。缺点:不管地形变化复杂还是简单,均采用相同的结构,导致数据冗余而给数据管理带来不便。 5.熟练掌握行程编码结构的基本思路;

4、掌握块状编码结构的基本原理;熟练掌 握四叉树数据结构的基本思想;基本思路:对于一幅DEM,常常在行(或列)方向上相邻的若干点具有相同的高程值,因而从第一列开始,在格网单元数值发生变化时依次纪录该值以及重复的个数,应用时可利用重复个数恢复DEM矩阵。基本原理:行程编码方案从一维到二维的扩展,采用方形区域作为记录单元,每个记录单元包括相邻的若干栅格。四叉树数据结构基本思想:首先把一幅图象或一幅栅格地图(2n×2n,n>1)等分成4部分,逐块检查其栅格值,若每个子区中所有栅格都含有相同值,则该子区不再往下分割,否则,将该区域再分割成4个子区域,如此递归地分割,直到每

5、个子块都含有相同的灰度或属性值为止,称为自上往下(ToptoDown)的四叉树。四叉树也可自下而上(Downtotop)的建立,即从底层开始对每个栅格数据的值进行检测,对具有相同灰度或属性的四等分的子区进行合并,如此递归向上合并。6.熟练掌握规则格网DEM与不规则三角网(TIN)数据结构之间优缺点比较,并 熟练掌握模型采用何种结构主要考虑的因素;模型采用何种结构,主要考虑以下因素:Ø数据的可获取性;Ø地形曲面特点以及是否考虑特征点、线;Ø目的和应用;Ø原始数据的比例尺和分辨率。 8.熟练掌握元数据的概念;掌握DEM元数据的基本作用。元数据:关于数据的数据,是对

6、有关数据体、数据集合等在内容、性能、特征、规律等方面的解释和说明。Ø是数据共享、远程数据访问、理解数据的基础,是联系数据生产者、管理者和使用者之间的纽带;Ø建立元数据的目的就是促进数据体的高效利用,并为计算机辅助软件工程服务;元数据的建立贯穿于数据处理的每一个环节,包括数据采集前、数据采集中、数据处理与入库、数据更新等。基本作用: 》可用性(availability):用以确定是否存在关于  某个地理位置的一组数据;Ø 适用性(fitnessforuse):用以评估这组数据是  否适用;Ø 存取(access):用以确定获得验证过的数据的  手段;Ø 变换(t

7、ransfer):用以成功地处理(如变换)和使用这组数据。 第三讲DEM数据获取方法 4.掌握坡度的概念和计算方法;  坡度(slope)是地表单元陡缓的程度,通常把坡面的垂直高度h和水平宽度l的比叫做坡度(或叫做坡比)用字母i表示   5.熟练掌握DEM数据源的三大属性; ●数据的分布  数据的分布是指采样数据位置及分布。位置可由地理坐标系统中的经纬度或直角坐标系统中的东北向坐标值决定。而布点的形式较多(如表2),具体的采样点分布与所采用的设备、应用要求而异。表2 采样数据的分布表2采样数据的分布规则分布二维规则格网按矩形格网分布采样数据点按正方形格网分布采

8、样数据点特殊规则分布按三角形分布采样数

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