dem地形参数解析模型计算器研究

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1、南京师范大学硕士学位论文DEM地形参数解析模型计算器研究姓名:朱雪坚申请学位级别:硕士专业:地理学;地图学与地理信息系统指导教师:汤国安;刘学军2009-05-24摘要经过半个世纪的发展,数字地形分析技术方法已初具规模,形成了一些比较成熟的模式和模型。目前的GIS软件,虽然提供了种类丰富的GIS数字地形分析功能,从常用的如坡度、坡向、曲率,到复杂的如水文分析、网络分析等等,但基于成本、开发周期等多方面的考虑,GIS软件往往只是选择某种数字地形分析算法中效率、精度等相对最好、认可度最高的一种算法或几种算

2、法,固化在软件中,提供给用户使用。当某一用户想用一种特定的方法实现分析功能时,往往只能自己进行编程实现或求助于另外一套不同的GIS软件,造成了资源上的严重浪费,时间成本也随之增加。实质上,无论是何种数字地形分析,其实都是一个相对独立的数学公式,一旦提供必要的参数,就能按照该公式得到最终想要的结果。基于此考虑,本文提出了DEM地形参数解析的基本概念,并以此构建了解析运算模型,设计了相应的算法原理。DEM地形参数的解析运算,将DEM作为参数参与整个计算,因此,在进行运算的同时,往往出现公共区域的格网分辨率

3、不一致的问题,解决这个问题的办法就是对DEM数据进行重采样处理。目前,已有非常丰富的重采样和内插方法,各有其优势和特点,如何辅助用户做出正确的决策,选择合适的方法成为了重点。本研究首先构建了一个对各种重采样方案进行评价的指标体系,提出了“先计算后选择”的多分辨率DEM混合运算模型,该运算模型通过计算指标值,并将这些值反馈给用户,以此辅助用户选择适宜的重采样方法,克服了以往“先选择后计算”模式下,用户进行重采样操作时的盲目性。在以上研究为基础,基于.NET2005环境下,开发了DEM混合运算模型计算器,

4、简称DEM计算器。该计算器的主要技术特点是:(1)实现了基于格网DEM数据的数字地形分析函数化解析运算功能,使用户不在拘泥于特定GIS软件本身所提供的特定的、固化的方法;(2)实现了不同DEM格网分辨率的“先计算后选择”式的混合运算;(3)可以集成到现有野外数据采集机器内,如GPS,全站仪等,对野外采集的数据,实时的计算各种地形参数,对所采集的数据进行检查。关键词:数字高程模型;重采样;DEM计算器IABSTRACTThroughhalfacentury’sdevelopment,thedigital

5、terrainanalysis(DTA)techniquehasenteredanewlevel.ItprovidesawidevarietyofGISanalysisfunctions,fromslope,aspect,curvaturetothecomplexhydrologicalanalysis,networkanalysis,etc..However,consideringthecost,developmentcycle,etc.,theGISsoftwaresareprofiledonly

6、oneorafewcuringalgorithms,whichareconsideredthemostefficiency、bestrelativeprecisionandhighestrecognition.Whenauserwantstouseaparticularanalysismethod,hehastoprofiletheprogramhimselforturntoanotherdifferentsetofGISsoftware.Thusresultinaseriouswasteofreso

7、urcesandtime.Actually,allkindsofDTAarerelativelyindependentmathematicalformula.Onceprovidedthenecessaryparameters,wecangettheidealresults.Basedonthisconsideration,inthispaper,theconceptsoftheanalysismodelofDEMparametersisgiven,themodelisbuiltandcorrespo

8、ndingalgorithmisdesigned.AsDEMsaremainparametersthroughtheoperation,theproblemscausedbythedifferentgridresolutionDEMsoftenrisedintheirintersectionregion.Thecurrentmethodtosolutethisproblemisresample.Thereexistvarietykindsofresamp

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