使用VTK绘制数字高程模型（DEM）

最新推荐文章于 2025-08-23 21:32:00 发布

CnyhCode

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本文介绍了如何利用VTK（Visualization Toolkit）在Python环境中绘制数字高程模型（DEM）。内容包括VTK库的安装、加载DEM数据、创建渲染器、数据映射器、演员对象以及启动渲染循环的详细步骤。示例代码可供读者替换自己的DEM数据文件并进行自定义设置。

数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是描述地球表面高度信息的数字化模型，它在地理信息系统（GIS）、地质学和地形分析等领域中广泛应用。本文将介绍如何使用VTK（Visualization Toolkit）库来绘制DEM，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装VTK库。可以通过以下命令在Python环境中安装VTK：

pip install vtk

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入所需的库：

import vtk

接下来，我们需要加载DEM数据。假设我们有一个名为"dem_data.vtk"的DEM文件，可以通过以下代码加载：

reader = vtk.vtkStructuredPointsReader()
reader.SetFileName("d

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基于VTK的地质体真三维可视化原理和方法初探

10-15

博士论文，地质体三维可视化原理和方法，中南大学，可以参考

vtk读取txt文本，绘制三维地形

05-12

vs2008+vtk能够运行，带数据的。vtk读取txt文本 vtk绘制三维地形

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用VTK绘制DEM之一

gisocean的专栏

12-10

4269

DEM的显示是GIS的基本功能，利用GDAL和VTK强大的功能可以很容易做到这一点，而Python则使实现更为简单。关于GDAL可以参考lilin的学习笔记http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/lilin/gdal-index，VTK可以参考我博客里的其他文章。先看看我的效果图，目前只显示地形，没有根据高程设置颜色，也没有叠加遥感影像。高程数据采用的是SRT

VTK渲染DEM数据

lemon的空间

03-21

2869

#!/usr/bin/env python import vtk from vtk.test import Testing from vtk.util.misc import vtkGetDataRoot VTK_DATA_ROOT = vtkGetDataRoot() # Create the RenderWindow, Renderer and both Actors #

基于地表数据的VTK三维建模

weixin_44020744的博客

06-19

2147

VTK三维地质建模前言一、读取三维高程点建面二、构建侧面1.获取边界点集2.处理边界点集3.构建面前言此文旨在记录本人在做VTK相关项目开发过程中遇到的问题及摸索出来的解决方案。欢迎大家指正讨论。在实际生活中，由于我们往往只能获得待建模物体的表面数据而无法获得其内部数据，这就导致我们在建模过程中由于缺少内部数据，建立的模型都是一个徒有外壳的空腔，而并非实体模型。此文章就是为了解决这个问题。目标是通过地表的高程点构建一个实体的可切割的三维地质模型。一、读取三维高程点建面这一块很多博客都有介绍，

【小沐学GIS】基于Godot绘制三维数字地球Earth（Godot）

最新发布

爱看书的小沐

08-23

1294

本文介绍了使用Godot游戏引擎开发三维数字地球GIS应用的方法。Godot是一个免费开源的2D/3D游戏引擎，支持跨平台部署。文章提供了Godot的下载链接，并展示了5个代码示例，包括基础地球模型、GeoJSON数据加载、OSM地图集成等功能。每个示例均配有运行效果图或GIF动画演示，涉及不同技术实现方案。这些案例展示了Godot在GIS可视化领域的应用潜力，为开发者提供了创建交互式3D地球的参考实现。

使用VTK进行地形数据可视化：绘制DEM

VipeNvml的博客

09-17

657

通过使用可视化工具，我们可以更好地理解和分析地球表面的特征和地貌。VTK（Visualization Toolkit）是一个功能强大的开源库，提供了丰富的功能用于科学可视化，其中包括地形数据的绘制和分析。使用VTK进行DEM数据的可视化可以帮助我们更好地理解地球表面的地貌特征。通过调整渲染器的参数，我们可以实现更多的可视化效果，如添加光照、颜色映射等。VTK库提供了丰富的功能和示例代码，可以帮助我们进一步探索地形数据可视化的可能性。我们将使用VTK的Python接口来加载DEM数据并进行可视化。

用VTK绘制DEM之二

gisocean的专栏

12-23

4454

本文在“用VTK绘制DEM之一”一文的基础上，按高程设色，增强了可视化效果。下面代码中的红色部分是为添加颜色新加的，主要有两部分：1. 为polydata的每个cell指定scalar,不同的scalar对应于不同的颜色 # set scalar cell data colors = vtk.vtkFloatArray() polyData.GetCellDa

VTK：坡度运算实践

qq_37934722的博客

08-24

166

VTK：坡度运算实践在计算机图形学中，坡度是指地形表面的高程变化率，常用于地形分析和可视化。VTK（Visualization Toolkit）是一个强大的开源图形库，它提供了许多用于地形分析和可视化的模块。本文将介绍如何使用VTK计算地形表面的坡度，并使用vtkActor和vtkRenderer进行可视化。首先，我们需要加载地形数据。这里我们使用VTK自带的地形数据集dem.vtk，该数据集包含了美国科罗拉多州地区的地形数据，可以在VTK的安装目录下的Data目录找到。import vtk。

VTK简介

gisocean的专栏

12-09

2122

VTK(Visualization ToolKit)是一个开放源码、自由获取的软件系统，全世界的数以千计的研究人员和开发人员用它来进行3D计算机图形，图像处理，可视化。VTK包含一个c++类库，众多的翻译接口层，包括Tcl/Tk，Java,Python。 Visualization Toolkit 是一个用于可视化应用程序构造与运行的支撑环境，它是在三维函数库OpenGL 的基础上采用面向对象的设

vtk+QT做的三维地质可视化系统2of2（代码不全）

07-10

这个是我系统的缘分代码，肯定还有很多地方不够完善，希望大家不吝赐教！！

VTK+OSG(3)

畅图科技

07-10

5232

四天了，从最初学习VTK，VTk模型切割，到提取数据，到在osg中渲染。中间确实遇到了很多的问题，但是慢慢还是弄出了。首先要感谢vtk讨论组，呵呵，有时候讨论会激发出很多的思路。学习要讲究方法，不要老是挠脑袋，要究其原因，顺藤摸瓜，使蛮力是最忌讳的。接下，要想把这块东西嵌入到自己的系统中，还要做一些工作。 1、osg数据体向vtkpolydata进行转换，osg数据体主要是包括，自己程序化建

优化高程数据的方法实践——VTK高程过滤器

TechO_O的博客

08-22

182

VTK是一个强大的图像处理库，它提供了许多用于处理高程数据的过滤器。高程数据的优化是地理信息学中常见的任务之一，正确的数据处理能够更准确地表示真实世界中的地形。在本文中，我们将介绍如何使用VTK的高程过滤器来优化高程数据。使用VTK的过滤器可以方便地处理高程数据，使其更准确地表示真实世界中的地形。接下来，我们可以使用VTK提供的高程过滤器来处理我们的数据。这里，我们将使用vtkThreshold过滤器来删除高程数据中的噪声和异常点。优化高程数据的方法实践——VTK高程过滤器。

VTK：地形抽取实战

CodeByte的博客

08-30

257

首先我们需要准备一些数据。VTK中有许多现成的滤波器，包括地形抽取相关的滤波器，比如vtkDEMReader和 vtkElevationFilter。接下来我们将介绍vtkDEMReader的使用方法，并通过vtkElevationFilter对地形进行可视化。VTK提供了许多现成的滤波器和工具，可以帮助用户快速地处理3D数据并进行可视化。如果您对VTK和地形处理有兴趣，您可以进一步探索VTK的其他滤波器和功能。VTK是一个开源的、跨平台的图形图像处理工具，可以用于科学计算、数据分析、可视化等领域。

VTK：绘制彩色海拔地图的C++用法

DevEnigma的博客

09-03

379

在本篇文章中，我们将探讨如何使用VTK（Visualization Toolkit）库在C++中绘制彩色海拔地图。你可以使用VTK支持的各种地形数据格式，如VTK结构化网格（vtkStructuredGrid）或地理信息系统（GIS）数据格式。地图中的颜色将根据地形数据的海拔高度进行映射，使用预定义的颜色查找表进行着色。你可以访问VTK的官方网站（vtk.org）下载最新版本的库文件，并按照官方文档进行安装和配置。这是一个简单的示例，展示了如何使用VTK库在C++中绘制彩色海拔地图。

vtk用户指南第九章空间数据可视化

qq_39966730的博客

12-15

632

在VTK 5.4中，表示必须是vtkGeoGraphRepresentation实例，但在以后的版本中，任何vtkRenderedGraphRepresentation的布局策略导致经纬度坐标都是可以接受的。VTK的地理空间可视化工具目前正在开发中，虽然VTK 5.4提供了一些渲染高分辨率地图的工具，但其API可能会在VTK的下一个版本中发生变化，甚至可能会打破向后兼容性.在三维情况下，使用vtkGeoTerrain类表示地球，该类提供近似球体的矩形块，并根据相机的位置和方向以不同的分辨率进行镶嵌。

VTK：多数据块的可视化实践

TechChamp的博客

08-22

179

在此示例中，我们创建了两个数据块，每个数据块由一个立方体和一个球体组成。然后，我们使用vtkAppendPolyData将两个数据块组合成一个单独的数据块，并将其添加到vtkRenderer中进行可视化展示。在本文中，我们将重点介绍如何使用VTK库实现多数据块的可视化。数据块指的是由不同的数据集组成的数据集合。例如，一个复杂的医学图像可能由多个组成部分组成，每个部分都有不同的属性。接下来，我们创建两个数据块作为示例。我们鼓励读者探索和实验不同的功能，以更好的理解VTK的强大和丰富的功能。

VTK学习笔记(三) vtkSmartPointer显示根据高度着色的三维点云坐标数据

Color Space的博客

09-25

2593

接上一篇VTK学习笔记(二) vtkPolyData显示简单三维点云坐标数据，vtkSmartPointer显示根据高度着色的三维点云坐标数据使用到的点云文件：pointCloud.txt，是一个恐龙点云代码： // Demo_4_Show_PointCloud_Color.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include "pch.h" #include <iostream> #include <fstream> #i

PCL利用点云生成数字高程模型（DEM）C++ 示例代码

10-21

PCL (Point Cloud Library) 是一个开源的点云处理库，主要用于计算机视觉和机器人技术中的3D数据处理。要在 C++ 中使用 PCL 生成数字高程模型 (DEM)，你需要先安装 PCL，并理解其对点云数据的操作流程，特别是涉及到地面分割和高度计算的部分。以下是一个简单的步骤概述： 1. 首先，需要包含必要的 PCL 库头文件： ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/passThrough.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> #include <pcl/point_cloud.h> ``` 2. 加载点云数据： ```cpp pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (!pcl::io::loadPCDFile("your_pointcloud.pcd", *cloud)) { std::cerr << "Error loading point cloud file." << std::endl; } ``` 3. 数据预处理：例如，通过 PassThrough 滤波器去除无关噪声点，然后进行统计去噪： ```cpp pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(-1, 1); // 设置Z轴范围作为高度 pass.filter(*cloud); pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setMeanK(50); sor.setStddevMulThresh(1.0); sor.filter(*cloud); ``` 4. 计算高度并创建 DEM： ```cpp // 假设你已经找到一个合适的表面表示，比如最低高度对应的点 float min_height = *std::min_element(cloud->points.begin(), cloud->points.end(), [](const pcl::PointXYZ &a, const pcl::PointXYZ &b) { return a.z < b.z; }); pcl::PolygonMesh mesh; // 这里需要一些算法来将剩余的点连接成网格，并赋予它们高度 // 可能需要用到像 marching cubes 算法或者其他3D建模库如OGRE、VTK等 mesh.cloud = *cloud; // 将处理过的点云赋给 PolygonMesh 的点云部分 mesh.vertices.push_back(pcl::PointXYZ(min_height, min_height, min_height)); // 添加最低高度点到网格 // 创建并填充DEM数据结构 // ... ``` 请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更复杂的表面寻找和网格生成算法。此外，PCL 并未直接提供用于创建 DEM 的函数，上述步骤展示了基本思路。