地形的创建以及资源的查找

创建地形
1、在层级视图中,Create-3D Object-Terrain地形
2、选择地形,在检视视图中-Terrain组件中,
(1)第一个按钮,用来扩展地形块数的
(2)第二个按钮
   Raise or Lower Terrain表示升高或降低地形,也就是在一定范围内可以无限的增高地形(5.5.2里的第一个按钮)  
    Set Height;设置高度,height是设置山的高度,当点击Flatten时,可以绘制山的凹陷,绘制方法1.先点击Flatten,然后设置高度,然后在选择Raise or Lower terrain选项,直接在地形上绘制,按住shift键,即可绘制凹陷的部分(5.5.2的第二个按钮)
    Smooth Height;平滑高度,使山的棱角更平滑(5.5.2的第三个按钮)
   Paint Texture;绘制山的纹理,选择Edit Terrain Layer,选择要形成的颜色图片,然后自动绘制到地形上。山的道路的绘制,选择Edit Terrain Layer,选择道路的图片,然后在地形上进行绘制即可(处于第一张的位置上的图片,始终是全部覆盖到地形上的,其余的图片都是需要自行绘制的)(5.5.2的第四个按钮)
(3)第三个按钮,绘制树
方法一edit Trees-选择树的预设体-点击Add-在地形上绘制即可(5.5.2的第六个按钮)
如何到资源:
工程视图-assets-Import Package-Customer Packge-选择到导入的资源包,接下来会弹出一个窗口,有四个按钮,依次是All全部、None全不选择、Cancel取消、Imprt导入,点击导入按钮即可导入资源
2、导入树、草的资源包是environment,水是Water
 导入人物的资源包是Characters
 导入摄像机的资源包是Cameras

### 关于地形因子及其在地理信息系统中的应用 地形因子是一组为了更有效地研究和表达地貌形态特征而设定的参数或指标[^3]。这些因子可以从不同角度反映地形的各种特性,例如坡度、坡向、高程以及曲率等。在地理信息系统(GIS)中,地形因子通常基于数字地形模型(DTM)提取而来[^4]。 #### 如何获取与地形因子相关的图片? 要找到与地形因子有关的图片资源,可以考虑以下几个方面: 1. **学术数据库** 学术论文常常会附带详细的图表和图像来展示各种地形因子的应用实例。可以通过访问知名的学术搜索引擎(如Google Scholar、CNKI、Web of Science),输入关键词“terrain factors GIS images”或者中文关键词“地形因子 GIS 图像”,查找相关研究成果并下载其中的插图[^1]。 2. **开源GIS工具库** 开源GIS软件如SAGA GIS提供了丰富的功能模块用于生成各类地形因子地图。用户可以根据自己的需求加载DEM(数字高程模型)数据文件,在界面中选择对应的算法计算所需的地形因子,并导出可视化结果作为图片保存下来[^2]。 3. **在线地图服务提供商** 许多现代互联网制图服务平台支持公开共享的地图层浏览功能,其中包括由遥感影像处理得到的标准地形产品。例如ArcGIS Online、QGIS Plugins Repository都可能含有现成可用的数据集供探索使用。 4. **政府机构发布的专题资料** 各国自然资源管理部门经常发布与其国土测绘工作密切关联的技术报告文档,里面往往包含高质量的专业级示意图表说明如何构建特定类型的地形分析成果。这类官方渠道值得信赖且容易检索到相关内容链接地址。 以下是利用Python脚本调用GDAL库读取栅格数据并绘制基本地形因子图形的例子: ```python from osgeo import gdal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 打开 DEM 数据 dataset = gdal.Open('path_to_your_dem_file.tif') band = dataset.GetRasterBand(1) elevation_array = band.ReadAsArray() # 创建坡度矩阵 (假设分辨率相同) cell_size = 30 # 像素大小单位米 slope_degrees = np.arctan(np.sqrt( ((np.roll(elevation_array, -1, axis=1) - elevation_array)**2 + (np.roll(elevation_array, -1, axis=0) - elevation_array)**2)) / cell_size) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.imshow(slope_degrees, cmap='viridis', origin='upper') plt.colorbar(label="Slope Degrees") plt.title("Terrain Slope Factor Visualization Example") plt.show() ```
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