一、全球覆盖中分辨率DEM(30米~90米)
1. NASA SRTM(航天飞机雷达地形任务)
- 数据源:NASA官网、Earthdata平台
- 网址:NASA Earthdata
- 分辨率:1弧秒(约30米,SRTM GL1)和3弧秒(约90米,SRTM GL3)
- 覆盖范围:北纬60°至南纬56°(SRTM GL1为部分地区)
- 获取方式:注册账号后通过搜索工具下载,支持批量下载脚本。
- 优点:
- 全球覆盖,适用性广;
- 数据经过多次校正,可靠性高。
- 缺点:
- 部分地区存在数据空洞(需后期插值填补);
- 原始数据为地理坐标系(WGS84),需自行投影转换。
2. ASTER GDEM(先进星载热发射和反射辐射计全球DEM)
- 数据源:NASA Earthdata、日本经济产业省
- 网址:ASTER GDEM
- 分辨率:30米
- 覆盖范围:全球陆地区域
- 获取方式:直接下载或通过Earthdata搜索。
- 优点:
- 覆盖极地地区(弥补SRTM不足);
- 提供多版本更新(最新为V3)。
- 缺点:
- 噪声较多(尤其平坦区域);
- 水体区域高程值异常。
3. NASADEM(SRTM升级版)
- 数据源:NASA LP DAAC
- 网址:LP DAAC
- 分辨率:1弧秒(约30米)
- 覆盖范围:同SRTM,但数据质量提升
- 获取方式:需使用Earthdata账号,支持FTP下载。
- 优点:
- 修正SRTM数据错误,精度更高;
- 包含坡度、坡向衍生数据。
- 缺点:
- 数据量大,处理需较高硬件配置。
二、高精度区域DEM(5米~12米)
1. ALOS World 3D(AW3D30)
- 数据源:日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)
- 网址:AW3D30
- 分辨率:30米(免费版)、5米(付费商业版)
- 覆盖范围:全球
- 获取方式:注册后通过FTP下载。
- 优点:
- 基于立体卫星影像生成,细节丰富;
- 免费版适用于一般地形分析。
- 缺点:
- 免费版分辨率较低;
- 下载需科学上网。
2. EU-DEM(欧盟数字高程模型)
- 数据源:欧洲环境署(EEA)
- 网址:EU-DEM
- 分辨率:25米
- 覆盖范围:欧洲经济区(EEA)
- 获取方式:直接下载GeoTIFF文件。
- 优点:
- 融合SRTM与激光雷达数据,精度高;
- 无缝拼接,无需预处理。
- 缺点:
- 仅限欧洲地区;
- 无实时更新。
三、开源社区与协作平台
1. OpenTopography
- 网址:OpenTopography
- 数据源:激光雷达(LiDAR)、摄影测量
- 分辨率:1米~5米(部分地区)
- 覆盖范围:美国、澳大利亚、非洲等合作区域
- 获取方式:注册后按区域选择数据集下载。
- 优点:
- 提供高精度LiDAR点云及DEM;
- 支持自定义范围裁剪。
- 缺点:
- 覆盖不连续,多为科研合作区域;
- 下载需审核(部分数据集)。
2. 地理空间数据云(国内)
- 网址:地理空间数据云
- 分辨率:30米(SRTM)、90米(ASTER GDEM)
- 覆盖范围:全球
- 获取方式:注册后在线搜索下载。
- 优点:
- 国内服务器,下载速度快;
- 提供DEM拼接、格式转换工具。
- 缺点:
- 高精度数据需付费;
- 界面仅中文,部分功能不稳定。
四、实时DEM生成工具
1. Google Earth Engine(GEE)
- 网址:GEE
- 数据源:SRTM、NASADEM、ALOS等
- 分辨率:依赖所选数据集
- 获取方式:通过JavaScript或Python API在线处理并导出。
- 优点:
- 无需本地存储,云端计算;
- 支持时序分析与自定义算法。
- 缺点:
- 需编程基础;
- 免费账户有导出配额限制。
五、选择建议
需求场景 | 推荐数据源 | 理由 |
---|---|---|
全球中尺度地形分析 | NASA SRTM/NASADEM | 平衡精度与易用性,支持广泛研究 |
高精度局部建模 | OpenTopography LiDAR | 1米分辨率,适合工程设计与灾害评估 |
欧洲地区应用 | EU-DEM | 无缝覆盖,数据质量可靠 |
无需编程的快速获取 | 地理空间数据云 | 中文界面,下载便捷 |
科研与定制分析 | Google Earth Engine | 云端处理,支持复杂模型 |
注意事项
- 坐标系匹配:下载时确认DEM为地理坐标系(WGS84)或投影坐标系(如UTM),避免后续分析偏差。
- 空洞填补:使用QGIS插件(如GDAL Fill NoData)或ArcGIS工具修补SRTM空洞。
- 版权声明:部分数据需标注来源(如NASA SRTM需引用官方文献)。
希望本指南助您高效获取所需DEM数据!