DTM、DEM、DSM与DOM的概念

本文详细介绍了数字地面模型(DTM)、数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和数字正射影像图(DOM)的基本概念及应用场景。探讨了这些模型如何描述地形特征,以及在不同领域的应用价值。
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DTM、DEM、DSM与DOM的概念 


一、DTM(Digital Terrain Model)
  数字地面模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示,或者说,DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达,是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。
  数字地形模型(DTM, Digital Terrain Model)最初是为了高速公路的自动设计提出来的(Miller,1956)。此后,它被用于各种线路选线(铁路、公路、输电线)的设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算,任意两点间的通视判断及任意断面图绘制。在测绘中被用于绘制等高线、坡度坡向图、立体透视图,制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是的基础数据,可用于土地利用现状的分析、合理规划及洪水险情预报等。在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。对DTM的研究包括DTM的精度问题、地形分类、数据采集、DTM的粗差探测、质量控制、数据压缩、DTM应用以及不规则三角网DTM的建立与应用等。


二、DEM(Digital Elevation Matrix)
     数字高程矩阵。GIS、地图学中的常用术语。
  数字高程模型(Digital Elevation Model,缩写DEM)是一定范围内规则格网点的平面坐标(X,Y)及其高程(Z)的数据集,它主要是描述区域地貌形态的空间分布,是通过等高线或相似立体模型进行数据采集(包括采样和量测),然后进行数据内插而形成的。DEM是对地貌形态的虚拟表示,可派生出等高线、坡度图等信息,也可与DOM或其它专题数据叠加,用于与地形相关的分析应用,同时它本身还是制作DOM的基础数据。
  DEM是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型,是数字地形模型(Digital Terrain Model,简称DTM)的一个分支。一般认为,DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子,如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布,其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型,其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。DTM的另外两个分支是各种非地貌特性的以矩阵形式表示的数字模型,包括自然地理要素以及与地面有关的社会经济及人文要素,如土壤类型、土地利用类型、岩层深度、地价、商业优势区等等。实际上DTM是栅格数据模型的一种。它与图像的栅格表示形式的区别主要是:图像是用一个点代表整个像元的属性,而在DTM中,格网的点只表示点的属性,点与点之间的属性可以通过内插计算获得。
  建立DEM的方法有多种。从数据源及采集方式讲有:(1)直接从地面测量,例如用GPS、全站仪、野外测量等;根据航空或航天影像,通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等;(3)从现有地形图上采集,如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多,主要有分块内插、部分内插和单点移面内插三种。目前常用的算法是通过等高线和高程点建立不规则的三角 网(Triangular Irregular Network, 简称TIN)。然后在TIN基础上通过线性和双线性内插建DEM。
  由于DEM描述的是地面高程信息,它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。如在工程建设上,可用于如土方量计算、通视分析等;在防洪减灾方面,DEM是进行水文分析如汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础; 在无线通讯上,可用 于蜂窝电话的基站分析等等


三、DSM(Digital Surface Model)
  数字表面模型(Digital Surface Model,缩写DSM)是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度 的地面高程模型。和DEM相比,DEM只包含了地形的高程信息,并未包含其它地表信息,DSM是在DEM的基础上,进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。在一些对建筑物高度有需求的领域,得到了很大程度的重视。

是最真实地表达地面起伏情况,可广泛应用于各行各业。如在森林地区,可以用于检测森林的生长情况;在城区,DSM可以用于检查城市的发展情况;特别是众所周知的巡航导弹,它不仅需要数字地面模型,而更需要的是数字表面模型,这样才有可能使巡航导弹在低空飞行过程中,逢山让山,逢森林让森林。


四、DOM(Digital Orthophoto Map)

    利用数字高程模型(DEM)对航空航天影像进行正射纠正、接边、色彩调整、镶嵌,并按照一定范围裁切生成的数字正射影像数据集。

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<think>好的,我需要回答用户关于DEMDOM生产方法、工具及流程的问题。用户之前问过空中三角测量,现在结合提供的引用内容,需要详细说明DEMDOM的生产方法。 首先,根据引用[1],DEM的生产方法包括传统测量、航空摄影、LiDAR和Smart3D生成点云的方法。要分点说明每种方法,特别是Smart3D结合TerraSolid的流程,需要详细步骤。同时引用中的代码示例可能涉及几何纠正,但用户主要关注生产方法,这部分可能需要简化。 引用[2]提到了使用DEM纠正DOM的流程,代码示例展示了加载影像和DEM、重采样、几何纠正的过程。这里需要解释DOM生产的一般流程,包括正射纠正如何利用DEM,以及相关工具如GDAL、OpenCV的应用。 引用[3]提到ArcGIS Pro的工具,可以处理无人机数据生成DOMDSMDTM。需要将ArcGIS Pro作为工具之一,介绍其流程,包括空三、生成产品等步骤。 用户的上一次问题涉及空中三角测量,所以在回答中可以联系到空三在DEM/DOM生产中的作用,例如光束法平差用于空三,进而生成点云和DEM。 需要组织内容结构,分DEMDOM两部分,分别介绍方法、工具、流程。确保覆盖传统方法、现代摄影测量技术(如倾斜摄影、Smart3D)、LiDAR,以及软件工具如TerraSolid、ArcGIS Pro、GDAL等。 注意引用格式,如[^1][^2][^3],但用户提供的引用中有重复编号,需要调整确保正确对应。例如引用[1]中的流程属于DEM生产,引用[3]中的ArcGIS流程涵盖DOM生成,引用[2]的代码是DOM纠正的例子。 最后,生成相关问题时要围绕DEMDOM的生产技术、工具比较、精度优化等方面。</think>### DEMDOM生产方法及工具详解 #### 一、**DEM生产方法及工具** **DEM(数字高程模型)** 是地表高程的数字表达,其生产技术主要分为以下几类: 1. **传统测量法** - **全站仪/RTK测量**:通过地面控制点直接采集高程数据,精度可达厘米级,但效率低,适用于小范围工程测量[^1]。 - **流程**:布设控制网 → 外业数据采集 → 内业数据整理 → 生成格网DEM。 2. **航空摄影测量** - **倾斜摄影技术**:利用无人机搭载多镜头相机获取多视角影像,通过空中三角测量(如光束法平差)生成密集匹配点云,再分类得到地表高程数据。 **工具链**: - **Smart3D/ContextCapture**:从影像生成LAS点云(精度0.1-0.5m)[^1] - **TerraSolid**:点云滤波(去除植被、建筑物),提取地面点生成DEM[^1] **流程**: ``` 影像采集 → 空三加密 → 密集匹配点云 → 点云分类 → 生成DEM ``` 3. **激光雷达(LiDAR)** - **机载/车载LiDAR**:通过激光脉冲直接获取高精度三维点云(精度0.05-0.2m),适合复杂地形和植被覆盖区域。 - **工具**: - **LAStools**:点云处理DEM生成 - **Global Mapper**:点云滤波地形建模 4. **卫星遥感开源工具** - **数据源**:SRTM、ASTER GDEM等公开高程数据 - **处理工具**: - **QGIS**:支持DEM拼接重采样 - **GDAL**:命令行工具实现格式转换插值 ```bash gdalwarp -tr 10 10 input_dem.tif resampled_dem.tif # 重采样至10米分辨率 ``` --- #### 二、**DOM生产方法及工具** **DOM(数字正射影像图)** 是经过几何校正、无缝拼接的航空/卫星影像图,生产流程核心为**正射纠正**: 1. **正射纠正原理** 利用DEM消除地形起伏引起的投影差,数学公式为: $$ x = \frac{X - X_0}{Z - Z_0} \cdot f, \quad y = \frac{Y - Y_0}{Z - Z_0} \cdot f $$ 其中$(X,Y,Z)$为地面点坐标,$(x,y)$为像点坐标,$f$为焦距[^2]。 2. **主要生产方法** - **航空影像处理**: - **工具**: - **ArcGIS Pro**:集成化流程(空三 → 生成DSM → 正射纠正 → DOM拼接)[^3] - **Pix4Dmapper**:全自动生成DOM(支持多光谱影像融合) - **流程**: ``` 原始影像 → 空三加密DSM生成 → 正射纠正 → 影像匀色镶嵌 → DOM ``` - **卫星影像处理**: - **工具**: - **ENVI**:基于RPC模型的几何校正 - **Google Earth Engine**:大规模卫星影像批量处理 3. **开源实现示例(C++/OpenCV)** ```cpp // DEM辅助的正射纠正核心代码 cv::Mat correctGeometry(cv::Mat& image, cv::Mat& dem) { cv::Mat correctedImage = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type()); for (int y = 0; y < dem.rows; y++) { for (int x = 0; x < dem.cols; x++) { double elevation = dem.at<float>(y, x); cv::Point2d correctedPos = calculateCorrectedPosition(x, y, elevation); // 基于共线方程计算 remapPixel(image, correctedImage, correctedPos); // 像素重采样 } } return correctedImage; } ``` --- #### 三、**工具对比选型建议** | 任务类型 | 推荐工具 | 优势 | 适用场景 | |----------------|--------------------------|-------------------------------|-----------------------| | **DEM生产** | ContextCapture + TerraSolid | 高精度点云处理 | 无人机倾斜摄影项目 | | | ArcGIS Pro | 空三DEM生成一体化 | 中小型区域快速处理 | | **DOM生产** | Pix4Dmapper | 全自动化、多光谱支持 | 农业监测、灾害评估 | | | GDAL/Python | 灵活定制、支持批量处理 | 科研开源项目 | --- #### 四、**精度提升关键** 1. **DEM优化**: - 增加地面控制点(GCP)密度,尤其在起伏剧烈区域[^1] - 使用移动曲面拟合法剔除异常点 2. **DOM优化**: - 采用SIFT特征匹配提升影像配准精度 - 使用Mask R-CNN自动识别并修复云层遮挡区域 --- ### 相关问题 1. 倾斜摄影测量中,如何评估Smart3D生成的DEM精度? 2. 在无地面控制点时,如何通过差分GPS提升无人机DOM的绝对精度? 3. 机载LiDAR摄影测量生成DEM的优缺点对比? 4. ArcGIS ProPix4Dmapper在DOM生产效率上有何差异? : Smart3D结合倾斜摄影可高效生成高密度点云,为DEM提供新数据源 [^2]: 正射纠正需依赖DEM消除地形投影变形 [^3]: ArcGIS Pro提供从空三到DOM的一站式处理能力
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