Python 绘制遥感数字高程影像(DEM)

本文介绍如何利用Python进行遥感数字高程模型(DEM)的处理和分析,包括数据导入、可视化以及地形特征提取,是遥感与GIS结合应用的一个实例。

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from matplotlib import cm
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

img = Image.open('高程.tif')
re_img = np.asarray
### 遥感影像 DEM 三维建模与可视化方法 #### 使用DEM进行遥感影像的三维处理和可视化的流程 通过数字高程模型(DEM),可以创建逼真的地形表面并应用于各种应用领域,如城市规划、环境监测等。对于遥感影像而言,结合DEM能够显著提升其视觉表现力以及分析精度。 为了实现这一目标,通常会经历以下几个方面的工作: - **数据准备** 首先需要收集高质量的DEM数据源[^3]。这些数据可以从公开数据库下载获得,例如地理空间数据云平台提供的全球覆盖范围内的GDEM产品。如果所获取的数据集无法完全满足项目需求,则可能还需要借助软件工具来完成进一步编辑工作,比如使用ArcGIS中的`Mosaic To New Raster`功能来进行多幅图像间的无缝拼接操作,从而构建出更大尺度上的连续地貌特征表示形式。 - **融合遥感影像DEM** 一旦拥有了合适的DEM文件之后,下一步就是将其同对应的光学或其他类型的卫星图片相结合起来。这一步骤可以通过专业的GIS应用程序轻松达成,像ENVI/IDL这样的高级编程接口也提供了丰富的API用于自定义开发特定应用场景下的解决方案。在此过程中,重要的一环是对齐两个不同分辨率级别的输入资料之间的地理位置关系,确保最终合成出来的成果既具有真实的高度信息又保留了原有色彩纹理细节。 - **三维渲染引擎的选择** 当完成了上述准备工作以后,便可以选择适合自己的三维渲染引擎来进行最后阶段的效果呈现。目前市面上存在多个优秀的开源库可供选择,其中就包括但不限于OSGEarth——它不仅兼容常见的栅格化地图格式(TIF, IMG),而且内置了强大的投影变换机制(WGS84, UTM, Mercator)[^4];另外还有专为建筑设计行业打造却同样适用于自然景观模拟项目的SketchUp Pro版本,在导入经过预处理后的GeoTIFF格式DEM后可以直接调用内嵌材质库快速搭建起初步框架结构。 - **优化显示性能** 考虑到实际运行效率问题,在具体实施时往往还会涉及到一些额外的技术手段用来提高交互流畅性和画面质量。例如采用LOD(Level of Detail)策略动态调整远近距离物体绘制复杂程度;或是利用GPU加速技术加快大规模点云数据集实时更新速度等等措施均有助于改善用户体验感受。 ```python import osgeo.gdal as gdal from osgeo import ogr, osr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def read_dem(file_path): dataset = gdal.Open(file_path) dem_data = dataset.ReadAsArray() geotransform = dataset.GetGeoTransform() return { 'data': dem_data, 'geotransform': geotransform } dem_info = read_dem('path_to_your_dem_file.tif') fig = plt.figure(figsize=(10,7)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X = np.arange(dem_info['geotransform'][0], dem_info['geotransform'][0]+dem_info['data'].shape[1]*dem_info['geotransform'][1], dem_info['geotransform'][1]) Y = np.arange(dem_info['geotransform'][3], dem_info['geotransform'][3]-dem_info['data'].shape[0]*abs(dem_info['geotransform'][5]), -abs(dem_info['geotransform'][5])) X, Y = np.meshgrid(X,Y) surf = ax.plot_surface(X, Y, dem_info['data'], cmap=plt.cm.coolwarm) plt.show() ```
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