数字高程模型建立方法

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;

(2)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,主要有整体内插 、分块内插和逐点内插三种。整体内插的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值建立的。分块内插是把参考空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的函数。逐点内插是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称移动拟合法。有规则网络结构和不规则三角网(Triangular Irregular Network, 简称TIN)两种算法。

目前常用的算法是TIN，然后在TIN基础上通过线性和双线性内插建DEM。用规则方格网高程数据记录地表起伏的优缺点 ：优点：（X，Y）位置信息可隐含，无需全部作为原始数据存储由于是规则网高程数据，以后在数据处理方面比较容易。缺点：数据采集较麻烦，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有记录。TIN结构数据的优点：能以不同层次的分辨率来描述地表形态.与格网数据模型相比,TIN模型在某一特定分辩率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的表面.特别当地形包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征。

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。

DEM分辨率是DEM刻画地形精确程度的一个重要指标，同时也是决定其使用范围的一个主要的影响因素。DEM的分辨率是指DEM最小的单元格的长度。因为DEM是离散的数据，所以（X，Y）坐标其实都是一个一个的小方格，每个小方格上标识出其高程。这个小方格的长度就是DEM的分辨率。分辨率数值越小，分辨率就越高，刻画的地形程度就越精确，同时数据量也呈几何级数增长。所以DEM的制作和选取的时候要依据需要，在精确度和数据量之间做出平衡选择。目前我国已经完成了１：５０　０００地形图的制作DEM的数据库的建设。

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。

地球表面形状的最常见数字化数据便是基于像元的数字高程模型 (DEM)。该数据可用作量化地表特征的输入。

DEM 属于一种连续表面的栅格制图表达，通常参考真实的地球表面。此类数据的精度主要取决于分辨率(采样点之间的距离)。影响精度的其他因素包括在创建原始 DEM 时用到的数据类型(整型或浮点型)以及表面的实际采样情况。

DEM 中的错误通常会按照汇或峰进行分类。汇是周围高程值较高的区域，也可称为洼地或凹地。它属于内流水系区域。虽然 DEM中的许多汇都属于缺陷，但其中一些汇也可能是天然形成的，尤其是在冰川或喀斯特地区 (Mark 1988)。同理，尖峰或山峰是周围环绕的像元值较低的区域。通常，这些属于自然要素，且不会对流向计算产生过大影响。

此类错误(尤其是汇)应在尝试获得任何表面信息之前移除。汇(内流水系区域)可阻挡下坡方向水的流动路径。

通常，指定 DEM 中汇的数量要多于较粗糙分辨率 DEM 中的数量。形成汇的另一个常见原因可能是将高程数据存储为整型数字。如果位于起伏不明显的区域中，则尤为棘手。发现 30 米分辨率 DEM 中的 1% 像元属于汇的情况很常见。而对于 3 弧秒DEM，则可高达 5%。

DEM 中也可能包含明显的条带化伪影，这是在创建 DEM 时出现系统化采样错误的结果。同样，这对于平坦区域的整型数据最为明显。

水文分析工具专门用于为自然地表上的汇流建立模型。但前提假设是表面起伏足够大以便确定流动路径。使用这些工具所基于的假设是，对于任何一个像元，水都可以从多个相邻像元流入但仅从一个像元流出。