文档介绍：2011 年第 5 期胡伟,等基于移动窗口法的 DEM 数据优化方法研究 45

文章编号 0494-0911 2011 05-0045-03 中图分类号 P231. 5 文献标识码 B
基于移动窗口法的 DEM 数据优化方法研究
胡伟1 ,卢小平1 ,卢遥2 ,余涛2
1. 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室,河南焦作 454003
2. 中国科学院遥感应用研究所,北京 100101
A Study of Optimizing DEM Data by Moving-window
HU Wei,LU Xiaoping,LU Yao,YU Tao
,
摘要数字高程模型 DEM 的表达方法主要有 TIN、规则格网、等高线等。由于这些方法都没有预先对高程数据进行优化会造成
, ,
大量的数据冗余从而影响构建 DEM 的速度。研究移动窗口和逐点搜索两种构建 DEM 的数据优化算法并利用 Matlab 软件对
, ,
SRTM 数据进行试验验证结果表明这两种方法都达到较好的优化效果可大大提高构建 DEM 的速度。通过进一步比较这两种算
,
法的优化结果得出移动窗口数据优化算法整体优于逐点搜索数据优化算法的结论。

关键词移动窗口 DEM SRTM 数据优化
,
的方法使 DEM 能够应用到更广泛的地学领域中。
一、引言
二、DEM 数据优化
数字高程模型 DEM 是将一定范围内规则格网
, ,
点的平面坐标 X Y 及其高程 Z 的数据集用于描 1. DEM 数据的选择
[]
1 ,
述区域地貌形态的空间分布。目前不规则三角 SRTM 数据是由美国太空总署 NASA 和国防
, ,
网 TIN 是构建 DEM 的主要方法其优点是可以减少部国家测绘局 NIMA 联合测量的其精度分为
[]
2 ,
规则格网 Grid 方法造成的数据冗余。采用 1arc-second 和 3arc-seconds 两种即 SRTM1 和
[]
, 3
Delaunay 三角剖分是生成 TIN 的主要途径但在构 SRTM3 数据或 30 M 和 90 M 数据。本文试验研
, ,
建大区域平坦地区 DEM 时会出现大量三角形表示究区范围为北纬 40° ~ 41°、东经 117° ~ 118° 从中
同一个平面的情况,由此产生大量的冗余数据,从选取了 100 × 100 个 SRTM3 的采样点高程数据作为
试验数据试验区面积为 2 ,区内有平原山地
而导致构建 DEM 的速度减缓。。 81 km 、
两大主要地貌类型,平原高程在,山地的
本文集成了 Grid 建模与 TIN 建模各自所具有 21 ~ 60 m
, 高程在
的优点。首先读取 Grid 的数据并剔除冗余数据 1 000 ~ 2 303 m。
移动窗口数据优化算法
然后再用 Delaunay 三角剖分算法生成 TIN 来构建 2.
移动窗口数据优化算法,就是在一定大小的窗
DEM 模型。用 Delaunay 三角剖分生成 TIN 构建
, 口内判断地形高程值是否满足阈值要求,如果高程
DEM 过程中对于地表