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有效获取“数字高程模型(dem)”的方法探讨
数字高程模型（DigitalElevationModel，简称DEM）是地理信息系统（GeographicInformationSystem，简称GIS）中最常用的数据类型。它描述了地形的三维形状和数字高度，对于进行地形分析、水文模拟、道路设计和规划、全球定位系统（GlobalPositioningSystem，简称GPS）等方面都有重要的应用。本文将探讨有效获取DEM的方法，包括数据源、获取技术以及数据处理方法。
一、数据源
1.1公共数据集
公共数据集是获取DEM的一个重要渠道，目前在全球范围内开放的公共DEM数据集有多个，其中包括：
·STRM：ShuttleRadarTopographyMission（航天飞机雷达地形测量任务）的数据集，其分辨率相对较低，一般为30米，但具有全球覆盖的优势。
·SRTM：数据集名称同上，但其分辨率达到了1米，优点是能够提供更精细的地形信息。仅开放了部分地区数据，一般需要针对需要的区域进行下载。
·ASTERGDEM：AdvancedSpaceborneThermalEmissionandReflectionRadiometer（先进的航天机载热辐射和反射辐射仪）的数据集，在全球范围内都有完整的高程数据。分辨率达到了1米，其准确性和精度相对较高。
·USGSNED：美国地质调查局的数据集，包括了从1/3弧秒到1弧度的多种分辨率，覆盖了美国的全境。
虽然这些公共数据集都是免费开放的，但是下载和使用时要注意版权规定，以及数据加载时网络速度和服务器能力的问题。
1.2商业数据服务
商业数据服务可以提供更加精细的DEM数据集，相对于公共数据集，商业数据服务可以提供更高分辨率和更高精度的数据，但是需要用户付费订购。比较出名的商业数据服务提供商包括：
·AirbusDefenceandSpace：该公司可以提供分辨率为5米的全球DEM数据集，精度相对较高，但是订购费用相对较高。
·Trimble：该公司可以提供可定制的DEM数据，不同分辨率和精细程度的价格会有所不同。
·TELESPAZIO：该公司可以提供高分辨率和高精度的DEM数据，但是主要提供美国和欧洲的区域DEM数据。
二、获取技术
获取技术是指获取DEM数据的技术手段，包括光学遥感、雷达遥感和摄影测量等。
2.1光学遥感
光学遥感技术常用的数据类型包括高分辨率卫星影像、航空影像和无人机影像等。光学遥感技术可以提供高精度三维数据集，但是受限于天气和云层等因素，其数据获取有时会受到一定的影响。光学遥感技术一般需要依靠计算机视觉技术进行数据处理，包括图像配准、图像叠加以及三维建模等。
2.2雷达遥感
雷达遥感技术是获取DEM数据的重要技术手段之一，包括SAR、LiDAR和光学雷达等多种技术。其中，LiDAR技术是获取高精度DEM数据的一种有效方法，其实现过程是通过将激光束从飞机或者无人机上发射出去，然后接收地面反射回来的激光信号，再通过信号处理生成高精度的DEM数据。与光学遥感技术相比，雷达遥感技术不受天气和云层的影响，可以在不同时间和天气条件下进行数据获取和处理，因此其具有更高的数据获取和精度优势。
2.3摄影测量
摄影测量是一种获取DEM数据的传统技术手段，其过程是通过相机拍摄地面照片，然后通过测量图像中物体的位置、姿态和大小等参数，计算出其相对高度信息。相对于遥感技术，其缺点是需要在地面上设置控制点，以及涉及到更复杂和繁琐的数据处理过程。但是，摄影测量技术可以提供更加精细的DEM数据，并且可针对具体地形进行量身定制，因此在一些专业领域中得到了广泛的应用。
三、数据处理方法
获取DEM数据之后，需要进行多种数据处理方法才能得到准确的DEM数据，包括数据校正、数据滤波和数据压缩等。
3.1数据校正
数据校正是指对DEM数据进行地球椭球体表面高度校正，使其更加符合实际高程数据。数据校正的方法包括采用WGS84或者EGM96等地球椭球体模型，对数据进行校正，使其与实际高程数值进行匹配。校正后的DEM数据才能在后续处理中进行正确的分析和应用。
3.2数据滤波
数据滤波是指对DEM数据进行平滑处理，去除噪声和突出点。数据滤波的方法包括平均平滑法、中值平滑法和高斯平滑法等，可以使DEM数据更加平滑、精细，并且方便后续的地形分析和应用。
3.3数据压缩
由于DEM数据量往往较大，因此进行数据压缩可以降低数据存储和传输的成本，并且可以提高数据的可视化和分析效率。数据压缩的方法包括无损压缩和有损压缩，一般采用LZW算法、JPEG2000算法等进行压缩处理。
总之，DEM数据是进行地形分析和应用的重要数据来源，但是获取和处理DEM数据需要经过多个环节，包括数据源、获取技术和数据处理方法等。上述方法及技术仅为经验总结，