DTM2MESH 代表使用Python编码的3D网格数字地形模型。 网格被导出到文件中，以便在其他地方重复使用。 重要说明：这不是Collada文件查看器或任何其他类型的3D网格可视化器。 不太重要的提示：该项目在2天内完成，因此如果发现错误，请注意... 如何使用 这是一个Pythonic命令行工具。 第一个参数： -input是输入DTM文件，通常是TIFF（16位），但只要是单频带（灰度）文件，并且与兼容，它就可以与任何其他格式一起使用。 该论点是强制性的。 第二个参数-output是输出Collada文件（.dae），它实际上是某种超胖XML。 该论点是强制性的。 第三个参数-resolution是以米/像素为单位的地面分辨率。 默认分辨率为90（符合SRTM），因此此参数为optional 。 注意：如果地面分辨率低于预期（例如：SRTM为50），则会导致过大的起伏。 相

### 数字高程模型（DEM）及其应用 #### 一、数字高程模型（DEM）简介 数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是一种以数字方式表示地球表面地形的方法，它通过一系列坐标点的高度值来描述地面的起伏变化。DEM广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感分析、水文计算、环境研究等多个领域。根据不同的应用场景，DEM有不同的分辨率，常见的包括30米、90米、12.5米等。 #### 二、不同分辨率的DEM特点及应用 ##### 1. 30米分辨率DEM - **特点**：30米分辨率的DEM通常具有较高的精度，能够较好地反映地形特征，适用于需要较高精度地形数据的研究和项目。 - **应用领域**： - **精细地形分析**：如城市规划、土地利用规划等。 - **灾害评估**：如洪水风险评估、滑坡预测等。 - **资源管理**：如水资源管理、森林资源监测等。 ##### 2. 90米分辨率DEM - **特点**：相对于30米分辨率，90米分辨率的DEM在精度上有所降低，但覆盖范围更广，数据量较小，便于处理。 - **应用领域**： - **宏观地形分析**：如全球气候变化研究、地质构造分析等。 - **环境监测**：如植被覆盖变化监测、土地退化评估等。 - **基础科学研究**：如地球系统科学中的气候模拟、生态模拟等。 ##### 3. 12.5米分辨率DEM - **特点**：12.5米分辨率的DEM具有非常高的精度，能够提供更为细致的地形信息。 - **应用领域**： - **精细地形建模**：如三维景观建模、虚拟现实应用等。 - **基础设施建设**：如道路设计、桥梁建设等。 - **精密农业**：如精准灌溉、作物生长监测等。 #### 三、DEM数据获取与处理 - **数据来源**：本文提到的DEM数据来自一个百度网盘分享链接，提供了全国分省的30米、90米、12.5米分辨率的DEM数据集。这些数据是经过精心整理和筛选的，对于从事GIS相关工作的人员来说非常宝贵。 - **数据格式**：DEM数据通常以栅格格式存储，常见的格式包括GeoTIFF、ASCII Grid等。 - **数据处理**：在使用DEM数据之前，可能需要进行一定的预处理工作，如投影转换、重采样、拼接等，以便更好地满足具体项目的需求。 #### 四、DEM在GIS中的应用案例 - **洪水风险评估**：通过DEM数据可以构建地形坡度模型，结合降雨量等数据，评估洪水发生的风险等级。 - **城市规划**：利用高分辨率DEM进行三维城市建模，辅助城市规划设计。 - **生态环境保护**：通过对DEM数据进行分析，可以了解地形地貌的变化趋势，为生态保护提供决策支持。 #### 五、结论 DEM作为一种重要的空间数据类型，在GIS领域有着广泛的应用前景。不同分辨率的DEM适用于不同类型的研究和项目需求。获取高质量的DEM数据是进行有效GIS分析的基础。文中提供的全国分省DEM数据集不仅能够满足多种应用场景的需求，而且方便了研究人员的工作，提高了工作效率。对于从事GIS相关领域的专业人士来说，这些数据集是非常有价值的资源。

ASTER GDEM V3 是美国航空航天局（NASA）和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）共同开发的数字高程模型（DEM）。该模型使用来自 ASTER 卫星的光学数据，具有 30 米的空间分辨率。ASTER GDEM V3 是世界上分辨率最高的全球 DEM 之一，可用于各种应用，包括地形测量、土地利用监测和灾害管理。ASTER GDEM V3 于 2019 年发布，覆盖了整个地球的陆地表面。本数据是从中提取的覆盖中国区域的数据，每个文件覆盖范围是1度*1度，方便中国用户查找使用。

位于日本冲绳岛北部的亚热带“ Yambaru”森林拥有许多特有物种居住的珍贵生态系统。 然而，该地区还是冲绳林业的中心。 因此，可持续林业活动应考虑到自然环境。 为了促进该地区的可持续森林管理，我们使用易于计算的地形因素进行多元回归分析，以精细的分辨率对站点指数进行了预测。 对于以站点索引为因变量的多元回归分析，采用三个地形因子（有效起伏，开放度和高程）作为自变量。 解释了大约68％的方差，有效缓解是影响最大的变量。 这意味着可以以比以往任何时候都更高的分辨率来预测森林生产力。 对于环境保护和林业冲突的地点的可持续森林管理，以现场实际可用的最佳分辨率估算地点指数非常有用。 将来有可能通过检查其他环境因素来提高估计准确性。

广东省珠海市DEM数字高程30m（含区域范围shp文件），30米高精度地形数据，dem数据的范围是市范围框，因此市周边的数据也包含了部分在内，提供给大家学习练习用。

tfi格式，12.5m 数据源：alos

李志林 朱庆著 电子版教程 适用于初学者

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

tiff格式 全球DEM数字高程模型图 1km分辨率

采用c++进行编程的凸包算法，是和生长算法不同的另一种构建tin的算法，该算法相对难度较大，此处用的是Graham扫描法