关于DEM的使用

2024-09-03 06:04
文章标签 使用 dem

本文主要是介绍关于DEM的使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题一:

DEM_read dem.dem dem.par 我该如何获取外部STRM分辨率为30 m的DEM数据?这30m分辨率是参考什么来选择的,可以选择40m或者20m吗?

获取外部SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)分辨率为30米的DEM数据是一个比较常见的需求,尤其是在地形校正和地表形变分析中。以下是如何获取这些数据,以及关于分辨率选择的相关信息。

1. 获取SRTM 30米分辨率DEM数据

SRTM数据的获取方式通常有以下几种:

  • USGS Earth Explorer:

    • 访问USGS Earth Explorer网站。
    • 在搜索栏中选择你的感兴趣区域,可以通过名称、坐标或者地图框选区域。
    • 在数据集选项中,选择"SRTM"下的SRTM 1 Arc-Second Global,这是分辨率为30米的DEM数据。
    • 提交查询,选择合适的时间范围和区域后,可以下载对应的DEM数据。
  • NASA Earthdata:

    • 访问NASA Earthdata网站。
    • 注册账户并登录。
    • 使用搜索工具找到SRTM数据,选择SRTM 1 Arc-Second (30米)的版本。
    • 下载所需的DEM数据。
  • OpenTopography:

    • 访问OpenTopography。
    • 通过搜索或地图选择感兴趣区域。
    • 在下载选项中选择SRTM 1 Arc-Second (30米)的版本,进行下载。

下载后的DEM文件通常是GeoTIFF格式,你可以使用GIS软件(如QGIS、ArcGIS)将其转为Gamma软件需要的格式,并生成对应的参数文件(.par)。

2. 分辨率选择的参考标准

SRTM分辨率说明
  • SRTM 1 Arc-Second:这指的是大约30米的空间分辨率(在赤道附近)。在SRTM项目中,这种分辨率通常适用于全球范围内的大部分地区。
  • SRTM 3 Arc-Second:这指的是大约90米的分辨率,同样是SRTM数据的常见版本,适用于需要较大区域覆盖的低分辨率应用。
分辨率的选择参考依据
  1. 影像分辨率匹配

    • 雷达影像的分辨率:DEM的分辨率通常应该与雷达影像的分辨率相匹配或相近。如果你使用的是TerraSAR-X数据,其分辨率通常在1到3米之间(取决于模式),那么30米的DEM分辨率通常足够用于大多数DInSAR应用。
    • 如果雷达影像的分辨率更高(如1米以下),可以考虑使用更高分辨率的DEM(如20米或10米)。
  2. 地形复杂度

    • 地形起伏:如果研究区地形复杂(如山地地区),较高分辨率的DEM(如20米或更高)能更准确地捕捉地形变化。
    • 在平坦地区,较低分辨率的DEM(如30米或40米)通常已经足够。
  3. 计算效率

    • 处理时间与存储:较高分辨率的DEM会增加计算的复杂度和存储需求。在计算能力有限或分析大区域时,可能需要在分辨率和效率之间做权衡。
  4. 应用需求

    • 精度要求:一些应用可能需要更高的地形精度,这时需要选择更高分辨率的DEM。
    • 研究目标:根据你进行的具体研究(如微小形变监测),可能需要更高分辨率的DEM来减少误差。

问题二

 dem范围需要和TerraSAR-X获取的数据的范围一样吗,还是说dem的范围只要大于TerraSAR-X数据的范围即可?

在DInSAR处理过程中,DEM的范围通常需要满足以下要求:

1. DEM的范围应大于或等于TerraSAR-X数据的范围

  • DEM范围大于TerraSAR-X数据范围:这是最佳选择。DEM的范围应覆盖TerraSAR-X影像的全部区域,并且最好在影像边界周围留出一定的缓冲区。这是因为在DInSAR处理中,可能需要进行影像配准、重新采样或其他几何校正操作,如果DEM范围小于影像范围,则可能导致影像边缘区域出现数据缺失或校正错误。

  • DEM范围等于TerraSAR-X数据范围:在一些情况下,DEM的范围可以与TerraSAR-X影像范围完全一致。这种情况通常在已经精确匹配DEM和影像时使用,但要确保没有任何边界问题,否则可能会影响结果的准确性。

2. DEM范围小于TerraSAR-X数据范围的情况

这种情况通常不推荐,因为可能导致以下问题:

  • 边界效应:影像边缘部分将无法正确进行地形校正或干涉处理,从而影响最终的DInSAR结果。
  • 数据丢失:在重新采样或配准过程中,如果影像范围超出了DEM范围,那么这些超出部分将无法进行处理,导致影像的一部分数据缺失或不准确。

总结

  • 最佳做法:确保DEM的范围大于或等于TerraSAR-X影像的范围,最好在影像边界周围预留一定的缓冲区(通常为几百米到几公里,视情况而定),以保证所有DInSAR处理步骤能够顺利进行。
  • 实践建议:在获取DEM数据时,尽量选择比影像覆盖范围稍大的DEM,这样在处理过程中可以避免任何潜在的边界问题。

因此,选择大于TerraSAR-X数据范围的DEM是更安全和可靠的选择。

问题三

 

在DInSAR处理过程中,phase_to_disp命令用于将解缠后的相位数据转换为形变图或高程图。对于你提到的情况,即DEM范围大于TerraSAR-X影像范围的问题,以下是相关的工作机制:

phase_to_disp 命令的处理机制

当执行以下命令时:

phase_to_disp interf_unwrapped.ph dem.par disp.map

命令解释:

  • interf_unwrapped.ph: 输入的解缠后的相位文件。
  • dem.par: DEM的参数文件,用于辅助计算形变或高程。
  • disp.map: 输出的形变图或高程图。

DEM范围大于TerraSAR-X影像范围时的处理机制

  • 自动配对点位: 当DEM的范围大于TerraSAR-X影像范围时,phase_to_disp命令会基于地理坐标或图像像元的索引来进行配对。该命令会将解缠相位图中的每个像元与DEM中的对应像元进行匹配,以进行地形校正或形变计算。即使DEM的范围大于影像范围,命令也会自动忽略多余的DEM区域,只对与影像范围重叠的部分进行处理。

  • 像元配对: 在Gamma软件中,影像和DEM通常通过其像元的地理位置(如经纬度或图像坐标)进行配对。如果DEM的空间分辨率不同(例如更高或更低分辨率),Gamma软件会通过插值将DEM重新采样到影像的分辨率。

  • 边界处理: 如果影像范围边缘处超出DEM范围,则这些区域的形变或高程计算可能会失败或导致错误。因此,确保DEM范围完全覆盖影像范围是必要的。只要DEM的范围大于影像范围,并且两者在投影坐标系下是对齐的,Gamma软件会正确处理这些数据。

总结

  • 自动配对: phase_to_disp命令会自动配对影像与DEM的对应点位。如果DEM范围大于影像范围,只会使用与影像重叠的部分,其他多余的部分会被忽略。
  • 确保正确匹配: 关键在于确保影像和DEM在地理坐标系或图像坐标系中的对齐,以确保正确匹配。如果影像和DEM的坐标系不一致或分辨率差异较大,可能需要预处理(如重新采样或投影转换)。

所以,你可以放心使用DEM范围大于影像范围的情况,phase_to_disp命令会自动进行正确的点位配对和处理。

这篇关于关于DEM的使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132224

相关文章

使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控

《使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控》在网络运维和服务器管理中,IP地址和端口的可用性监控是保障业务连续性的基础需求,本文将带你用Python从零打造一个高可用IP监控系统,感兴趣的小伙... 目录概述:为什么需要IP监控系统使用步骤说明1. 环境准备2. 系统部署3. 核心功能配置系统效果展

使用Java将各种数据写入Excel表格的操作示例

《使用Java将各种数据写入Excel表格的操作示例》在数据处理与管理领域,Excel凭借其强大的功能和广泛的应用,成为了数据存储与展示的重要工具,在Java开发过程中,常常需要将不同类型的数据,本文... 目录前言安装免费Java库1. 写入文本、或数值到 Excel单元格2. 写入数组到 Excel表格

redis中使用lua脚本的原理与基本使用详解

《redis中使用lua脚本的原理与基本使用详解》在Redis中使用Lua脚本可以实现原子性操作、减少网络开销以及提高执行效率,下面小编就来和大家详细介绍一下在redis中使用lua脚本的原理... 目录Redis 执行 Lua 脚本的原理基本使用方法使用EVAL命令执行 Lua 脚本使用EVALSHA命令

Java 中的 @SneakyThrows 注解使用方法(简化异常处理的利与弊)

《Java中的@SneakyThrows注解使用方法(简化异常处理的利与弊)》为了简化异常处理,Lombok提供了一个强大的注解@SneakyThrows,本文将详细介绍@SneakyThro... 目录1. @SneakyThrows 简介 1.1 什么是 Lombok?2. @SneakyThrows

使用Python和Pyecharts创建交互式地图

《使用Python和Pyecharts创建交互式地图》在数据可视化领域,创建交互式地图是一种强大的方式,可以使受众能够以引人入胜且信息丰富的方式探索地理数据,下面我们看看如何使用Python和Pyec... 目录简介Pyecharts 简介创建上海地图代码说明运行结果总结简介在数据可视化领域,创建交互式地

Java Stream流使用案例深入详解

《JavaStream流使用案例深入详解》:本文主要介绍JavaStream流使用案例详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录前言1. Lambda1.1 语法1.2 没参数只有一条语句或者多条语句1.3 一个参数只有一条语句或者多

Java Spring 中 @PostConstruct 注解使用原理及常见场景

《JavaSpring中@PostConstruct注解使用原理及常见场景》在JavaSpring中,@PostConstruct注解是一个非常实用的功能,它允许开发者在Spring容器完全初... 目录一、@PostConstruct 注解概述二、@PostConstruct 注解的基本使用2.1 基本代

C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍

《C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍》分布式锁在集群的架构中发挥着重要的作用,:本文主要介绍C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的... 目录自定义分布式锁获取锁释放锁自动续期StackExchange.Redis分布式锁获取锁释放锁自动续期分布式

springboot使用Scheduling实现动态增删启停定时任务教程

《springboot使用Scheduling实现动态增删启停定时任务教程》:本文主要介绍springboot使用Scheduling实现动态增删启停定时任务教程,具有很好的参考价值,希望对大家有... 目录1、配置定时任务需要的线程池2、创建ScheduledFuture的包装类3、注册定时任务,增加、删

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

《使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化》在图形设计和Web开发中,矢量路径数据的高效存储与传输至关重要,本文将通过一个Python示例,展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式,... 目录引言核心功能概述1. 路径命令解析2. 路径数据压缩3. 路径数据解压4. 可视化代码实现详解1