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出版者:武汉测绘科技大学出版社

作者:李志林

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2000-3

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810307628

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数字高程
• GIS
• 数字高程模型
• DEM
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• 遥感
• 地理信息系统
• 地形分析
• 空间数据
• 地球科学
• 测绘
• 地理学

专题探索：地表形态与信息工程的交汇——空间数据驱动的地球科学研究新范式 （本书并非关于“数字高程模型”的专著，而是聚焦于其应用背景、支撑技术、衍生产品及其在不同学科领域中的交叉研究，是一部面向空间信息科学、地理学、土木工程及环境科学研究者与实践者的综合性参考书。） --- 导论：从离散点到连续地表——现代地球观测对地表形态精细刻画的需求 本书旨在探讨如何利用现代空间信息技术，构建对地球表面复杂形态进行高精度、高分辨率描述的系统性方法论。我们认识到，地球表面的起伏、坡度、坡向、水文网络等特征，是理解地质过程、环境变化以及人类工程活动的基础数据。本书立足于这些基础数据的获取、处理、建模与应用，重点阐述非直接基于传统DEM（数字高程模型）构建流程的，但与地表形态信息密切相关的空间数据驱动研究范式。 我们首先回顾了地球物理勘测、遥感技术（特别是光学和雷达传感器）在获取地表高度信息方面的进展，但更侧重于如何从这些原始数据中反演出或推导出地表形态的有效属性，而非单纯讨论高程值的集合表示本身。本书的核心逻辑在于：地表形态的价值不在于其高程数值的本身，而在于基于这些数值所能衍生出的空间关系和物理意义。 第一部分：先进空间数据源的深度挖掘与预处理 本部分将深入剖析当前主流的地表形态信息获取技术，但重点不在于模型构建的算法，而在于数据源本身的特性及其对后续分析的制约与赋能。 第一章：合成孔径雷达（SAR）干涉测量在形变监测中的应用与挑战 本章聚焦于InSAR技术，它通过测量两个不同时间点雷达回波相位差来推算地表毫米级的形变。本书探讨的是形变场分析，而非静止地表的形态建模。详细讨论了形变梯度（Strain Rate）的提取、形变边界的识别以及如何将时间序列形变数据与背景地形信息（如由其他方式获取的固定基准面）进行耦合分析。重点分析了大气延迟、轨道误差以及如何通过高级滤波技术分离地表物质运动与地表形态本身的差异。 第二章：激光雷达（LiDAR）点云数据的拓扑结构解析 虽然LiDAR直接生成点云，但本书不讨论如何将点云插值成规则网格的DEM。相反，我们关注点云内部的拓扑关系和结构属性。例如，如何识别和提取点云中的线状特征（如道路边缘、河流中心线）和面状特征（如建筑屋顶、植被冠层），这些特征的提取依赖于点云的邻域关系和局部曲率分析，而非整体的高程场。引入了基于射束传播模型的森林冠层高度模型（CHM）的构建与分析方法，该模型直接反映了植被的垂直结构。 第三章：高分辨率多光谱/高光谱影像的植被高度反演 本章探讨如何利用影像的辐射信息来间接推算地表形态信息，特别是植被高度。重点分析了基于结构信息理论（SIT）和基于经验模型的植被生物物理参数反演方法，如利用NDVI、LAI与冠层高度的非线性关系。这是一种基于光谱特征对垂直结构进行量化的手段，与直接测量高程的思路形成对比。 第二部分：地表形态的物理学意义与衍生分析 本部分将研究如何利用地表信息来模拟和预测地球系统中的物理过程，这些过程往往依赖于坡度、坡向的微分几何属性，而非高程值的集合本身。 第四章：水文地质响应的动态模拟 本书深入研究基于地表形态信息的水流路径追踪与汇流分析。重点讨论了水文模型的选择（如基于网格或基于特征的追踪方法），以及如何通过改进的淹没处理算法来精确模拟小尺度地表径流。讨论了如何利用地形坡度分析土壤侵蚀潜力（如RUSLE模型中的LS因子计算），这要求对地表起伏的局部敏感性进行深度挖掘。 第五章：滑坡与地质灾害风险评估中的空间约束 本章关注地表形态在岩土工程中的应用。讨论了如何利用坡度、坡向、地形起伏度（TRI）等指标，结合岩性、降雨强度数据，构建三维稳定性和位移预测模型。强调了局部地貌特征（如鞍部、凸嘴结构）对应力集中和失稳风险的指示作用，这些指示因子是从高程场中提取的二阶导数信息。 第六章：城市环境中的地表粗糙度与热力学效应 在城市形态分析中，本书探讨了如何量化地表粗糙度对空气流动和热量交换的影响。引入了如平均表面起伏度（Mean Surface Roughness）和天空视域因子（Sky View Factor, SVF）的计算方法。SVF的计算直接依赖于周围建筑物的空间布局和高度信息（通常由LiDAR或BIM数据提供），用以分析城市峡谷效应和辐射传热效率。 第三部分：数据融合与形态信息的高级可视化 本部分探讨如何整合不同来源的地表形态信息，并采用先进的可视化技术来揭示复杂形态背后的科学洞察。 第七章：多源地形数据的不确定性融合与校正 探讨了如何将来自不同传感器、不同时相的地表形态数据进行空间配准和信息融合。关键在于不确定性传播分析。如何量化不同数据源（如卫星雷达、地面测量、航空摄影测量）在不同空间尺度上的精度差异，并构建贝叶斯框架下的数据融合模型，以生成综合性的、置信度可评估的地表形态描述。 第八章：基于计算机图形学的地表形态渲染与交互 本章侧重于地表形态信息的表现力。讨论了如何应用实时光照、材质映射和深度感知技术来增强对复杂地貌的视觉理解。引入了基于视差贴图（Parallax Mapping）和几何细节渲染技术，以在不增加底层数据复杂度的前提下，高效展示地表的细微起伏变化，特别是在工程现场的模拟与汇报中。 第九章：时空地貌演变的可视化叙事 本章总结了如何利用时间序列的地表形态数据，构建四维（3D+时间）可视化环境。这包括对冰川消融、海岸线后退或城市沉降等过程的动态重构。强调叙事性，即如何通过交互式工具，让非专业用户也能直观理解地表形态变化背后的驱动力和潜在影响。 --- 总结： 本书提供了一套全面的、超越传统高程模型构建范畴的地球表面形态信息处理框架。它强调从原始空间数据中提取物理意义明确的几何属性、拓扑关系和动态变化特征，并将这些特征应用于水文、地质、环境工程等多个交叉学科的前沿研究中。本书的读者将获得利用先进空间技术解决复杂地表问题的高阶技能。

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初次翻开《数字高程模型》，我脑海中浮现的是一幅幅关于地理信息的壮丽画卷，以及那些隐藏在数字背后的复杂算法和严谨逻辑。这本书似乎不仅仅是关于某个特定技术或数据的介绍，更像是一扇通往理解地球表面形态奥秘的大门。我迫不及待地想知道，作者是如何将那些抽象的数字，转化为我们肉眼可见、甚至可以触摸到的三维地貌。从基础的地形测绘原理，到各种高精度传感器（如激光雷达、合成孔径雷达）的原理与应用，再到DEM数据在不同领域的转化和表达，这本书似乎囊括了方方面面。我尤其期待书中对于不同DEM数据精度、分辨率、以及由此带来的应用局限性的深入探讨。比如，当我们在进行宏观的区域规划时，需要多高的精度？而当我们在模拟某个细微的地质现象时，又该如何选择合适的数据源？书中对这些实际应用场景的剖析，将是帮助我将理论知识转化为实践技能的关键。此外，DEM数据是如何被采集、处理、存储和发布的？在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用海量的地理空间数据，也是我非常关注的。我希望书中能提供一些关于数据质量评估、误差分析以及数据标准化的见解，这对于我日后的工作至关重要。对于那些对地理信息科学、遥感技术、 GIS 技术抱有浓厚兴趣的读者来说，这本书无疑提供了一个全面而深入的学习平台。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我们能够从全新的视角去认识和理解我们所居住的地球。这本书的封面设计虽然简洁，却透着一股专业与严谨的气息，让我对内容充满了期待。

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我被《数字高程模型》的标题深深吸引，它勾勒出一种将现实世界转化为数字化信息的宏大图景。我猜想，这本书将会带领读者从最基本的高程概念入手，逐步深入到如何利用各种先进技术手段来捕捉、分析和表达这些地形数据。我非常好奇作者会如何解释“数字高程模型”这个概念的演变过程，是从早期的等高线图到如今高度精密的点云数据，这是一个怎样的技术飞跃？书中是否会详细介绍不同类型DEM（如DTM、DSM、CHM）之间的区别与联系，以及它们各自适用的场景？例如，DTM（数字地形模型）如何剔除地表建筑物和植被的影响，展现真实的地面形态？而DSM（数字表面模型）又为何能更直观地反映地表覆盖物的真实情况？我更关注的是，DEM数据是如何被应用于水文模拟、灾害评估、城市规划、甚至是考古研究等领域的。书中是否会提供一些生动的案例分析，例如如何利用DEM数据预测洪涝风险，或者如何在历史遗迹的发掘中利用地形信息来推断古建筑的布局？我希望这本书能够不仅仅是理论的讲解，更能提供一些实操性的指导，比如如何使用主流的GIS软件来处理和分析DEM数据，以及如何解读和可视化这些数据。此外，对于DEM数据精度的量化和评估，也是我非常感兴趣的部分。我们如何判断一个DEM数据的质量是否满足我们的需求？书中是否会提供一些评价指标和方法？

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《数字高程模型》这个书名，激起了我对地球表面复杂形态的无限遐想。我期待这本书能为我揭示，这些形态是如何被量化、被记录，最终成为我们分析和决策的重要依据。我猜想，这本书的开篇可能会从高程的定义和基本概念说起，然后逐渐深入到DEM数据的生成原理和处理方法。我尤其想了解，在数字时代，我们是如何克服了传统地形图绘制的局限性，实现了对地表信息的精确捕捉和表达。书中是否会详细介绍各种DEM数据模型，比如格网DEM、TIN（不规则三角网）DEM，它们在数据结构、存储方式以及在不同应用场景下的优势和劣势是什么？我非常好奇，DEM数据是如何被应用于地质灾害的预测和预警的。例如，如何通过 DEM 分析山体滑坡的危险区域，或者如何模拟地震波在地表传播的规律？我希望这本书能够提供一些具有启发性的案例，让我看到DEM技术在保障人民生命财产安全方面的价值。同时，对于DEM数据质量的评估和改进，也是我非常感兴趣的部分。一个高质量的DEM数据，往往是后续分析结果准确性的基石。书中是否会提供一些关于误差分析、数据校正和质量控制的方法？

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《数字高程模型》这个书名，就如同一把钥匙，打开了我对地球表面形态数字化奥秘的探索之门。我期待这本书能为我呈现一个全面而深入的视角，让我理解这些数字是如何被创造、被分析，并最终服务于我们的社会发展。我迫切想知道，DEM数据在防灾减灾领域的应用，如如何利用DEM分析山体的坡度和地质结构，来预测滑坡和崩塌的风险？或者，如何通过DEM模拟地震发生时的地面震动情况，为应急响应提供科学依据？我希望书中能够包含一些真实世界的案例，让我看到DEM技术在保障人民生命财产安全方面的强大作用。同时，对于DEM数据的格式标准和质量控制，也是我非常感兴趣的部分。在数据共享和协同工作的时代，如何保证不同来源的DEM数据能够兼容并用，以及如何评估和提升数据的准确性，将是影响其应用广泛性的重要因素。

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当我看到《数字高程模型》这本书时，脑海中立刻涌现出那些巍峨的山峦、蜿蜒的河流以及起伏的丘陵。我好奇，作者将如何把这些自然景观的形态，转化为可供计算机处理的数字信息。这本书似乎不仅仅是关于技术的讲解，更是一种对地球表面进行数字化透视的艺术。我非常期待书中对于DEM数据生成过程的详细描述，包括各种测量技术（如GNSS、全站仪）如何获取原始数据，以及如何利用摄影测量、激光扫描等方法构建高精度的三维模型。我尤其关注DEM数据在景观规划和环境影响评估中的应用。比如，如何利用DEM分析坡度、坡向，来优化城市绿地布局？或者，如何通过DEM模拟工程建设对周边地形的影响，从而制定相应的生态保护措施？我希望书中能够提供一些实际的项目案例，展示DEM技术在解决复杂工程和环境问题中的具体应用。此外，DEM数据的分辨率和精度是如何影响其应用效果的？书中是否会深入探讨不同分辨率的DEM数据在不同尺度下的适用性，以及如何根据具体需求选择合适的数据？

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手捧《数字高程模型》，我仿佛能够触摸到地球的脉搏，感受到它每一寸土地的起伏与变化。我猜想，这本书将是一次关于地球表面形态数字化解读的精彩旅程。我特别好奇，DEM数据是如何被用来模拟和分析地表的径流过程，从而预测洪水风险？或者，如何通过DEM数据来优化水利工程的设计，例如水库的选址和堤坝的修建？我希望书中能够提供一些详实的数据分析和计算方法，让我能够理解 DEM 数据是如何转化为实际工程应用的。此外，对于 DEM 数据的插值和重采样技术，也是我非常感兴趣的部分。在处理不同分辨率和不同精度的 DEM 数据时，如何通过有效的插值方法来弥合数据间的差异，以获得更连续、更准确的地形信息，将是至关重要的。

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《数字高程模型》这个标题，在我看来，就像是为地球披上了一层数字的外衣，将无形的形态转化为有形的数码。我猜测，这本书将带领我一步步走进这个由数字构建的地理世界。我迫不及待地想知道，DEM数据究竟是如何被创建出来的？是从天而降的卫星数据，还是地面上精密的测量？书中是否会深入解析各种DEM数据模型，例如像DEM（数字高程模型）和DTM（数字地形模型）之间的区别，以及它们在信息表达上的侧重点？我特别关心DEM数据在水利工程和交通规划中的应用。比如，如何利用 DEM 分析河流的流向和流域范围，来指导水库的选址和设计？或者，如何通过 DEM 评估道路建设的坡度，以确保行车安全和工程可行性？我希望这本书能够包含一些深入的案例分析，让我看到 DEM 技术在解决实际工程难题中的价值。同时，DEM数据的可视化和三维表达方式也是我感兴趣的。如何将复杂的数字信息，转化为直观、易于理解的图形和模型，将是这本书能否真正打动读者的关键。

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《数字高程模型》这个书名，勾勒出一种将现实世界的地理景观转化为数字信息的宏大图景。我预感，这本书将带领我深入了解，我们是如何通过一系列先进的技术手段，将地球表面的高程信息进行量化、存储和分析。我迫切想知道，DEM数据在古迹遗址的勘探和保护中的应用。比如，如何利用 DEM 数据分析地表微小的起伏，来推断古代建筑的基址和布局？或者，如何通过 DEM 来模拟古代水利工程的痕迹，从而为考古研究提供线索？我希望书中能够提供一些具有启发性的案例，让我看到 DEM 技术在文化遗产保护方面的独特价值。同时，对于 DEM 数据的质量评估和误差来源的分析，也是我非常关心的问题。一个高质量的 DEM 数据，能够为后续的各种应用提供可靠的基础，而对误差的理解和控制，则是确保数据可靠性的关键。

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手捧《数字高程模型》，我仿佛置身于一个由数据构建的虚拟地理空间。我预感，这本书将是一场关于地球表面形态数字化的探索之旅。我迫切想知道，作者是如何将那些抽象的坐标和高程值，转化为我们能够理解并应用的地理信息。从基础的地图学原理，到现代化的测量技术，再到计算机算法的处理，这本书似乎要构建一个完整的知识体系。我特别期待书中对于高程数据采集的各种方法，无论是传统的地面测量、航空摄影测量，还是如今流行的无人机倾斜摄影和卫星遥感技术，它们各自的优缺点和适用范围是什么？书中是否会深入探讨激光雷达（LiDAR）等主动遥感技术在DEM生成中的关键作用，以及它如何实现高精度、高密度的地表信息采集？我关注的重点还在于，DEM数据在环境保护、生态修复、以及自然资源管理方面的应用。例如，如何利用DEM分析坡度、坡向，来指导植被恢复方案的制定？或者，如何通过DEM模拟水土流失，来制定相应的防治措施？我希望书中能够提供一些前沿的DEM应用案例，展现这项技术在解决现实问题中的巨大潜力。此外，DEM数据的格式、标准以及互操作性也是我非常关心的问题。在日益互联互通的地理信息时代，如何实现不同来源、不同格式的DEM数据的有效整合与共享，将是影响数据应用效率的关键。

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翻阅《数字高程模型》，我仿佛预见了一场关于地球表面信息数字化转型的盛宴。这本书应该不仅仅是枯燥的技术介绍，而更像是一部关于如何“读懂”地球语言的百科全书。我非常想知道，DEM数据是如何从最初的点云或者等高线，一步步演变成我们今天所熟知的各种数字模型。书中是否会详细介绍不同类型的DEM数据，例如DEM（数字高程模型）和DSM（数字表面模型）的区别，以及它们各自在不同场景下的应用优势？我尤其关注DEM数据在农业领域的应用，比如如何利用DEM分析土壤的侵蚀情况，为精准施肥和灌溉提供依据？或者，如何通过DEM来预测农作物的生长状况，优化产量？我希望这本书能够提供一些前沿的DEM应用实例，展示这项技术在提高农业生产效率和可持续发展方面的潜力。此外，DEM数据的更新与维护也是我非常关心的问题。随着时间的推移，地形也在不断变化，如何有效地追踪和更新DEM数据，以保证其时效性和准确性，是许多应用场景下的关键挑战。

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从第三章开始就看不懂了……

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