美国国家环境信息中心2022年发布了新版本全球水深地形高程数据集ETOPO 2022。可直接导入arcgis使用。

在ArcGIS中，将两个不同精度的数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）进行镶嵌是一项常见的地形处理任务，通常用于整合不同来源或覆盖范围的地形数据。以下是使用ArcGIS实现两个DEM镶嵌的详细步骤，特别是当涉及到坐标转换时： 你需要确保两个DEM的坐标系统一致。如果它们的坐标系统不同，例如一个小范围的高程点A使用的是Beijing 1954坐标系，而另一个较大的DEMB使用的是WGS84坐标系，你需要进行坐标转换。ArcGIS提供了多种转换方法，如Beijing_1954_To_WGS_1984_1至6，这些转换方法针对中国不同地理区域。选择适合你研究区域的方法，例如如果你的研究区域位于鄂尔多斯盆地，可以选择Beijing_1954_To_WGS_1984_1。对于不在这些预设范围内的地区，转换可能会导致较大误差。 坐标转换完成后，你可以按照以下步骤进行镶嵌： 1. 创建Shapefile：将高程点A的边界和DEMB的边界分别转化为Shapefile，这样可以清晰地看到它们的覆盖范围。 2. 删除重叠部分：利用Erase工具，去除两个Shapefile的重叠部分，得到一个新的Shapefile（shp-3），这将定义你需要镶嵌的区域。 3. 剪裁DEMB：使用Clip工具，以shp-3作为裁剪边界，对DEMB进行裁剪，生成裁剪后的DEMB（DEMB-CLIP）。 4. 转换为点数据：将裁剪后的DEMB（DEMB-CLIP）通过Raster To Point工具转换为高程点C，这将为后续合并做准备。 5. 合并高程点：将高程点A的数据集与高程点C的数据集合并，生成新的高程点D库。这个过程可能需要处理数据一致性问题，比如统一属性字段，以便顺利合并。 6. 创建TIN：使用高程点D库生成TIN（Triangulated Irregular Network），这是一个基于三角形网格的三维表面模型，它可以很好地处理不规则的数据分布。 7. 生成最终DEM：从TIN创建新的DEM。这个新的DEM将结合了高精度的小范围数据（来自高程点A）和大范围但精度较低的数据（来自DEMB-CLIP）。 通过以上步骤，你就成功地将两个不同精度的DEM进行了镶嵌，生成了一个新的统一的DEM。这个过程对于地理信息系统中的地形分析、制图以及环境建模等应用至关重要。注意，实际操作中可能还需要根据具体数据质量调整参数，以确保结果的准确性。

本DEM数据可用TXT打开，这是我上传DEM读取VC++源代码所对应的DEM数据格式，对于一般的DEM数据只要在arcGIS中转化为可用TXT打开的数据格式，然后修改头文件即可变成源代码所支持的数据格式

坡谱是地理信息系统中用于描述地表坡度特征的一个重要概念，它通过统计模型展示了不同级别的坡度组合关系。坡谱的分析可以揭示地表起伏变化和地貌形态特征，对于地理学、环境科学、土壤学等领域具有重要研究价值。坡谱的构建基于数字高程模型（DEM），而DEM的格网分辨率是关键参数，对坡谱的精度和可靠性有着直接的影响。 数字高程模型（DEM）是通过一系列数字点的x、y坐标和z坐标值来表示地表形态的三维模型。DEM数据通常可以通过卫星遥感、航空摄影测量、地面激光扫描等多种技术获得。DEM格网分辨率指的是DEM数据点在水平面上的分布密度，通常用水平方向的点距来表示。DEM分辨率越高，包含的地貌细节越多，能更细致地表达地表特征，但同时也会导致数据量大幅增加，对存储和处理能力提出更高要求。 本文研究了DEM格网分辨率对坡谱的影响，选择了陕北黄土高原六个典型地貌类型区作为研究样区。这些区域涵盖了不同的地貌类型，包括黄土低丘、黄土峁状丘陵沟壑、黄土梁峁状丘陵沟壑、黄土梁状丘陵沟壑、黄土长梁残塬沟壑等，它们在地貌特征和复杂度上存在明显差异。这些样区的DEM数据初始分辨率为5米，作者通过重采样生成了不同分辨率的DEM，进而提取坡谱模型，分析不同分辨率下的坡谱变化。 研究结果表明，DEM格网分辨率对于坡谱有着显著影响。在不同的地貌类型区，DEM分辨率的变化会导致坡谱出现不同的变化规律。研究中分析了DEM分辨率与坡谱之间的关系，并指出在一定范围内，DEM分辨率越低，坡谱的信息熵越高，表明坡谱的复杂程度增加。在研究中还发现，分辨率对于提取坡度信息的能力有明显的限制，分辨率过高或过低都会影响坡谱特征的提取和解释。因此，选择合适的DEM格网分辨率对于准确提取和分析坡谱至关重要。 此外，本文还探讨了其他影响坡谱的因素，包括DEM精度、坡度分级和坡面因子提取。DEM精度直接影响地形数据的可靠性；坡度分级决定了坡谱曲线的精细程度；而坡面因子提取则关系到从DEM中获取坡度信息的方法和质量。不同学者对这些因素对坡谱影响的研究已有一定基础，但前人的研究多局限于单一地貌类型的区域，而本文的研究则在多地貌类型的区域中进行了扩展和深化。 本文通过实证分析探讨了DEM格网分辨率对坡谱的影响，指出了分辨率对坡谱特征提取的重要性，并为地理信息系统和地貌学领域提供了科学的研究方法和参考。同时，研究成果对于地形地貌分析、环境保护、水土保持规划等领域也有重要的指导意义。

内容概要：本文详细介绍了Fluent软件中用于颗粒流模拟的不同模型及其应用场景。首先讨论了DPM（离散相模型），适用于稀疏颗粒流，如喷雾干燥，提供了具体的UDF代码示例来设置颗粒的初始速度。接着介绍欧拉颗粒流模型，它将颗粒视为连续相，适合较高浓度的颗粒流，强调了颗粒间的宏观碰撞效应而不追踪个体颗粒路径。然后讲解了DEM（离散元）模型，能够精确模拟颗粒间的碰撞、摩擦和变形，尤其适用于需要高精度仿真的情况，如滚筒混合器。最后探讨了PBM（群体平衡）模型，专门用于处理颗粒的破碎和聚合现象，给出了子颗粒分布的具体配置方法。文中还提到了模型选择的实战口诀，帮助用户根据具体需求选择合适的模型。 适合人群：对颗粒流模拟感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：① 学习并掌握Fluent中不同的颗粒流模拟模型；② 根据具体应用需求选择最合适的模型；③ 提升颗粒流模拟的效率和准确性。 阅读建议：读者可以通过本文了解各种模型的特点和适用范围，并结合实际案例进行实践，从而更好地理解和应用这些模型。

dem 无偏移tif 分辨率20米

黄河流域数据集是一个极其丰富的地理信息资源，涵盖了多种类型的数据，包括数字高程模型（DEM）、矢量数据等，对于研究、规划以及管理黄河流域具有重要价值。在本数据集中，我们可以深入探讨以下几个关键知识点： 1. **数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）**：黄河流域DEM是该数据集的核心部分，它提供了黄河流域地形的三维空间信息。通过DEM，我们可以计算坡度、坡向、山谷和山脊线，分析地表水流路径，评估洪水风险，甚至进行地质灾害预测。DEM的精度直接影响到这些分析的准确性。 2. **矢量数据**：数据集中包含的黄河流域.shp文件是一种矢量数据格式，通常包含了线（河流、道路）和面（湖泊、流域边界）两种类型的信息。线数据描述了黄河流域的干流走向、支流分布，而面数据则涵盖了湖泊的形状和大小、黄河流域的行政边界、黄土高原区域边界等。这些数据可以用于水文研究、环境规划和地理信息系统（GIS）的应用。 3. **黄河流域城市点**：数据集中可能包含了黄河流域内各个城市的坐标信息，这有助于研究城市与河流的关系，如城市供水、排水系统、工业污染源分布等。城市点数据在城市规划、交通布局和人口分布分析中也十分关键。 4. **干流与湖泊**：干流数据揭示了黄河的主要流向和流经区域，这对于水资源管理和防洪减灾至关重要。湖泊数据则反映了黄河流域的湿地资源和生态环境，对湖泊的保护和合理利用提供了基础。 5. **流域界线与重点直流**：流域界线定义了黄河流域的范围，对于理解和划分上下游关系、协调流域内的水资源分配和管理具有指导意义。重点直流数据可能包括了大型水电站、水库的位置，这些设施在能源供应、洪水调控方面起着重要作用。 6. **黄土高原地区界**：黄土高原是中国重要的农业区，也是水土流失严重的地方。黄土高原地区的界线信息有助于研究水土保持措施，实施可持续的土地管理和生态保护。 7. **GIS应用与数据分析**：这些数据可以集成到GIS软件中，进行空间分析、制图展示和模型构建，例如通过叠加分析来预测气候变化对黄河流域的影响，或评估水资源的可持续性。 黄河流域数据集是一个多维度、多层次的综合地理信息资源，对于地理学者、环境科学家、政策制定者以及相关领域的实践者来说，都是极具价值的研究工具。通过深入挖掘和分析这些数据，我们可以更深入地理解黄河流域的自然环境、社会经济状况，并为流域的可持续发展提供科学依据。

ENVI是高性能遥感图像处理软件，广泛应用于地学分析、图像解译、数据管理等领域。本操作手册主要介绍如何使用ENVI软件制作核线影像和提取数字高程模型（DEM）。 核线影像（也称为正射影像）是通过对立体影像对进行处理，消除地形起伏带来的影像变形，使之成为正射投影的影像。在制作核线影像的过程中，需要用到左右两幅具有一定重叠区域的立体影像，例如航空摄影测量中常用的前后视影像。 操作步骤开始于打开ENVI软件界面，并通过File菜单选择“Open Image File”来加载需要处理的影像。接下来，要建立一个新工程以承载后续所有操作，可通过点击“New Project”开始。 在选择左右影像时，需要分辨出哪一幅影像代表“左影像”和“右影像”。在航空摄影测量中，通常后视影像对应左影像，前视影像对应右影像。这是因为后视影像与左影像有着共同的观测方向，便于后续的立体观测。 选取控制点和连接点是确保左右影像对匹配准确的关键步骤。控制点是用于校正影像坐标系统中误差的点，而连接点则是用于匹配左右影像中相同特征点的坐标。在ENVI操作中，“Points”选项应确保为“Yes”，以便系统识别控制点和连接点。而“Examine and Edit Tie Points”功能允许用户检查和编辑已选取的匹配点，确保左右影像的对应点严格一致。 接下来，要对连接点进行检查，确保左右影像中选的是同一个点，这对于立体观察是至关重要的。此外，要确保“Maximum Y Parallax”数值在10以下，这个数值反映了左右影像在Y方向的最大视差，视差越小，说明立体匹配的精度越高，影像质量越好。 完成上述匹配步骤后，需要设置左右核线影像的输出位置和名称，同时还要设置DEM的路径和名称。DEM（数字高程模型）是地表高程信息的数字化表示，通过立体影像对提取的DEM能够用于地表形态分析、三维可视化等应用。设置X、Y像素大小时，建议在10到15米之间选择一个合适的数值，这一数值决定了DEM的分辨率。 核线影像的生成是通过一系列复杂的几何纠正和重采样过程实现的，最终生成的核线影像可以消除原始影像因地形起伏而产生的变形。生成后，通常需要通过立体眼镜来观察核线影像的立体效果，通过File菜单中的“Save Image As”选择合适的格式保存影像。 至于DEM的提取，主要是通过立体影像的匹配点来计算地表各点的三维坐标，形成一个规则格网覆盖的DEM数据。这个过程同样是基于几何关系和摄影测量原理，将立体影像中的地形起伏信息转换为数字形式，用于各种地形分析和可视化应用。 需要注意的是，由于部分文字是通过OCR扫描得到的，因此在理解文档时可能会遇到识别错误或遗漏。在实践中，用户应仔细核对每一步操作以确保正确无误，并根据实际情况做出调整。 总结来说，通过本手册所介绍的步骤，用户可以利用ENVI软件制作出精确的核线影像以及准确的数字高程模型。这些数据对于地形分析、地貌解译、城市规划、土地利用分类等专业领域具有重要的应用价值。

Small Terrain 是中等高分辨率,基于 heightmap 的地形，渲染出的地形效果 不如 quantized mesh 的地形，但也基本能接受。网上已经有一些开源的生成工具可 以由 DEM 数据生成这种规范的.terrain 文件,本文重点说明这种类型的地形生 成。 地形数据在地理信息系统（GIS）和虚拟现实应用中扮演着重要的角色，特别是在3D地球可视化领域，如Cesium。DEM（数字高程模型）是一种表示地形表面高度信息的数据集，通常以栅格形式存储，每个像素代表地面的一个点的高度值。生成地形数据，特别是将DEM转化为Cesium可使用的terrain文件，涉及多个步骤和技术。 Cesium支持两种类型的地形渲染：STK World Terrain和Small Terrain。STK World Terrain基于quantized mesh技术，提供高分辨率和逼真的渲染效果，适合全球范围内的高精度场景。然而，它的生成过程是封闭的，若要在局域网内部署，需要购买相关服务器软件。而Small Terrain则基于heightmap，虽然在视觉效果上略逊一筹，但仍然满足基本需求，且已经有开源工具可以将DEM数据转换为Cesium兼容的.terrain文件。 生成Small Terrain的详细步骤如下： 1. 获取DEM数据：可以从公开源，如http://srtm.csi.cgiar.org/index.asp获取全球90米分辨率的DEM数据。 2. 安装必备软件：确保所有软件版本一致，避免32位和64位冲突。安装Python 2.7，配置环境变量；安装PIL，用于图像处理；安装GDAL，用于地理空间数据操作；安装Numpy，支持GDAL的计算；再次安装GDAL的Python绑定，用于地形转换。 3. 修改脚本：在T7-gdal2srtmtiles-demo.py中指定输入DEM文件的路径，设置输出目录和级别（例如0-8或0-15），保存修改。 4. 执行转换：通过命令行运行修改后的脚本，将DEM数据转换为Cesium所需的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）瓦片格式，生成的文件包括.terrain、.hdr和.kml，其中.terrain文件是关键。 5. 清理与发布：在生成地形数据前，确保输出目录为空。生成的SRTM瓦片可以发布为地形服务，将terrain_tile文件夹上传至Cesium服务器，或者使用Cesium Ion进行管理。 需要注意的是，整个流程需要对GIS和Cesium有一定的了解，特别是对GDAL库的使用。同时，由于涉及到多个软件的安装和配置，可能会遇到兼容性问题，需要耐心调试。此外，生成的地形级别越高，数据量越大，渲染速度和性能也会受到影响。 通过DEM数据生成Cesium的terrain地形数据，是一项涉及地理空间数据处理、瓦片化、以及3D可视化技术的任务。了解并掌握这个过程对于开发和维护基于Cesium的3D地球应用至关重要。

内容概要：本文详细介绍了PFC - fluent流固耦合教学（CFD - DEM）在岩土工程领域的应用，尤其针对流场作用显著的场景如地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等。文中通过具体实例和代码片段解释了如何利用PFC - fluent进行流固耦合模拟，包括颗粒与流场相互作用力的计算、数据交换频率设定、压力泊松方程求解方法优化以及颗粒碰撞模型改进等内容。此外，还分享了一些实用的经验技巧，如耦合步长选择、亚松弛因子动态调整和网格加密策略等。这些方法有效提高了模拟精度，使得岩土塌陷预测误差控制在12%以内，隧道沉降预测误差保持在8-15%之间。; 适合人群：从事岩土工程研究或实践的技术人员，特别是对流固耦合（CFD - DEM）技术感兴趣的工程师和科研人员。; 使用场景及目标：①需要精确模拟流场对岩土体稳定性影响的实际工程项目；②希望提高岩土塌陷预测精度的研究项目；③优化流固耦合仿真算法，减少计算误差。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了大量实战经验分享和代码示例，便于读者理解和实践。建议读者结合自身项目特点灵活运用文中提到的各种技术和方法，并注意根据实际情况调整参数设置。