分享三维地理模型制作实践

2024-07-10 07:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

前言

地理信息系统（GIS）是一种用于捕获、存储、检查和显示与地球表面位置相关的数据的计算机系统。GIS可以在一张地图上显示许多不同类型的数据，如街道、建筑物和植被。这使人们能够更容易地看到、分析和理解模式和关系。

GIS可以使用包括位置在内的任何信息。位置可以用许多不同的方式表示，例如纬度和经度、地址或邮政编码。使用GIS可以对许多不同类型的信息进行比较和对比。

该系统可以包括有关人员的数据，如人口、收入或教育水平。它可以包括有关景观的信息，如溪流的位置、不同种类的植被和不同种类的土壤。它可以包括关于工厂、农场和学校的地点，或者雨水渠、道路和电力线的信息。通过地理信息系统 (GIS) 测绘和分析，各组织可以改进资源管理、资产管理、环境影响评估、市场营销、供应链管理和许多其他活动的决策和优化。地理空间分析、地理信息系统 (GIS) 项目和仍在开发的地理信息系统 (GIS) 工具可帮助世界各地的人们、企业和政府机构做出更好的决策，包括预测天气和城市规划。

地理空间数据描述了位于地球表面或附近的物体、事件或其他地理特征。地理空间数据将位置数据（如坐标）和属性数据（物体、事件或其他地理特征的特性）与时间数据（位置和属性存在的时间或寿命）相结合。地理空间数据包含来自不同来源的大型数据集，包括人口普查和人口统计数据、卫星图像（包括遥感数据）、房地产数据、天气数据、手机数据、绘制图像和社交媒体数据。

最常见的GIS数据格式：Shapefile矢量，光栅图象，geotiff DEM，OpenStreetMap xml。

地理信息系统 (GIS) 应用程序可以导入多种类型的数据格式：制图文件、电子表格、图像等。然后，地理信息系统 (GIS) 工具将这些数据的任意组合进行叠加，生成可视化效果和数字地图。这些地理空间数据层提供的洞察远远超出纸质地图和传统制图的能力。

当地理空间数据可以被发现、共享、分析并与传统业务数据结合使用时，各组织可能会发现它最有用。如果利用得当，地理空间数据可以为组织提供即将发生的变化的预先警告、更深入地了解分析解决方案并提高整体运营效率。这些都是打造未来工作场所的关键。

地理信息系统 (GIS) 使用两种主要的地理空间数据文件格式：栅格数据和矢量数据。

栅格数据

栅格数据由网格或像素单元组成，具有与每个单元相关的空间信息，例如海拔、温度甚至土地利用。栅格数据用于创建复杂的高分辨率影像，例如照片和卫星影像。例如，使用由包含城市天气信息的数据矩阵表示的卫星图像，市民可以查看雷达图，了解是否下雨。

矢量数据

矢量数据通过其 x 和 y 坐标表示地理空间元素。矢量数据的最基本形式是点。两个或多个点形成一条线，三条或更多条线形成一个多边形。例如，Google 地图（一种使用矢量数据的常用 Web 地图和可视化表示形式）使用点定义城市的位置；使用线定义道路；使用多边形定义建筑物或边界。

遥感功能收集地理空间数据，并从太空对地球表面进行测量。该过程使用卫星、气球、无人机和飞机上的遥感器，感测和记录反射或释放的能量。可以将这种遥感信息与地理信息系统 (GIS) 程序集成在一起，以帮助用户从全球视角做出有关地球的基于数据的决策。

遥感有两种类型：主动和被动。

主动遥感技术使用发射自身能量或光源的传感器，然后检测反射的辐射。LiDAR（光检测和测距）就是其中一个示例，它使用激光束实时测量距离和运动。

LiDAR 用于创建地形图以及引导自动驾驶车辆穿过街道的精确 3D 模型。主动遥感还用于评估熔岩流、山体滑坡和洪水等自然灾害。

被动式遥感自身并不释放能量。相反，它会收集自然发射和反射的辐射，即来自太阳的辐射。被动式遥感器的常见示例包括辐射计（测量电磁辐射）和加速度计（测量加速度）。

地理空间分析利用地理空间数据确定模式并做出预测。组织可以通过使用地理信息系统 (GIS) 硬件和软件来执行地理空间分析，以生成显示空间关系的可视化效果，即不同地理空间元素如何相互关联。这些可视化内容可包括地图、图形、统计数据和示意地图。

如果没有地理信息系统 (GIS) 技术和地理信息系统 (GIS) 分析，大型地理空间数据集及其中的洞察，将会因其复杂性而很容易被忽视。上面提到的地理信息系统 (GIS) 可视化以易于理解的格式和可识别的模式展示这些数据。地理空间分析易于理解的附加背景为业务提供了新的视角，有助于做出更明智的决策。例如，公用事业公司可以使用地理空间分析功能，分析成千上万英里电力线路的性能，帮助预测极端天气造成的服务中断，了解哪些区域面临的风险最大，同时优化维护计划。

地理空间分析能够有效传送不断变化的情境的形状和能量。随着各组织围绕场景收集更多空间数据，发现细微差别并围绕它们做出更好的决策就变得更加容易。

实践

从中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云下载影像数据

下载后找到GRANULE下面的IMG_DATA，R10m、R20m、R60m三种分辨率的jp2影像数据

将影像数据依次按栅格图层导入到QGIS

从github下载插件

OpenTopography-DEM-Downloader-qgis-plugin

OpenTopography-DEM-Downloader-qgis-plugin-main.zip

从QGIS的插件plugins 》管理Manage and Install Plugins

从压缩文件安装 Install from ZIP

官方操作手册

29.1. QGIS Plugins — QGIS Documentation documentation

安装成功后可以在工具箱里查看OpenTopography DEM

该工具将从OpenTopography

Getting Started | OpenTopography

下载用户定义的范围的DEM，DEM（Digital Elevation Model）是一种数字高程模型，它通过有序数值阵列的形式来表示地面高程。DEM数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此可以提取大量的地表形态信息，如绘制等高线、高程图、坡度图、坡向图、水系图、立体透视图等。这些数据广泛应用于测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、军事等领域。在工程建设中，DEM可用于土方量计算、通视分析等；在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析的基础；在无线通讯领域，它可以用于蜂窝电话基站分析等。若想获取DEM高程数据，可以访问“地理空间数据云”网站，注册并登录后，选择想要下载的位置和数据集精度（如30m或90m），然后下载并解压文件，使用相关软件（如ArcGIS，QGIS）进行数据处理和分析。

可加载的DEM：SRTM 90、SRTM 30m、ALOS World 3D 30、SRTM GL1椭圆30m、全球水深测量SRTM15+V2.1、哥白尼全球DSM 30、哥白尼全球DSM 90m、NASADEM全球DEM、欧盟DTM、GEDI L3 1KM。

截至2022年1月，所有DEMs都需要API密钥。阅读 https://opentopography.org/blog/introducing-api-keys-access-opentopography-global-datasets 如何获取API Key。

阅读更多：https://github.com/knwin/OpenTopography-DEM-Downloader-qgis-plugin

打开设置并填入上一步获取的API Key

使用QGIS加载10m的jp2影像栅格数据

加载之后的单波段和多波段图层分组查看

插件返回的信息

QGIS version: 3.36.2-Maidenhead QGIS code revision: 6d250527 Qt version: 5.15.13 Python version: 3.12.3 GDAL version: 3.8.5 GEOS version: 3.12.1-CAPI-1.18.1 PROJ version: Rel. 9.4.0, March 1st, 2024 PDAL version: 2.6.3 (git-version: 816ce1) Algorithm started at: 2024-05-07T14:27:31 Algorithm 'OpenTopography DEM Downloader' starting… Input parameters: { 'API_key' : 'apicode', 'DEMs' : 1, 'Extent' : '568488.682600000,739829.290600000,3185340.152000000,3304248.661400000 [EPSG:32648]', 'OUTPUT' : 'TEMPORARY_OUTPUT' } 104 KB downloaded ...... 30.16 MB downloaded Successfully downloaded https://portal.opentopography.org/API/globaldem?demtype=SRTMGL1&south=28.77325299695419&north=29.866905782409845&west=105.70177182932186&east=107.48239314268774&outputFormat=GTiff&API_Key=apicode Results: {'OUTPUT': 'C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/processing_AhnUzo/ab8e2ce5054440feaba480159773d795/OUTPUT.tif'} Results: {'OUTPUT': 'OUTPUT_2ad7f806_0a0e_485b_a48e_0069c28c54f9'} Execution completed in 162.53 seconds (2 minutes 43 seconds) Results: OUTPUT: C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/processing_AhnUzo/ab8e2ce5054440feaba480159773d795/OUTPUT.tif Loading resulting layers Algorithm 'OpenTopography DEM Downloader' finished

QGIS中查看高程数据，导出高程DEM数据文件为tif格式

注：使用 BlenderGIS 也可以从地理数据创建 3D 地形。

在我们的生活中，无论是蜿蜒曲折的海岸线、绵延的山脊、变幻无常的云团，盘根错节的树根，还是人体的毛细血管，尽管它们的形状是不规则的，但如果用不同倍数的镜头来观察，它们的局部、分支和整体都有着非常高的相似性。

数学家们将这种“可以分成数个部分，且每一部分都（至少近似地）是整体缩小后的形状“的形态特征叫做分形，最早由数学家曼德尔布罗特(B.B.Mandelbrot)在1973年提出。

尽管上述自然现象中的分形可能不那么完美，但是一旦我们利用数学公式，就可以构造出各种各样的完美分形。

数学里的分形可以说是从康托尔集（Cantor Set）开始的。一个线段把中间的1/3去掉，得到两个分开的线段，再对剩下的两段进行相同的操作，得到4个线段。这样重复进行下去直到无穷，最后得到的图形集合就是康托尔集。用一个看似简单的步骤得到了一个无限复杂的图形，而且它的每一个细节放大之后都和整体看起来一模一样。

科克曲线（Koch snowflake）从一个正三角形开始，在它的每个边上增加一个1/3大小的小三角，它就变成了一个六角星，接着在每个小三角的边上继续增加它的1/3大小的小三角，然后无限重复这个过程。就会得到一个看上去像是雪花的图形。这个图形还有一个神奇的特性：它有着无限长的边长，但是它的总面积却最大不会超过雪花的外接圆面积。换句话说，一根无限长的曲线围住了一块有限的面积。

我们身边充斥着无处不在的分形，同时，我们也将分形的概念和方法应用在诸多领域。

美国皮克斯公司的创始人之一、计算机科学家洛伦·卡彭特，用分形理论第一次在电脑绘制出让人瞠目的3D山峦巨石。从一个全景图出发，由一些非常粗略的三角形构成，然后对于每个三角形，分成4个小三角形，继续这样迭代，最终形成了非常逼真的山脉。这一方法成为了现在电影、游戏中实现特效的重要方式。

我们经常使用的手机天线从外置到内置，也离不开分形理论的支持。