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| 內容簡介： |
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DEM精度研究是DEM研究体系的重要组成部分，原始数据精度、插值算法、地貌类型、采样数据分布特征和尺度是影响DEM精度的主要因素之一。插值算法作为其中的直接因素，地貌类型、采样数据分布特征和尺度等因素通过插值算法影响DEM精度。因此，从影响DEM插值精度的不同因素出发，研究DEM插值算法的适应性问题，对降低DEM插值的不确定性、提高DEM插值精度具有十分重要的意义。本书围绕DEM插值参数、地貌类型适应性、采样数据分布特征适应性、尺度适应性等问题展开了DEM插值算法适应性的研究和实践。本书可以作为地图学与地理信息工程（系统）、环境科学与工程、地理学、地质学、作战环境学等地球科学领域的研究生或本科生的辅助教材，也可以作为测绘科学与技术、遥感科学、地理信息科学等相关领域研究人员的科研参考书。
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| 關於作者： |
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张锦明，浙江金华人，副教授，博士生导师。现主要从事虚拟现实增强现实、虚拟地理环境、空间数据可视化等领域的教学与科研工作。获国家科技进步奖二等奖2 项，省部级一、二、三等奖10 项；出版著作7 部、教材2 部，发表学术论文30 余篇。
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| 目錄：
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目 录
1 绪论 1
1.1 数字高程模型 2
1.2 DEM插值算法的适应性 8
1.3 本书结构 19
1.4 本章小结 20
2 DEM插值算法 21
2.1 DEM插值原理 22
2.2 DEM插值算法特性 27
2.3 DEM插值算法分类 28
2.4 常用DEM插值算法 31
2.5 本章小结 42
3 DEM插值参数优选研究 45
3.1 DEM插值参数 46
3.2 DEM插值参数优选实验 55
3.3 反距离加权插值算法的最优插值参数 62
3.4 改进谢别德插值算法的最优插值参数 76
3.5 径向基函数插值算法的最优插值参数 92
3.6 克里格插值算法的最优插值参数 123
3.7 本章小结 132
4 DEM插值算法的地貌类型适应性研究 135
4.1 基本地形特征因子 136
4.2 宏观地形特征因子最佳分析区域预测模型 143
4.3 地形特征因子模糊聚类模型 162
4.4 地貌类型隶属度函数模型 170
4.5 DEM插值算法的地貌类型适应性实验 189
4.6 本章小结 194
5 DEM插值算法的采样数据分布特征适应性研究 197
5.1 局部地形特征描述模型 199
5.2 边界因素影响 209
5.3 K均值聚类分析 210
5.4 局部地形特征适应性实验 212
5.5 本章小结 237
6 DEM插值算法的尺度适应性研究 239
6.1 尺度与DEM尺度 240
6.2 水系和地形套合精度定量化描述模型 246
6.3 DEM插值算法尺度适应性实验 255
6.4 本章小结 274
7 数据处理与地形建模软件 275
7.1 DPS数据处理系统 276
7.2 自动地球科学分析系统 290
7.3 Golden Software Surfer 297
7.4 本章小结 304
8 总结与展望 305
8.1 主要研究工作 306
8.2 主要创新点 308
8.3 需要进一步研究的问题 309
参考文献 311
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| 內容試閱：
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前言
数字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）通常是地形表面形态属性信息的数学表达，其定义为，描述各种特性空间分布的有序数值阵列，在最通常的情况下，所记录的地面特性是高程z，它们的空间分布可以由x、y水平坐标系统描述，也可以由经度、纬度描述海拔h的分布。当用地形表面形态属性表示地形表面高程时，数字地形模型就是数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）。
DEM精度研究是DEM研究体系的重要组成部分，关于影响DEM精度的主要因素，许多学者虽然表述各异，但基本认同原始数据精度、插值算法、地貌类型、采样数据分布特征和尺度是主要因素。插值算法作为其中的直接因素，地貌类型、采样数据分布特征和尺度通过它影响DEM精度。因此，从影响DEM插值精度的不同因素出发，研究DEM插值算法的适应性问题，对降低DEM插值的不确定性、提高DEM插值精度具有十分重要的意义。
本书围绕DEM插值参数、地貌类型适应性、采样数据分布特征适应性、尺度适应性等问题展开了深入研究和实践。
（1）运用多种实验方法系统地研究了DEM插值参数的优选问题。
提出了DEM插值参数的确定性和不确定性分类标准，运用交叉验证法、相关分析、趋势面分析、方差分析等一系列实验方法，系统地研究了不确定性插值参数的优选问题。实验结果将为广大用户提供插值参数选择的最优取值区间，消除插值参数选择的随意性。
（2）建立了地貌类型模糊隶属度函数模型，实现了插值算法的地貌类型适应性研究。
运用模糊数学方法建立了基于规则分布采样数据的地貌类型模糊隶属度函数，实现了地貌类型的自动判别，为DEM插值算法的地貌类型适应性研究奠定了统一的地形基础；提出了宏观地形特征因子最佳分析区域预测模型，使得地形特征因子的计算在统一的基础上完成；提出了地形特征因子动态谱系图，为选择地形特征因子判别不同标准地貌类型提供了依据。
（3）提出了局部地形特征描述模型，实现了插值算法的采样数据分布特征适应性研究。
根据DEM插值算法的特性，选择地表粗糙度指标、空间分布指标、距离指标，建立了局部地形特征描述模型，用于衡量局部区域内采样数据的地形特征，为DEM插值算法的采样数据分布特征适应性研究提供了全新的思路。
（4）提出了水系和地形套合精度定量化描述模型，实现了插值算法的尺度适应性研究。
根据水系和地形的特点，利用偏移量隶属度函数，建立了水系和地形套合精度定量化描述模型，实现了水系和地形套合精度的定量计算，为等高线综合、DEM多尺度转换提供了崭新的方法。
全书共8章，第1～2章描述了数字高程模型和插值算法的基本概念；第3～6章为主要内容，分别详细描述了DEM插值参数的优选问题、插值算法的地貌类型适应性问题、插值算法的采样数据分布特征适应性问题、插值算法的尺度适应性问题，逐步完善了DEM插值算法的适应性研究的主体框架和基本内容，为后续的研究奠定了坚实的基础；第7～8章描述了常用的数据处理与地形建模软件，以及DEM插值算法未来发展的重点。
本书的撰写力求紧跟数字高程模型建模领域的发展步伐，做到理论脉络清晰、模型方法严谨、实验数据可靠。但是，由于作者水平有限，书中难免存在不足和错漏，恳请各位学术前辈和同行专家见谅，同时希望大家不吝赐教；如果有任何有益的意见和建议，欢迎发送邮件至mapviewer@163.com，在此致以深深的谢意！
专著的写作是一项工作量巨大的工程。本书在写作过程中得到了老师、同学、朋友、家人的无私帮助，正是这些帮助，使写作工作得以有条不紊地进行。感谢游雄教授！时间仿佛又回到了14年前，在本科、硕士、博士的求学过程中，是您的谆谆教诲指导我在浩瀚的学海中不断前行，尤其在博士学习的7年中，从论文选题、研究、撰写和审阅，每步都得到了您的具体指导和帮助。您卓越的治学理念、严谨的治学方法、忘我的敬业精神，一直激励和鞭策着我在学术道路上不断探索，是我终生学习的榜样。感谢王光霞教授、王青山教授、郭建忠教授、张保明教授、万刚教授、陈刚教授、武志强副教授的热情支持和帮助，你们对研究内容、研究方法等方面提出的开放性、建设性意见，使我不再拘泥于自己狭窄的思路框架之内。感谢电子工业出版社的李敏老师，为本书的编辑、审校、出版付出了大量的心血。感谢我的爱人和我的儿子，2019年是非常特殊的一年，也是非常困难的一年，但正是你们的无私包容和理解，使我有勇气、有信心、有毅力完成了本书的写作。
本书的出版同时得到了国家自然科学基金项目U1609215、41371383，以及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室、空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室开放基金资助项目（2015）的资助！
谨以本书献给无悔的青春岁月、曾经的军旅生涯！
张锦明
2019.7.15
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