【正文】 剩余的異常數(shù)據(jù)，再按1176。分片，生成全球ASTER GDEM數(shù)據(jù)。本文所使用數(shù)據(jù)的下載網(wǎng)址為 ，從中選擇河南省的網(wǎng)址：。（DEM文件） (質量評估文件)（DEM文件）(質量評估文件)，放在指定位置。它可以轉換數(shù)據(jù)集的投影方式以符合你的項目的坐標系統(tǒng)，并可以同時對數(shù)據(jù)集的范圍進行裁剪。通過內(nèi)建的腳本語言或眾多的批處理轉換選項能夠高效地完成重復性任務標題欄菜單欄工具欄圖11 Global Mapper界面 Matlab[1]簡介Matlab是由美國MathWorks公司發(fā)布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環(huán)境。Matlab一年有兩次更新上半年為a，下半年為b，本文所用的是Matlab 2012b。所以首先選擇部分數(shù)據(jù)，176。176。的區(qū)域。再在Global ，查看高程為750m的一條等高線的走向。下面觀看其折射影像圖，看有何特點。圖22 正射影像圖 兩種數(shù)據(jù)的三維模型有明顯的不同點，在表現(xiàn)地貌方面更棱角分明、更清晰、更細致。3 山區(qū)與平原區(qū)在垂直方向上的比較[6]已知srtm_59_06文件的第1201—2401行，1—1201列數(shù)據(jù)與文件ASTGTM2_N33E110_dem相對應，且是屬于山區(qū)，又因為srtm_59_06文件中的一個方格對應地面90m的距離，而ASTGTM2_N33E110_dem文件中的一個方格對應地面30m的距離，所以必須使矩陣中代表同一地面點的數(shù)據(jù)參加運算才能得到兩數(shù)字高程模型的差值矩陣，否則發(fā)生錯位，得不到想要的結果。（2）均值賦值法：利用ASTER數(shù)據(jù)中3″及其周圍的八個點求平均值，然后把均值賦給3″點。（3）移動曲面擬合賦值法：利用ASTER數(shù)據(jù)中3″點周圍的八個點擬合內(nèi)插出3″點得高程，然后進行兩種數(shù)據(jù)的差值分析。并分析插值前后插值矩陣的特點，具體方法和步驟見附錄1。ASTER數(shù)據(jù)取自地面的實際數(shù)據(jù)，如果SRTM3數(shù)據(jù)也達到同樣的精度，均值或擬合內(nèi)插的ASTER數(shù)據(jù)也有同樣的精度，則賦值前后ASTER數(shù)據(jù)的差值矩陣與賦值后兩數(shù)據(jù)的差值矩陣相近，而結果卻是相差很大。不管用何種方法，插值后兩數(shù)據(jù)在山區(qū)差值均值都高達6m之多，最大值在270m左右，最小值160m左右，方差在15m左右，所以在山區(qū)兩數(shù)據(jù)在垂直方向上的差值大，且不穩(wěn)定性大，兩種數(shù)據(jù)所描繪的地貌在垂直方向上并不重合。而在山區(qū)，若要得到更為精確的地貌特征，根據(jù)等高線和正射影像圖的特點，宜選擇ASTER數(shù)據(jù)。利用Matlab軟件對矩陣進行提值、插值、求差矩陣，對其元素進行分析，根據(jù)計算所得結果得知，無論是用提取法還是用插值法，這些數(shù)據(jù)充分證明了二者在山區(qū)的差值較大，且非常不穩(wěn)定，此種結果造成，在山區(qū)SRTM數(shù)據(jù)所描繪的地形與ASTER數(shù)據(jù)所描繪的地形在垂直方向上有很大的差別，在某些地區(qū)可能給商業(yè)經(jīng)濟等帶來損失。在平原區(qū)二者相差不大，都可以為人們應用。就目前而言，追求SRTM、 ASTER兩種數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的結合已成為發(fā)展趨勢，用以獲得更為準確和完備的全球地形圖。讓我在寫作過程中即鞏固了專業(yè)知識，也學到了很多其他的東西，懂得了科學研究就是一個嚴謹?shù)膭?chuàng)作過程，來不得半點的馬虎和虛假。通過這次論文寫作，讓我了解到，我國在測繪方面所做出的努力和所取得的成就，以及與世界各國的差距，讓我們看到世界未來的發(fā)展方向，中國未來的發(fā)展任務和趨勢，我們新一代的年輕人在建設中國，創(chuàng)造美好世界的過程中，更應該腳踏實地的做好該做之事，能做之事。 % srtm山區(qū)數(shù)據(jù)3″ astershanqu=ASTGTM2_N33E110_dem(1:3:3601,1:3:3601)。 %srtm平原數(shù)據(jù)3″ asterpingyuan=ASTGTM2_N34E114_dem(1:3:3601,1:3:3601)。 %山區(qū)對應3″數(shù)據(jù)點矩陣的差值矩陣 pingyuancha1=srtmpingyuanasterpingyuan。 %山區(qū)差值矩陣的最大值 sqcmin1=double(min(min(shanqucha1)))。 %平原差值矩陣的最大值 pycmin1=double(min(min(pingyuancha1))) 。 %山區(qū)差值矩陣的平均值 pycmean1=double(mean2(pingyuancha1))。 %山區(qū)差值矩陣的方差 pycstd1=double(std2(pingyuancha1)) 。pycmax1 pycmin1 pycmean1 pycstd1]jieguo1 = clear astershanqu asterpingyuan shanqucha1 pingyuancha1 sqcmax1 sqcmin1 pycmax1 pycmin1 sqcmean1 pycmean1 sqcstd1 pycstd1 %進行山區(qū)(aster)3″數(shù)據(jù)點均值賦值 k= ASTGTM2_N33E110_dem 。 sizk=size(k2)。 %提取3″數(shù)據(jù)點及周圍的八個數(shù)據(jù)點 k2(i,j)=mean(m)。 g2=g。 for i=4:3:sizg(1)1 for j=4:3:sizg(2)1 %從第四行第四列開始算起，避免計算最后一行最后一列數(shù)據(jù) m=[g(i1,j1),g(i