地形数据集注意事项

2D 与 3D

尽管通常建议使用 3D 信息源定义地形，但并非需要所有输入测量值才能获得高程值。在定义表面时，二维测量值也可以发挥自身的作用。例如，可能需要一个研究区域边界才能正确描绘表面的插值区。通常，从行政边界层等 2D 制图来源获取这些数据。另一个例子就是使用 2D 断裂线。使用平滑插值器处理地形表面时，这种断裂线可能非常有用。尽管 2D 断裂线不会沿着其长度方向添加高度信息，但是它们会向插值器指明断裂线中出现的坡折处。例子包括水边界和路面边缘。由茂密植被遮挡的区域会阻碍准确采样，可以将这些区域作为 2D 多边形进行采集并使用软擦除 SFType 进行添加。

选择金字塔类型

Z 容差金字塔过滤器对地表裸露激光雷达最有效，而窗口大小金字塔过滤器对所有或第一回波激光雷达点最有效。

Z 容差金字塔过滤器速度较慢，但在某些分析中，控制垂直精度很重要，要细化此类分析中使用的数据，Z 容差金字塔过滤器更适合一些。窗口大小过滤器速度较快，但适合于较常规的用途，因为它以水平采样密度为基础。

如果包含树冠，则在金字塔化过程中采用的 Z 容差过滤功能也不会起作用。这是因为，树冠范围内的各点在 x,y 坐标上相互间可能非常接近，但在 z 坐标上的差别却非常大；一些点落到地面，而另一些点分布在树枝中。这些点的稀疏效果并不好，因为过滤器会认为它们很重要。

在金字塔化过程中采用的窗口大小过滤功能可用于任何类型的点数据。这是因为金字塔是基于窗口大小以及用户指定的窗口统计数据来确定的。指定的窗口统计数据可以是最小点高度、最大点高度、平均点高度，或者是同时指定最小和最大点高度。该算法仅根据所选的窗口统计数据为每个窗口选择一个点。因此，对树冠、植被和建筑物的描绘会更为明显。使用窗口大小算法时，可以使用更多细化功能，从而允许根据相邻窗口中的类似环境特征对点进行细化。

地形应用示例

可以在从小到大的各项目中以多种方式使用地形。它们为数据存储与管理、表面分析、制图和可视化提供了许多优点。以下是几个示例：

• 取代基于 TIN 的传统项目
• 用作激光雷达、摄影测量和深海测深法测量数据的存储库
• 生成 DEM
• 洪泛区描绘项目

处理栅格、TIN 和等高线

栅格

通常，应从基于矢量的源测量数据（而不是栅格数据）来创建地形。最好使用地形创建栅格表面，而不是从栅格表面创建地形。当别无选择而又要使用栅格时，需要将栅格转换为点要素类。所生成的点随后可用于构建地形数据集。可以使用栅格转多点地理处理工具帮助完成此过程。

TIN

应基于用来构建 TIN 的原始要素（而不是 TIN 本身）来创建地形。当存在断裂线时更是如此。如果原始数据不可用，可以使用“TIN 节点”、“TIN 线”和“TIN 域”地理处理工具将 TIN 分解为各要素。使用由此而得的要素类来构造地形。

等高线

与栅格一样，等高线并不是用来构建地形的最佳数据源。应使用地形来创建等高线。如果没有其他信息源，则可使用等高线。建议将等高线存储在具有高度属性的 2D 多义线要素类中，这是因为考虑到对于每个要素，每个顶点的高度都相同。应使用离散多点 SFType 将等高线包含在地形中。也可以使用软断裂线，但软断裂线的效率较低。