利用SRTM数据绘制地形图及在Google Earth中叠加显示
2015-05-13薛蕾王其叶友权
薛蕾 王其 叶友权
摘 要:Google Earth自2005年推出以来,以其易用性和庞大的数据库吸引了众多用户。但由于客观原因所限,某些地区图像分辨率低,且未提供准确的高程数据,不利于地貌地物的分辨和分析。为解决上述问题,笔者通过下载美国SRTM数据,利用Global Mapper软件进行分析、处理和格式转换、生成等高线,并转换成Google Earth支持的KML/KMZ格式。本方法可使地形图和卫星图像进行叠加显示,其使用的数据和软件易于获得,方法操作简便,可在实际工作中有更多的应用。
关键词:STRM数据 Google Eath 地形图 Global Mapper
中图分类号:TM75 文献标志码:A 文章编号:1674-098X(2015)02(a)-0085-02
美国Google公司在2005年推出Google Earth软件,用户可以通过它浏览全球范围内任何一处地点的卫星影像, 包括建筑物或地形的三维图像。这使得用户能在快速容易地查看特定区域的卫星图像和地形地貌等信息。它的出现促进了相关行业从业人员的工作方式的改进和进步。它已经在地质[1-5]、地理教学[6,7]、路线工程[8]、石油勘查与灾害调查[9-11]、地震[12-15]等领域应用。随着Google Earth版本的更新和新功能的加入,相信应用前景会更加广泛。
但由于国防原因或客观条件所限,Google Earth在某些地段数据量不够, 其图像资料分辨率低。拍摄角度不同也造成了部分地物轮廓不清,形状变形。且它不能提供准确的高程数据,不利于进行地物地貌的分辨和分析。在很多时候,还是要依赖地形图进行下一步的工作。但地形图一般为涉密文件,不易获得,且时间上有一定的滞后性,其采用的坐标系也与Google Earth不同,在对比应用时可能会出现偏差。为解决上述问题,笔者下载了美国SRTM数据,应用Global Mapper软件进行地形图的绘制和格式转换,可以实现地形图在Google Earth软件界面上的叠加显示。将卫星图像与地形图的特点相结合,更好地为实际工作服务。
1 SRTM数据介绍
SRTM的全称是Shuttle Radar Topography Mission,即航天飞机雷达地形测绘任务。2000年2月11日上午11时44分,美国“奋进”号航天飞机在佛罗里达州卡那维拉尔角的航天发射中心发射升空,“奋进”号上搭载的SRTM系统共计进行了222小时23分钟的数据采集工作,获取北纬60度至南纬56度之间,面积超过1.19亿平方公里的9.8万亿字节的雷达影像数据,覆盖全球陆地表面的80%以上,该测量数据已覆盖中国全境。经过两年的数据处理, 最终获取全球数字高程模型(DEM)。SRTM地形数据有SRTM1和SRTM3两种,其精度分别为1 arc-second(弧秒)和3 arc-seconds(弧秒),对应的分辨率精度为30m和90m。目前中国区域仅公开SRTM3数据,即分辨率为90m的数据。[16]
2 应用实例
2.1 使用的软件介绍
(1)Google Earth软件。
Google Earth软件是美国Google公司于2005年6月推出的全球地理信息系统搜索软件。用户可以通过客户端软件免费浏览全球各地的由卫星影像与航拍的数据整合而成的高清晰度卫星图片。Google Earth上的全球地貌影像的有效分辨率至少为100米,通常为30米(例如中国大陆),视角海拔高度为15公里左右,但针对大城市、著名风景区、建筑物区域会提供分辨率为1m和0.5m左右的高精度影像,视角高度分别约为500米和350米。中國大陆有高精度影像的地区主要有各个大城市、景区和重要工程建筑物等。Google Earth不仅提供卫星影像浏览功能,还可以进行卫星影像和地图相关资讯的沟通和交流。其功能主要表现在图层功能和地标功能两个方面。图层功能与AutoCAD软件中的图层管理功能相似,可以把同一类信息按图层管理,可随时显示和关闭。地标分为点、线、面等不同格式,它可以在浏览地图时根据不同地物的性质进行标注和编辑,以便对该处进行注解、提醒,更可以将地标单独或分类保存、输出为单独的文件。本文应用Google Earth可将Global Mapper生成的地形图打开,与卫星图像叠加显示。
(2)Global Mapper软件。
Global Mapper是一款功能强大的栅格影像、矢量数据处理、加工的小型化GIS软件。它几乎具备了GIS软件产品的几乎所有特性,且功能强大,操作简便,能使用户很快的上手,完成加工数据成品的任务。它具备如影像数据镶嵌、智能栅格影像切割、专题图绘制、矢量信息绘制,标注、正射影像生成、GPS定位、坐标转换、投影转换、卫星地图纠正、地形(DEM)高程数据处理、行业主流文件格式的相互转换等功能。本文中利用Global Mapper v14.1.0进行等高线的生成和编辑,最后将其转换为Google Earth支持的文件格式。
2.2 操作步骤
(1)数据的下载。
首先登录网址http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp下载SRTM数据(图1)。首先可选下载速度相对较快服务器,然后用鼠标点选或者输入经纬度的方式选择下载目标区域的数据,最后选择GeoTiff格式的数据进行下载。
(2)地形图的绘制。
将下载得到的以srtm开头的zip文件解压,得到一个自述文件和三个以srtm开头的hdr、tfw和tiff文件。用Global Mapper打开这个tiff文件,在Analysis中选择打开Generate Contours…。弹出的选项中,Contour Interval是指等高距,默认为50m,这里可选择30m。勾选Interpolate to Fill Small Gaps in Data(内差插值),Append Unit Labels(‘mor‘ft)to Labels(为等高线显示加上单位),Smooth Contour Lines/Areas to Improve Appearance(平滑曲线).如此可得到目标区域的地形图。
(3)数据的保存。
在File下选择Export—— Export Vector Format(以矢量格式导出),在弹出的对话框中选择KML/KMZ,输入文件名,即得到KML或KMZ格式的等高线文件。
(4)数据的显示
打开Google Earth软件,选择文件—— 打开,选择保存好的KML/KMZ个格式的等高线文件,或直接双击打开该文件。即可在Google Earth上显示出绘制好的地形图(图2)。
3 结论及讨论
STRM生成的地形图与Google Earth坐标系统一(均为WGS84坐标系),可进行叠加显示。且具有比例尺可调,显示直观且可相互参照等优点。此种方法克服了地形图不易获得,信息相对滞后以及不够直观的缺点;相对于单纯使用卫星图片来说,地形图的加入可与卫星图片进行相互参照,特别在谷歌地图分辨率不高的地区,通过对地形图的解译,能够对地形地貌的起伏状态及坡度进行更好的识别。笔者通过对STRM数据的下载、读取和分析处理,生成地形图,并转换成Google Earth支持的格式。此方法操作简便,使用的数据和软件易于获得,可在今后的工作中进行更多的应用。
目前的不足之处在于,目前中国区域仅公开SRTM3数据,分辨率仅有90m。内插得到的数据不够精确,对进行大比例尺的微小地形地貌识别帮助不大。
参考文献
[1] 刘金辉,窦金龙.Google Earth在地质勘查初期中的应用[J].中国矿业,2009(12):100-101.
[2] 孟凡写.“谷歌地球”在地质勘查中的应用[J].煤炭技术,2008(7):130-131.
[3] 石书缘,胡素云,冯文杰,等.基于Google Earth软件建立曲流河地质知识库[J].沉积学报,2012(5):869-878.
[4] 帅菲,肖根如,揭志强.Google Earth在地学研究中的应用[J].东华理工大学学报(自然科学版),2011(1):89-93.
[5] 王静璞,刘连友,沈玲玲.基于Google Earth的毛乌素沙地新月形沙丘移动规律研究[J].遥感技术与应用,2013(6):1094-1100.
[6] 徐鑫.Google Earth与地理教学的整合[J].内江科技,2007(3):134.
[7] 杨建华.利用Google Earth辅助野外地理实习教学[J].河南教育学院学报(自然科学版),2010(2):59-62.
[8] 李为乐,陈情,陈哲锋,等.Google Earth三维可视化在滇藏铁路林芝-拉萨段地质选线中的应用[J].遥感信息,2012(1):95-99.
[9] 李云星,张坤.Google Earth在地质灾害信息管理中的应用[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2007(2):81-83.
[10] 管振德,庞贻鸿.Google Earth在线性工程地质灾害调查中的应用[J].人民长江,2012(19):45-47.
[11] 赵志岐,张洪武.Google Earth KML在自然灾害分析中的应用初探[J].勘察科学技术,2012(1):50-53.
[12] 陈强,姜立新,帅向华.Google Earth在地震应急中的应用[J].地震,2008(1):121-128.
[13] 罗文刚,苗中科.Google Earth在地震勘探中的应用可行性探讨[J].工程地球物理学报,2011(3):269-273.
[14] 苏娟,张晶,侯建民,等.基于Google Maps API地震信息查询系统研究与开发[J].首都师范大学学报(自然科学版) 2010(1):51-54.
[15] 李俊.以Google Earth为平臺,基于GDP、人口与场地效应的全球大震损失评估模型,2009.
[16] 李爽,姚静.数字地形模型数据产品特点与评估分析[J].地理科学进展,2005(6):99-108.