小猿猴GISer 2023-09-23 00:02 发表于山东
以下文章来源于遥感之家 ,作者锐多宝
哥白尼数字高程模型(Copernicus DEM, COP-DEM)由欧洲航天局发布,被行业公认为是目前最佳开源DEM,分辨率为30米,该数据来源于WorldDEM,获取时间为2010-2015年。
哥白尼DEM具有以下优点(参考:最佳开源DEM——哥白尼DEM详解):
(1)绝对高程精度和水平精度在全球性的开源DEM中最佳;
(2)该DEM的现势性是最好的,生产DEM的数据采集自2010-2015年;
(3)地形细节表现最佳;
(4)无法量化的影响DEM使用的细节最佳。
该DEM的官方下载网址为:欧空局哥白尼panda网站https://panda.copernicus.eu/panda
由于该数据只提供按分块下载,下载也比较麻烦。
公众号“石头人看遥感”在近期分享了整个中国区域的哥白尼DEM数据,在此基础上,我对该DEM进行了相关的数据镶嵌、裁剪和整理,形成了全国、省、市、县四级的相关DEM数据,方便读者按照相关区域直接下载。
省市县的区划数据来源为www.shengshixian.com的2023年中国省市县三级数据,通过地理与气象分析python库gma进行数据处理,截取相关DEM相关产品代码如下:
import gma
from tqdm import tqdm
PathA=r"F:\哥白尼DEM\全国原始DEM数据(float32)"
OUTPUT_PATH=r"F:\哥白尼DEM\全国原始DEM数据(int16)\\"
tif_paths=gma.osf.GetPath(PathA, EXT = '.tif')
print(tif_paths)
for tif_path in tqdm(tif_paths):
tif_name=tif_path.split("\\")[-1]
print(tif_name)
OutFile=OUTPUT_PATH+tif_name
gma.rasp.ChangeDataType(tif_path, OutFile, 'Int16')
PATH=r"F:\哥白尼DEM\全国原始DEM数据(int16)"
DEM_OutFile="F:\哥白尼DEM\全国DEM数据\全国哥白尼DEM数据.tif"
InFiles =gma.osf.GetPath(PATH, EXT = '.tif')
gma.rasp.Mosaic(InFiles, DEM_OutFile, InNoData =0, OutNoData = None, OutFormat = 'GTiff')
gma.rasp.GenerateOVR(DEM_OutFile, Force = True)
Aspect_OutFile=r"F:\哥白尼DEM\全国坡向数据\全国哥白尼坡向数据.tif"
gma.raa.DEM.Aspect(DEM_OutFile, Aspect_OutFile, OutFormat = 'GTiff', ComputeEdges = True, Band = 1, ZevenbergenThorne = False, Trigonometric = False, ZeroForFlat = False)
gma.rasp.GenerateOVR(Aspect_OutFile, Force = True)
HillShade_OutFile=r"F:\哥白尼DEM\全国山体阴影数据\全国哥白尼山体阴影数据.tif"
gma.raa.DEM.HillShade(DEM_OutFile, HillShade_OutFile, OutFormat = 'GTiff', ComputeEdges = True, Band = 1, ZFactor = 1.0, Scale = 1.0, Azimuth = 315.0, Altitude = 45.0, Combined = False, ZevenbergenThorne = False)
gma.rasp.GenerateOVR(HillShade_OutFile, Force = True)
Roughness_OutFile=r"F:\哥白尼DEM\全国粗糙度数据\全国哥白尼粗糙度数据.tif"
gma.raa.DEM.Roughness(DEM_OutFile, Roughness_OutFile, OutFormat = 'GTiff', ComputeEdges = True, Band = 1)
gma.rasp.GenerateOVR(Roughness_OutFile, Force = True)
Slope_OutFile="F:\哥白尼DEM\全国坡度数据\全国哥白尼坡度数据.tif"
gma.raa.DEM.Slope(DEM_OutFile, Slope_OutFile, OutFormat = 'GTiff', ComputeEdges = True, Band = 1, Scale = 1.0, UseDegree = True, ZevenbergenThorne = False)
gma.rasp.GenerateOVR(Slope_OutFile, Force = True)
TPI_OutFile=r"F:\哥白尼DEM\全国地形指数数据\全国哥白尼地形指数数据.tif"
gma.raa.DEM.TPI(DEM_OutFile, TPI_OutFile, OutFormat = 'GTiff', ComputeEdges = True, Band = 1)
gma.rasp.GenerateOVR(TPI_OutFile, Force = True)
(1)全国DEM示意图
考虑到不同矢量的范围有细微差别,未对全国范围的DEM做裁剪,该数据使用了DEFLATE压缩,文件大小为9G,已建立栅格金字塔,读者可直接加载到arcgis中。
(2)全国山体阴影示意图
DEM山体阴影是利用这些高程数据来模拟阳光照射在地形上的效果,以产生山地或地形的阴影效果。该哥白尼山体阴影数据通过全国的DEM数据模拟阳光生成。其他的全国坡度、坡向、地形指数以及粗糙度数据也上传到了百度云中,留待读者自己下载,某些数据较大,比如坡向数据有46G,如果只是做小区域研究,建议下载对应的行政区DEM本地做一下,速度会更快。
按照我国的省份区划矢量生成了相关的各省哥白尼DEM数据,样例如下:
按照省份进行了各省的DEM数据整理,打开对应省份的文件夹,即可找到对应的地级市,我这里以加载四川省资阳市的DEM为例:
按照省份和所属地级市对我国所有县级单位进行了裁剪,打开对应省份和地级市,即可找到对应的县,我这里以加载四川省资阳市乐至县的DEM为例:
相关上传到了百度云
网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1RB_as0Ks062ZIyCuRUljdQ?pwd=4444
备用链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1TDjpF1cC1noRRkgTdcbGQQ?pwd=4444
哥白尼DEM详解.https://mp.weixin.qq.com/s/hltR47d3Kk1ljnakMmM1Vw
gma地理与气象包.https://gma.luosgeo.com/
中国行政区划数据.https://www.shengshixian.com/
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