哥白尼DEM全国、省、市、县DEM数据分享

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

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数据简介

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

数据层级

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。

处理方法

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)

效果展示

全国

（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。

哥白尼DEM全国一张图

（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。

省级

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：

北京的哥白尼DEM展示

四川的哥白尼DEM展示

地级

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：

加载地级

县级

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：

数据获取

参考

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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