ArcGIS教程：探究数字高程模型

    地球表面形状的最常见数字化数据便是基于像元的数字高程模型 (DEM)。该数据可用作量化地表特征的输入。

    DEM 属于一种连续表面的栅格制图表达，通常参考真实的地球表面。此类数据的精度主要取决于分辨率（采样点之间的距离）。影响精度的其他因素包括在创建原始 DEM 时用到的数据类型（整型或浮点型）以及表面的实际采样情况。

    DEM 中的错误通常会按照汇或峰进行分类。汇是周围高程值较高的区域，也可称为洼地或凹地。它属于内流水系区域。虽然 DEM 中的许多汇都属于缺陷，但其中一些汇也可能是天然形成的，尤其是在冰川或喀斯特地区 (Mark 1988)。同理，尖峰或山峰是周围环绕的像元值较低的区域。通常，这些属于自然要素，且不会对流向计算产生过大影响。

    此类错误（尤其是汇）应在尝试获得任何表面信息之前移除。汇（内流水系区域）可阻挡下坡方向水的流动路径。

    通常，指定 DEM 中汇的数量要多于较粗糙分辨率 DEM 中的数量。形成汇的另一个常见原因可能是将高程数据存储为整型数字。如果位于起伏不明显的区域中，则尤为棘手。发现 30 米分辨率 DEM 中的 1% 像元属于汇的情况很常见。而对于 3 弧秒 DEM，则可高达 5%。

    DEM 中也可能包含明显的条带化伪影，这是在创建 DEM 时出现系统化采样错误的结果。同样，这对于平坦区域的整型数据最为明显。

    水文分析工具专门用于为自然地表上的汇流建立模型。但前提假设是表面起伏足够大以便确定流动路径。使用这些工具所基于的假设是，对于任何一个像元，水都可以从多个相邻像元流入但仅从一个像元流出。