根据DSM和DEM生成CHM的matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于根据DSM和DEM生成CHM：

% Load DSM and DEM files
dsm = imread('dsm.tif');
dem = imread('dem.tif');

% Calculate the Canopy Height Model (CHM)
chm = double(dsm) - double(dem);

% Display the CHM
figure;
imshow(chm, []);
title('Canopy Height Model (CHM)');

% Save the CHM as a new TIFF file
imwrite(uint16(chm), 'chm.tif');

相关问题

DSM减去DEM生成CHM的matlab代码

以下是一种基于MATLAB的DSM减去DEM生成CHM的代码示例：

% 读取DSM和DEM数据
dsm = imread('dsm.tif');
dem = imread('dem.tif');

% 将图像数据转换为双精度类型
dsm = double(dsm);
dem = double(dem);

% DSM减去DEM得到高度变化图像
chm = dsm - dem;

% 将负数的值设为零（可选）
chm(chm < 0) = 0;

% 保存高度变化图像为TIFF格式
imwrite(uint8(chm), 'chm.tif');

% 显示高度变化图像
imshow(chm, []);

dsm减去dem生成chm的代码

以下是使用Python实现dsm减去dem生成chm的示例代码：

import rasterio
import numpy as np

# 读取dsm和dem数据
with rasterio.open('dsm.tif') as dsm_src:
    dsm = dsm_src.read(1)
with rasterio.open('dem.tif') as dem_src:
    dem = dem_src.read(1)

# 计算dsm减去dem得到chm
chm = np.subtract(dsm, dem)

# 保存chm数据
with rasterio.open('chm.tif', 'w', driver='GTiff', height=chm.shape[0], width=chm.shape[1], count=1, dtype=chm.dtype, crs=dsm_src.crs, transform=dsm_src.transform) as chm_dst:
    chm_dst.write(chm, 1)

其中，`dsm.tif`和`dem.tif`分别为输入的DSM和DEM数据，`chm.tif`为输出的CHM数据。代码中使用rasterio库读取和保存栅格数据，使用numpy库实现矩阵减法计算CHM数据。