DSM减去DEM生成CHM的matlab代码
时间: 2024-02-12 17:57:51 浏览: 44
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, []);
相关问题
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:
```python
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。
写matlab代码对地面点云生成DEM
您好,针对您的问题,我可以回答。
使用MATLAB生成DEM(数字高程模型)可以通过以下步骤实现:
1. 读取地面点云数据,通常可以使用LAS或ASCII格式。
2. 对点云数据进行滤波和去噪,以去除不必要的数据点。
3. 将点云数据转换为栅格数据,通常使用插值方法进行转换。
4. 使用插值方法生成DEM数据,例如使用IDW(反距离加权)或Kriging(克里金插值)等方法。
5. 将生成的DEM数据进行可视化和分析。
在MATLAB中,可以使用点云处理工具箱(PointCloud Processing Toolbox)和插值函数来实现DEM的生成。
以下是一个基本的MATLAB代码示例:
```
% 读取点云数据
ptCloud = pcread('pointCloudData.las');
% 进行点云滤波和去噪
filteredPtCloud = pcdenoise(ptCloud);
% 将点云数据转换为栅格数据
gridSize = 2;
gridPtCloud = pcdownsample(filteredPtCloud,'gridAverage',gridSize);
% 使用反距离加权插值方法生成DEM数据
dem = griddata(gridPtCloud.Location(:,1),gridPtCloud.Location(:,2),gridPtCloud.Location(:,3),'v4');
% 可视化DEM数据
mesh(dem);
```
当然,具体的代码实现也会因为不同的点云数据格式和生成DEM的具体方法而有所不同。