作者: 中科图新技术团队 标签: #GIS #DEM #DSM #DTM #地形分析 阅读时间: 10分钟

做汇水分析、算土方量、判断两点之间通不通视，往往先要确认的不是算法，而是手里这份高程数据到底表达的是哪一层表面。DEM、DSM、DTM 三个缩写经常被混着用，含义却并不重合。本文把它们拆开讲：各自表达什么、常见从哪里来、用错了会出什么问题，以及它们和正射影像、点云、等高线这些上下游数据怎么配合。

一、三套数据各是什么

一是 DEM，只表达裸地面。 数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），按国家基础地理信息中心的说明，是「在一定范围内通过规则格网点描述地面高程信息的数据集，用于反映区域地貌形态的空间分布」。全国地理信息资源目录服务系统的说明讲得更直白：DEM 是栅格数据，按网格单元的行与列排列，存储的是离散的高程阵列，由它还能派生出坡度、坡向、山体阴影等数据。要点落在「地面」两个字上——DEM 表达的是去掉建筑与植被之后的地面骨架，它是地形分析里最常用的输入。

二是 DSM，含屋顶与树冠。 数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）记录的是地表起伏形态，而且明确把人工建筑物、植被包含在内。自然资源部公开的一份测绘行业标准报批稿给出的定义是：「以一系列点云或格网点的三维坐标表达地表（含人工建筑物、植被等）起伏形态的数据集」。换成大白话：从天上垂直往下看，视线最先碰到什么，DSM 记的就是那个高度——屋顶、树冠、桥梁顶面都在里面。

三是 DTM，与 DEM 高度重合。 数字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）通常指表达地面形态的地形数据。中文里它有时译作「数字地形模型」，也常写作「数字地面模型」；科普中国的资料把它描述为要素平面坐标与其他物性数据的集合，并说明当这第三维属性取高程时，这个数字地面模型就称为数字高程模型。也就是说，在很多语境下 DTM 与 DEM 指的是同一件事的两种叫法。

这里要提醒一句：这几个缩写的边界并不完全一致，跨行业看尤其明显。有的资料把 DEM 与 DTM 当作同义词互换使用；有的把 DEM 的表述范围放宽，让它同时涵盖地面与地表；也有的把缩写用在别处，例如在国家基础地理信息中心的成果说明里，「DTM」被写成「地形图制图数据库」的标识。这些属于不同来源的命名习惯差异，本文只作中性描述，不评判哪种叫法更合适。落到实际项目，更实用的做法是打开数据随附的说明文档，看它自己怎么界定这份数据表达的是地面还是地表。

森林航拍视角

二、同一片区域，三者差在哪

把同一片区域的高程分别做成 DSM 与 DEM，一个直观的差别是：DSM 上能看到成片的屋顶起伏与树冠的团块，DEM 上这些都被抹平，只剩下地面的骨架。两者一减，得到的往往是一个「地物高度」的近似——高楼在差值图上立起来，树冠在差值图上鼓起来。

但这一步只是粗估，误差来源至少有三处，需要说清楚：

  • 插值方式。 原始观测点几乎不会正好落在规则格网的中心，格网上的高程多是从周围点内插出来的。内插算法不同、格网大小不同，同一处得到的高程会有出入；格网比地物还大时，狭长状的地物甚至会在内插中被整体抹掉。
  • 点云分类质量。 DEM 的「地面」是靠把非地面点挑出去得到的。分类算法把屋顶误判成地面，或者把贴地的矮植被漏判成地面，都会让 DEM 带上误差，进而让差值结果偏离真实高度。
  • 建筑物边缘。 屋檐、女儿墙、屋顶设备这些位置的顶面与地面在平面上贴得很近，格网一旦偏粗，边缘处就会混入相邻部分的高程，差值在轮廓线上往往最先出问题。

一张链路图可以看清这三套数据是怎么从同一批原始观测里分出来的：

H01_DEMDSMDTM地形分析前先分清的三套高程数据_CSDN架构图1

三、三套数据各自的常见来源

一是航测与无人机摄影测量。 用飞机或无人机按航线拍下带重叠度的影像，经空中三角测量恢复相机姿态与地面点，再做逐像元立体匹配，得到的是稠密的表面点云，直接内插出来的通常是 DSM——因为它记录的是镜头能看到的一切。要得到地面高程，还要再做一次分类与地面点提取。

无人机航测外业作业现场

二是机载激光点云分类。 激光能穿过树冠的缝隙打到地面，所以它一次采集里同时含有地面点与非地面点。把回波按地面、植被、建筑等类别分开，用哪一类点子内插，就得到对应的那一层：全量点得到 DSM，地面点得到 DEM。

三是卫星立体像对。 同轨或异轨的两幅影像构成立体像对，经区域网平差与立体匹配也能生成地面高程。广西 2022 年版的 1:10000 DEM 更新采用的就是这一路线：利用高分七号卫星立体遥感影像建立立体模型，对已有 DEM 进行更新，更新范围为地形地貌发生变化且实地范围达 10000 平方米以上的区域，成果格网尺寸为 2.5 米，达到一级 DEM 精度。

四是地形图数字化。 从已有地形图上采集等高线与高程点，插值成规则格网。全国地理信息资源目录服务系统列出的 DEM 制作方法正是三条：高程点直接插值成规则格网；高程点与等高线先建不规则三角网，再线性内插成规则格网；以及用高程点、等高线、湖泊、河流等插值成规则格网。这类来源的现势性取决于原图的测制年代。

这里顺便分清一对常被并提的指标：分辨率与高程精度不是一回事。 分辨率说的是格网有多大、一个像元代表多大面积，它决定能表达多细的地形转折；高程精度说的是格网上的高程值与真实值差多少。两者的单位都是米，含义却完全不同——格网再密，也不会自动让高程变准。自然资源部那份数字表面模型标准报批稿就在格式上同时规定了两件事：产品宜采用 5 米和 10 米格网，并按地形类别分别给出对应格网的高程中误差要求，同时明确格网点的高程限差不应超过中误差的两倍，内插点按格网点精度的 1.2 倍计。

把三套数据与它们常见的来源、典型用法对应起来看：

H01_DEMDSMDTM地形分析前先分清的三套高程数据_CSDN架构图2

四、用错会怎样

一是拿 DSM 做汇水与淹没分析。 汇水与淹没分析关心的是水往低处流的路径，靠的是地面高程。DSM 里屋顶与树冠都是「高地」，水流会被这些并不存在的地表障碍挡住或改道，算出来的汇水区与淹没范围自然对不上。做这类分析之前，先确认输入是地面高程而不是地表高程。

二是拿 DEM 判断「哪里被挡住」。 通视、视线、信号覆盖这类分析，障碍物恰恰是建筑与树冠。DEM 把建筑与植被都抹掉了，用它算视线，会把原本被楼挡住的点算成通视。反过来，判断遮挡、日照、通信基站覆盖时，DSM 更合适。这里的关键不是哪份数据更准，而是分析对象到底是地面，还是地表之上的东西。

三是同一项目里混用不同来源的两批数据。 一个项目里，一半区域用摄影测量成果、另一半用激光点云成果，如果两份的坐标与高程基准不一致、格网大小不同、甚至一份是 DSM 一份是 DEM，拼接处就会出现台阶与错位——同一段挡墙，在接缝两侧高低不同。避免它的做法并不复杂：项目开始就把基准、格网、数据类型三项统一写进数据要求，接边处做同名点检查。

五、一张对照表

数据 表达内容 常见来源 典型用法 容易踩的坑
DEM 裸地面高程，不含建筑与植被 地形图等高线与高程点数字化、机载激光点云地面点、卫星立体像对 坡度坡向、汇水与淹没、通视、土方量 用它判遮挡、算日照，漏掉建筑与树冠
DSM 地表高程，含建筑与植被顶面 航空与无人机摄影测量、机载激光点云全量点、卫星立体像对 建筑高度、树冠高度、遮挡与视线、三维建模 用它做汇水与淹没，被屋顶与树冠误导
DTM 地面形态，常与 DEM 同义 点云分类后的地面点、地面点加地形特征线 场地平整、断面与线路、地表径流 与 DEM 混用时未核对说明文档的界定

六、上下游怎么衔接

高程数据很少单独使用，它总是和几类数据一起出现。

一是 DOM，正射影像。 正射影像数据是用栅格数据形式存储的、具有正射投影性质的遥感影像数据，同时具有地图几何精度与影像特征。把 DOM 叠在高程数据上，能得到带真实纹理的地形底图；反过来，正射纠正本身也要先有高程数据来改正投影差。两者的关系是相互依赖的。

二是倾斜摄影模型。 它由多角度影像经空中三角测量与密集匹配生成，表面是连续的三角网，本质上更接近一份带纹理的 DSM。要拿它做地形分析，同样要先确认它有没有做过地面点滤波。

三是点云。 点云是生成 DEM 与 DSM 的原料，前面说的分类与地面点提取都发生在这一步。把它保留下来，等于保留了随时重新生成不同高程数据的可能，比只留一份成品更灵活。

四是等高线与断裂线。 等高线是地形图上的传统表达，采集等高线与高程点也是 DEM 的来源之一；断裂线则用来锁住山脊、沟底、路坎这类高程突变处的形状，有它的地方，内插出来的地面更贴近实际。

还有一件事必须交代清楚：坐标与高程基准。 一份高程数据只写了「高程」，没说基准，价值是打折扣的。自然资源部那份数字表面模型标准报批稿规定的做法可以参考：坐标系采用 2000 国家大地坐标系，高程基准采用 1985 国家高程基准；确有必要时，可采用依法批准的其他坐标系或高程基准。这也提示了一个排查思路——当两批数据对不上时，先核对基准，再看数据本身。

七、小结

  • DEM 表达裸地面，DSM 表达含建筑与植被的地表，DTM 与 DEM 高度重合；三者的界定在不同来源间并不完全一致，落地时以数据说明文档为准。
  • 同一片区域上，DSM 能看到屋顶与树冠，DEM 只剩地面骨架；两者相减可以粗估地物高度，但要考虑插值方式、点云分类质量与建筑物边缘这三处误差来源。
  • 分辨率与高程精度不是一回事，格网越密不等于高程越准。
  • 汇水与淹没要用地面高程，遮挡与视线要用地表高程；混用不同来源的数据之前，先统一基准、格网与数据类型。

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参考来源：

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