数字高程模型(DEM)基础
各位同学，今天我们来聊聊DEM。说白了，数字高程模型就是地球表面的「数字骨架」。没有它，地形匹配导航就是空中楼阁。我做了这么多年导航系统，最深的体会就是：DEM选得好，导航差不了；DEM选得糙，系统满街跑。
DEM数据来源：从哪儿搞到靠谱的高程数据？
数据来源这块，我把它分成三类。你想想看，就像盖房子要选砖头，不同砖头盖出来的房子质量天差地别。
- 卫星遥感：SRTM、ASTER GDEM、ALOS World 3D。我个人最常用SRTM，全球覆盖，30米分辨率，够用。ASTER GDEM精度稍差，但胜在免费。
- 航空摄影测量：用飞机搭载激光雷达（LiDAR）或者立体相机。精度高，但成本也高。我在做某山区项目时用过LiDAR数据，那精度，啧啧，地面上的石头都能看出来。
- 地面测量：RTK-GPS、全站仪实测。精度最高，但效率最低。一般只用于小范围验证或者特殊区域补测。
分辨率与精度：别把这两个概念搞混了
很多新手容易把分辨率和精度混为一谈。我刚开始做这行时也犯过这个错。分辨率是「格网大小」，精度是「高程误差」。举个例子：
| 参数 | 分辨率 | 精度（RMSE） |
|---|---|---|
| SRTM 30m | 30米 | 约10米 |
| ASTER GDEM | 30米 | 约15-20米 |
| LiDAR | 0.5-2米 | 0.1-0.5米 |
看到了吗？同样是30米分辨率，SRTM和ASTER的精度差了一倍。为什么会这样？因为SRTM用的是雷达干涉测量，ASTER用的是光学立体像对。原理不同，精度自然不同。
常用DEM格式：GeoTIFF vs DTED
格式问题，说白了就是「怎么把高程数据存到文件里」。我主要用两种格式：
GeoTIFF
这是我最喜欢的格式。它把图像数据和地理坐标信息打包在一起。你打开一个GeoTIFF文件，看到的是一张灰度图，每个像素的值就是高程。嗯，这里要注意：GeoTIFF支持多种位深，16位整型最常用，精度够用，文件也不大。
# 用GDAL读取GeoTIFF的示例
from osgeo import gdal
dataset = gdal.Open('srtm_30m.tif')
band = dataset.GetRasterBand(1)
elevation = band.ReadAsArray()
print(f"高程范围: {elevation.min()} ~ {elevation.max()} 米")
# 输出：高程范围: 0 ~ 8848 米DTED（Digital Terrain Elevation Data）
这是美国国防部的标准格式。我早期做军工项目时接触最多。DTED分三个级别：DTED0（约900米分辨率）、DTED1（约90米）、DTED2（约30米）。它的结构很死板，但兼容性极好，几乎所有导航系统都支持。
坐标系与投影：别让坐标把你坑了
这是DEM应用中最容易出问题的地方。我见过太多人因为坐标系搞错，导致导航结果偏到姥姥家去了。
先说坐标系。DEM数据常用的坐标系有：
- 地理坐标系：WGS84（经纬度）。SRTM、ASTER都用这个。简单直观，但计算距离时麻烦。
- 投影坐标系：UTM（通用横轴墨卡托）。把地球表面投影到平面上，距离计算方便。我建议做地形匹配时，先把DEM转成UTM，再处理。
再说投影。UTM把地球分成60个带，每个带6度。中国主要覆盖UTM 43-53带。嗯，这里有个坑：同一个地方，不同带的UTM坐标值差很大。我曾经有个同事，把北京的数据用了UTM 50带的投影，结果算出来的位置偏了300多公里。
知识体系结构图
下面这张图，是我自己总结的DEM知识体系。你把它存下来，以后遇到DEM相关的问题，先看这张图，心里就有数了。
好了，DEM基础就讲到这里。记住一句话：DEM是地形匹配导航的「地图」，地图不准，导航必偏。下一节我们讲怎么用DEM做地形匹配算法，到时候我会分享一些实战中的坑和技巧。