DEM 与 DSM 成果：地理信息核心数据的多元应用

一、定义

数字高程模型（DEM），是一种用数字形式表示地表高程的模型。它基于地表的高度数据，以离散的点或栅格形式呈现地形的高度变化。简单说就是 “去除了建筑物、树木、桥梁等人工和高大自然地表物体，反映裸地地形起伏的高度地图”，是地形分析、地质勘查、灾害防治的基础地理数据。

数字表面模型（DSM），是地球表面所有可见物体（包括地形、建筑物、树木、桥梁、电线杆等）顶部高程的数字化模型，简单说就是 “地表最外层的高度地图”，是实景三维建模、城市三维规划、地表要素监测的核心数据。

二者是地理信息领域的核心基础空间数据，二者互补融合，构成了从“裸地”到“全貌”的三维数字场景，是实现实景三维、构建数字孪生城市的核心数据基础。

二、重要性

数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）是地理信息大数据的重要组成部分，也是大场景三维可视化的核心数据载体。通过与遥感影像、地理实体等多源数据融合，可实现自然资源在统一空间基准下的二三维一体化管理，构建全要素三维大场景分析展示能力，助力自然资源智慧监管与数字化转型。其作为多领域专业分析的基础空间数据源，可为林草、矿产、地质勘查、国土空间规划、水资源管理、自然资源调查监测等核心职能部门提供精准的空间数据支撑，赋能自然资源领域精细化、科学化、智能化管理。

三、应用方向

1. 城市基础管理与规划

①　城市三维建模：依托数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）成果可快速建立高精度大场景实景三维模型和城市三维模型，地形级三维场景可用于判读地区的地形特征，如山脉、河流、山谷等，指导交通、水利等基础设施规划。城市级三维模型可获取人工建筑物位置和高度，赋能城市规划、建筑物设计与基础设施管理。如飞燕航空遥感技术有限公司（以下简称“飞燕遥感”）在执行莆田市航空摄影测量项目中，通过点云数据叠加影像生成点云纹理数据，打造高精度城市地形三维模型。

图1 点云数据叠加影像生成的点云纹理数据

②　交通规划：传统的公路勘察设计方法主要依赖航空摄影测量，辅以人工测量。然而，航空摄影测量受限于天气、地形和植被的影响，以及精度不足，难以获取桥隧设计所需的1:500比例尺高精度数据资料。而人工地面测量则因地势陡峭、植被遮挡等因素，往往难以实施，且难以满足工程建设的实际需求。利用机载激光雷达（LiDAR）技术生成的高精度数字高程模型（DEM）可提供精准的裸地地形高程信息，结合数字表面模型（DSM）获取的地表构筑物高程数据，可全方位支撑道路选线、桥隧设计，有效解决传统交通设计中的数据获取难题，优化道路设计全流程。如飞燕遥感在实施上虞全域三维实景模型项目中，通过 LiDAR 点云技术穿透树木层直接提取路网信息，并通过分类算法精准提取道边树及路灯等分类图层数据，为交通规划与道路周边设施管理提供数据支撑。

图2 穿透树木层直接提取路网信息（上虞全域三维实景模型项目）

图3通过分类算法提取道边树及路灯等分类图层数据（上虞全域三维实景模型项目）

③　用地规划：通过 数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）成果，直观呈现规划区域的地表空间结构、高程变化与要素覆盖情况，精准识别规划冲突区域，梳理用地矛盾与成因，为多部门协调决策提供数据依据，指导用地规划优化，明确适宜建筑区域、生态保护区域与斜坡地合理利用方式。如飞燕遥感在执行深圳市航空摄影测量项目中，通过颜色区分不同高度层的地表数据，为城市用地规划提供清晰的空间数据参考。

图4 用颜色区分不同高度层的地表数据（深圳市航空摄影测量项目）

2. 公共安全治理

①　地质灾害防治：近年来气候复杂多变，局部地区强降雨引发的地质灾害风险日益加剧，高隐蔽性高位远程泥石流等灾害点辨识难度高，需精细分析山形、坡度坡向等要素。人工测绘山体地形地貌作业难度大、效率低，而机载激光雷达（LiDAR）技术可穿透植被冠层获取真实地表数据，高效生成数字高程模型（DEM），并通过 GIS 空间分析算法精准还原边坡特征、测算坡度坡向与地形曲率。如飞燕遥感通过生成坡度分布图、边坡特征线、坡向分布图等成果，为灾害调查评估、风险预警及工程防治提供数据支撑，同时可实现地震断裂带的精准监测。

图5  基于高精度数字高程模型的边坡分析

图6 地震断裂带监测

②　城市内涝防治：高精度数字高程模型（DEM）成果能精准识别城市洼地与易涝区域，结合地下管网数据，运用城市内涝算法可模拟水灾后的内涝场景，辅助决策者制定应急救灾资源调用方案。如飞燕遥感在贵阳市六城区点云数据生产利用项目实施中，基于快速生成的城市白膜开展内涝淹没分析，为贵阳市内涝防治与应急管理提供科学依据。

图7 基于快速生成城市白膜的内涝淹没分析（贵阳市六城区点云数据生产利用项目）

3. 自然资源调查与监测

①　全要素本底调查：自然资源管理涵盖了“山、水、林、田、湖、草”等元素，这些多样的管理对象要求更完善且精细的监管手段。数字高程模型（DEM） 和 数字表面模型（DSM） 数据可通过分析自然资源本体变化，实现国土、地质、森林、草原、水、湿地等专项的精准调查监测与评价，全面掌握自然资源本底数据，夯实自然资源一张图与国土空间基础信息平台建设基础。如飞燕遥感在江西省实景三维建设项目赣东北测区数据采购及生产服务项目中，完成区域自然资源本底调查，为当地自然资源管理提供基础数据支撑。

图8 自然资源本底调查（江西省自然资源测绘与监测院实景三维建设项目赣东北测区数据采购及生产服务项目）

②　矿山资源监管：利用机载激光点云的高精度、高密度特性结合数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM），能精准描绘矿区地表形态，高效构建矿区高精度三维模型。通过分析模型可定量统计矿区现状，动态监管采矿活动与储量变化。对比不同时期三维模型，可分析矿区变化、回填情况、治理工作量，对偷采盗采行为定性定量取证，并评估综合整治与生态修复成效。如飞燕遥感在光伏及风电工程地形图航飞服务技术项目执行中，构建高精度矿区数字高程模型（DEM），为矿山资源监管与工程建设提供数据支持。

图9 矿区数字高程模型（光伏及风电工程地形图航飞服务技术项目）

③　森林资源监测：践行 “绿水青山就是金山银山” 理念，利用机载激光雷达（LiDAR）技术结合数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）成果，精准获取森林蓄积量、森林空间结构、植被覆盖率、三维绿量、绿化率等核心指标，实现森林资源高效、精准、持续的动态监测，为林草资源保护、林业工程规划、生态碳汇核算提供科学依据。如飞燕遥感在东北虎豹公园项目中构建林地归一化模型，为公园森林资源保护与林草生态修复提供专业数据支撑。

图10 东北虎豹公园林地归一化模型

④　水资源管理：利用机载激光点云无法在水体获取反射点的特性，通过算法可精准探测空洞点边界，自动连接闭合形成水域矢量范围线，同时借助数字高程模型（DEM）的地形起伏分析，可精准识别河流流向、水系汇流路径、水体汇集区域等关键水文地形特征，数字表面模型（DSM）则可辅助区分水域周边的地表覆被类型，为流域汇水分析、水利工程选址提供参考，显著提升水资源调查、水域保护、流域沿岸管理与水利工程规划的效率。如飞燕遥感在深圳市航空摄影测量项目中，绘制高精度水体矢量分布图，为深圳市水资源管理提供数据支撑。

图11 水体矢量分布图（深圳市航空摄影测量项目）

4. 对基础地理信息的保障能力

作为自然资源信息平台的基础数据，数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）的精度水平直接影响各类关联数据的表现与分析的准确性。二者显著增强了空间信息服务能力，促进了跨部门信息与地理空间信息的融合展示，提升了数据承载的质量与共享效率，全方位支撑各领域用户对空间数据的多样化需求。数字表面模型（DSM）结合建筑轮廓矢量数据与数字正射影像（DOM），与建筑信息模型（BIM）深度融合，共同构建从单体建筑、建筑群到城市片区的多尺度数字孪生体。在“天地图”等地理信息公共服务平台中，数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）作为基底数据，共同向公众开放高程查询、三维场景展示等在线服务，推动了地理信息的公共化、普惠化发展。

四、结束语

高精度数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）作为实景三维中国建设与数字孪生发展的核心基底数据，其应用价值将在自然资源城市建设、公共安全、生态保护等多领域持续释放。依托航空遥感、机载激光雷达（LiDAR）等技术的不断创新与升级，数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）成果将进一步实现精度提升、效率优化与场景拓展，持续为自然资源调查监测、城市国土空间规划、生态保护修复、公共安全治理等提供科学精准的空间数据支撑，助力山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，为自然资源精细化管理与经济社会高质量发展提供坚实的空间信息保障。