matlab离散点生成dem

做法是以数据点距该格网点最小距离的3倍为初始搜索半径；本程序采用的是预估计范围的方法，即：先计算出单个数据点平均占用的面积S0，继而得到个点的大致范围×S0，将其视为正方形，以其中心到正方形顶点的距离（对角线长一半）为初始搜索半径（R=(n×S0)× /2）。 可以看到，生成的DEM与原貌拟合的较好，程序运行效果较为满意。但本程序算法上还存在一些缺陷，如没有将数据进行分块，对于每个格网点都要进行全范围的搜索，计算所有数据点到该点的距离，使计算时间非常长。本例共15个数据点、32×32的格网，大约要1秒钟；若有100个数据点、200×200的格网，则计算时间达到2.5分钟；如果数据再多，则不会在短时间内完成。故还无法处理大量数据。 参考文献： （1）       王佩军,徐亚明.摄影测量学(测绘工程专业).武汉大学出版社.2006.4 （2）       张祖勋,张剑清.数字摄影测量学.武汉大学出版社.2005.1 点坐标生成DEM（in matlab) clear; x=[1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10]; y=[21; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18; 11; 19]; z=[21.2; 22.8; 21.7; 22.9; 21.2; 22.5; 21.3; 22.5; 21.5; 22.7]; step=[20 21 22 23 24 25 26];         % 等高距1m % figure; plot(x,y,'.','markersize',10); tri=delaunay(x,y); hold on; triplot(tri,x,y); hold off; figure; trimesh(tri,x,y,z); [xi,yi]=meshgrid(0:0.1:11,10:0.1:22); zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'v4'); figure; [c,h]=contour(xi,yi,zi,step); clabel(c,h); xlabel('x坐标');ylabel('y坐标');