一、背景

哥白尼数字高程模型(Copernicus DEM, COP-DEM)是最近才开源的,已经有遥感大牛拿GLO-30与ALOS、NASA、ASTER、SRTM等一众30m DEM数据从绝对高程精度和水平高程精度、数据现势性、地势细节体现等几个方面进行了比较。得出哥白尼数字高程模型GLO-30数据优于其他30m数据,并且“全球最佳开源DEM之一”中的之一能够去掉的定论。

去不去掉”之一”其实我并不重视,总结下来,就是数据质量很好。关于专心可视化的开发者来说,更重视的是:这么好的数据,什么时候能够把这数据接入到Cesium中?基于此,我把这份数据下载下来,经过投影变换,合成、生成瓦片等一众流程,终究生成了这份地势瓦片数据。 说这份地势瓦片数据之前,先说一下当时30m地势数据的情况。AW3D30、NASADEM、ASTER、SRTM这几个公开的30m数据,我已经全部下载下来,并且转成了WGS84投影,经过对等到调研,觉得ALOS的30m数据AW3D30是这四个中间数据质量最好的,因而就把AW3D30数据切成了能接入Cesium的地势瓦片数据,数据详细介绍参阅我之前发布的文章(全球30m地势瓦片数据介绍),这次已然有声称最佳开源DEM数据的哥白尼DEM数据公开了,更想看看,这份数据在三维地球上的体现怎么。因而才有了这份地势瓦片数据。

二、数据

COP-DEM的数据获取能够经过官方网站免费获取,数据量比ALOS还大,处理起来适当费时。下载下来的原始数据有548GB,原始文件是按经纬度各1度进行切割的,总共有26540个文件

全球首发,Copernicus DEM 30m高程地势瓦片数据介绍!

转成WGS84投影后,大小有1.24TB!

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加载到GIS软件能够查看地势晕渲图:

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能够看出,对地球地表的覆盖率是适当高的。 生成的地势瓦片数据,和ALOS 30m高程数据相同,最高只能生成第14级,12.5m能生成到第15级,1m高程数据生成到第19级。

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下面看一下生成的layer.json的装备信息

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三、显示作用

将数据使用Nginx进行发布,具体发布方法能够参阅我之前的地势瓦片发布文章,这儿给出nginx中nginx.conf的装备server方法

  server
  {
    listen       8802;
    server_name  localhost;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    add_header Access-Control-Allow-Origin "$http_origin";
    add_header Access-Control-Allow-Credentials true;
    add_header Access-Control-Allow-Methods 'GET, POST, OPTIONS';
    add_header Access-Control-Allow-Headers 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization';
    if ($request_method = 'OPTIONS')
    {
      return 204;
    }
    location / {
      autoindex on;
            root   D:/Data/DEM/Data/DEM-30M-WGS84-GLOBAL-GLO-MESH/;
            #index  index.html index.htm;
        }
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }

前端使用Cesium进行接入,具体接入关键代码如下

 //创建viewer
 const viewer = new Cesium.Viewer('cesium-app', {
   selectionIndicator: false,
   baseLayerPicker: false,
   homeButton: false,
   infoBox: false,
   timeline: false,
   navigationHelpButton: false,
   navigationInstructionsInitiallyVisible: false,
   vrButton: false,
   fullscreenButton: false,
   geocoder: false,
   animation: false,
   sceneModePicker: false,
   shadows:true,
   imageryProvider: new Cesium.ArcGisMapServerImageryProvider({
     url: 'https://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer'
   })
 });
 viewer.cesiumWidget.creditContainer.style.display = "none";
 viewer.scene.globe.enableLighting = false;
 viewer.scene.highDynamicRange = true;
 viewer.scene.msaaSamples = 16;
 viewer.scene.fog.enabled = true;
 viewer.scene.fog.enableLighting = true;
 //加载地势
 viewer.terrainProvider = new Cesium.CesiumTerrainProvider({
    url:"http://192.168.1.77:8802/",
    tilingScheme: new Cesium.GeographicTilingScheme(),
    requestVertexNormals:true
   });

首要创建viewer目标,设置大气、光照、抗锯齿等参数增强地势表达作用;再经过CesiumTerrainProvider创建viewer的terrainProvider目标,这样数据就加载到场景当中了。在这儿说明一下,我的后端nginx和前端cesium不是一台机器,后端机器ip是192.168.1.77,开放的端口号是8802,因而咱们接入的url全称是”http:192.168.1.77::8802″,也需要设置tilingScheme,咱们的数据都是wgs84投影,所以设置的是GeographicTilingScheme目标;同时设置requestVertexNormals为true,因为地势瓦片是Mesh格局,在生成Mesh格局terrain数据时,也生成了每个点的法向量,这样开启光照,地势会有光照明暗暗影,作用愈加天然。 下面放几张加载截图

全球首发,Copernicus DEM 30m高程地势瓦片数据介绍!
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上面是三峡大坝和西安南麓秦岭的作用截图,能够满意开发和演示应用的需要。

四、结语

总体而言,Copernicus DEM 30m高程地势瓦片数据在质量和时效性方面是适当不错的,相关于ALOS,质量平起平坐,但时效性更好,是最近几年拍照出产出来的数据;相关于NASA,SRTM,ASTER等一众数据,质量和时效性更高。关于这份数据,有问题咨询的读者,能够在谈论区留言,或者私信联络,我将及时回复大家的问题。