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DEM 数据下载指南

本文档介绍如何使用 makedem.py 下载和处理不同来源的 DEM 数据。

支持的 DEM 数据源

1. Copernicus DEM (默认推荐)

特点:

• 分辨率: 30米
• 覆盖: 全球 (60°S - 80°N)
• 数据质量: 高精度,全球一致性
• 下载方式: 自动从 AWS/OpenTopography 下载
• 费用: 免费

使用方法:

# 基本使用
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus

# 指定并行下载数量(加速下载)
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --num-workers 8

# 指定输出目录
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --dir /path/to/output

优点:

• ✓ 全自动下载
• ✓ 高精度数据
• ✓ 全球覆盖
• ✓ 支持并行下载加速

缺点:

• ✗ 需要网络连接
• ✗ 下载时间取决于网络速度

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2. NASADEM

特点:

• 分辨率: 30米
• 覆盖: 全球 (60°S - 60°N)
• 数据质量: SRTM + ICESat 数据融合
• 下载方式: 通过 NASADEM Python 库自动下载
• 费用: 免费

依赖安装:

pip install nasadem rasters

使用方法:

# 基本使用
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source nasadem

# 指定输出目录
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source nasadem --dir /path/to/output

优点:

• ✓ 全自动下载
• ✓ NASA官方数据
• ✓ 融合多源数据,精度提升

缺点:

• ✗ 需要网络连接
• ✗ 首次下载可能较慢
• ✗ 需要额外安装库
• ✗ 覆盖范围小于 Copernicus (南北纬60°限制)

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3. SRTM (需要预下载数据)

特点:

• 分辨率: 30米 (SRTM 1 arc-second) 或 90米 (SRTM 3 arc-second)
• 覆盖: 全球 (60°S - 60°N)
• 数据质量: 良好
• 下载方式: 需要手动预下载 .hgt 文件
• 费用: 免费

依赖安装:

# 注意: srtm库需要 Python >= 3.12
pip install srtm

# 检查Python版本
python --version  # 应该显示 3.12 或更高版本

Python版本要求:

• srtm 库要求 Python >= 3.12
• 如果您的Python版本 < 3.12，建议使用 Copernicus 或 NASADEM

数据准备步骤:

1. 下载 SRTM .hgt 文件

   从以下网站之一下载所需区域的 .hgt 或 .hgt.zip 文件:

   • CSI-CGIAR SRTM: https://srtm.csi.cgiar.org/ (推荐,无需注册)
   • USGS EarthExplorer: https://earthexplorer.usgs.gov/ (需要注册)
   • NASA EarthData: https://urs.earthdata.nasa.gov/ (需要注册)

2. 文件命名规则

   SRTM 文件按 1°×1° 分块命名:

   • N39E116.hgt → 北纬39-40°, 东经116-117°
   • N39W110.hgt → 北纬39-40°, 西经110-109°
   • S10E120.hgt → 南纬10-9°, 东经120-121°

3. 数据组织

   将所有 .hgt 文件放在同一目录下,例如:

   /path/to/srtm_data/
   ├── N39E116.hgt
   ├── N39E117.hgt
   ├── N40E116.hgt
   └── N40E117.hgt
   

使用方法:

# 指定SRTM数据目录
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source srtm --srtm-data-dir /path/to/srtm_data

# 注意:如果不指定 --srtm-data-dir,程序会报错并提示
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source srtm
# 错误: 使用 SRTM 数据源需要指定 --srtm-data-dir 参数

优点:

• ✓ 离线使用(数据预下载后)
• ✓ 不依赖实时网络下载
• ✓ 数据源多样化

缺点:

• ✗ 需要手动下载数据文件
• ✗ 需要自行管理数据文件
• ✗ 需要确保覆盖目标区域的所有分块
• ✗ srtm 库对 .hgt.zip 压缩文件支持不稳定,建议解压后使用

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使用建议

推荐使用顺序:

1. 首选: Copernicus DEM

   • 全自动,高精度,全球覆盖
   • 使用 --num-workers 8 加速下载

2. 备选: NASADEM

   • 全自动,NASA官方数据
   • 适合北纬60°以南,南纬60°以北区域

3. 离线环境: SRTM

   • 仅在无网络环境或已有SRTM数据时使用
   • 需要提前准备数据文件

性能对比:

DEM源	下载速度	数据精度	全球覆盖	离线使用	推荐指数
Copernicus	★★★★☆	★★★★★	★★★★★	✗	★★★★★
NASADEM	★★★☆☆	★★★★☆	★★★☆☆	✗	★★★★☆
SRTM	N/A (离线)	★★★★☆	★★★☆☆	✓	★★★☆☆

常见问题:

Q: 如何确定需要下载哪些 SRTM 文件?

A: 根据目标区域范围计算所需文件:

# 示例: 区域 116/117/39/40 (东经116-117°, 北纬39-40°)
west, east, south, north = 116, 117, 39, 40

# 需要下载的文件:
# N39E116.hgt (39-40°N, 116-117°E)
# 如果区域更大,需要下载多个文件

Q: SRTM .hgt.zip 文件可以直接使用吗?

A: srtm 库对压缩文件支持不稳定,建议先解压:

cd /path/to/srtm_data/
unzip "*.hgt.zip"

Q: 如何加速 Copernicus DEM 下载?

A: 增加并行下载数量:

# 默认使用 4 个线程
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --num-workers 4

# 加速到 8-16 个线程(根据网络情况调整)
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --num-workers 16

Q: 下载的数据格式是什么?

A: 所有DEM源最终都会转换为 GAMMA/ROI_PAC 格式:

• .dem 文件: 二进制高程数据 (big-endian for GAMMA)
• .dem.par 文件: 参数文件

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示例工作流程

场景1: 处理Sentinel-1数据(推荐Copernicus)

# 1. 确定研究区域范围
# 使用 SLC 参数文件自动确定
python makedem.py -s /path/to/slc.par --dem-source copernicus --num-workers 8

# 或手动指定区域
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --num-workers 8

场景2: 离线处理(使用SRTM)

# 1. 提前下载SRTM数据
# 从 https://srtm.csi.cgiar.org/ 下载 N39E116.hgt, N39E117.hgt 等

# 2. 组织数据
mkdir -p ~/data/SRTM
mv N*.hgt ~/data/SRTM/

# 3. 使用预下载数据生成DEM
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source srtm --srtm-data-dir ~/data/SRTM

场景3: NASADEM对比测试

# 下载Copernicus DEM
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source copernicus --dir ./copernicus

# 下载NASADEM
python makedem.py -r 116/117/39/40 --dem-source nasadem --dir ./nasadem

# 对比两个DEM文件
# 使用 GMT 或其他工具进行可视化和分析

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参考资料

• Copernicus DEM: https://copernicus-dem-90m.s3.amazonaws.com/readme.html
• NASADEM: https://github.com/DFS-iData/NASADEM
• SRTM CSI-CGIAR: https://srtm.csi.cgiar.org/
• GAMMA Software: https://gamma-rs.ch/

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最后更新: 2026-03-13 作者: iFlow CLI