数値標高モデル

数値標高モデル（DEM）とは

数値標高モデル（Digital Elevation Model：DEM）は、地表面の地形を数値データで表現したものです。これは、地表面の高度情報を格子状のデータ（ラスター形式）や、三角形の集合体（TIN形式）として記録したもので、コンピュータ上で地形を扱うための基礎となります。DEMは、数値地形モデル（Digital Terrain Model：DTM）と呼ばれることもあります。

DEMの作成方法

DEMの作成には、主に以下の2つの方法が用いられます。

1. リモートセンシング: 衛星や航空機に搭載されたセンサーを用いて、地表面のデータを取得します。特に、干渉合成開口レーダー（InSAR）は、広範囲で高精度のDEMを作成するのに有効です。レーダー衛星が同じ場所を複数回観測することで、地表面の高さ情報を得ることができます。
2. 測量: 従来から用いられている方法で、測量機器を用いて地表面の標高データを直接測定します。この方法は、山岳地帯などリモートセンシングでは十分なデータが得られない場所で利用されます。ただし、測量によって得られた等高線データや標高データは、厳密にはDEMではなく、DTMとみなされることが多いです。DEMは、対象領域のあらゆる場所で標高データが利用可能であることが重要です。

DEMの品質

DEMの品質は、以下の要素によって左右されます。

絶対精度: 各ピクセルの標高値が、実際の標高とどれだけ一致しているかを示します。
相対精度: 地形の形状をどれだけ正確に表現できているかを示します。

また、DEMから派生するデータの品質は、以下の要素が重要となります。

地形の起伏: 地形の複雑さによって、データ精度に影響が生じます。
標本密度: 標高データの採取頻度が高いほど、詳細なDEMが作成できます。
グリッドの分解能: DEMを構成する各ピクセルのサイズが小さいほど、詳細な地形を表現できます。
補間アルゴリズム: データが不足している部分を補う方法によって、DEMの精度が変わります。
垂直方向の分解能: 高さ方向のデータの精度も、DEMの品質に影響を与えます。
地形分析アルゴリズム: 分析手法によって、結果の信頼性が変動します。

DEMの用途

DEMは、以下のような様々な分野で活用されています。

地形パラメータの導出: 傾斜や方位など、地形の特性を数値化します。
水流や地塊運動の解析: 河川の流れや雪崩の発生などをシミュレーションします。
3D地図の作成: 地形を立体的に表示します。
3D可視化: 風景や都市の景観を立体的に表示します。
物理モデルの作成: 地形模型などを作成します。
航空写真や衛星画像の偏位修正: 地形の歪みを補正します。
重力計測: 地形の起伏による重力値の補正を行います。
地形学・自然地理学: 地形の形成過程を分析します。

DEMとDTMの違い

数値標高モデル（DEM）と数値地形モデル（DTM）は、しばしば混同されますが、厳密には異なるものです。

DEM: 地表のあらゆるもの（植生、建物、橋など）を含めた表面を表現します。
DTM: 植生や建物を除去した、地表そのもの（裸の地球）を表現します。

DEMは、景観や都市モデリング、3D可視化などに役立ちます。一方、DTMは、洪水や排水のモデリング、土地利用の研究、地質学的応用などで重要となります。

利用可能なデータ

GTOPO30: 全世界をカバーするフリーのDEMですが、品質にはばらつきがあります。
SRTM: 高品質なDEMデータで、ほとんどの地域で利用可能です。
SRTM30Plus: GTOPO30、SRTM、海底地形データを合成した、全世界を網羅するデータセットです。

各国が独自に開発しているDEMデータは、より高精度ですが、有償で入手困難な場合が多いです。火星のDEMデータも公開されており、研究に利用されています。

DEMのファイル形式

DEMのデータは、様々なファイル形式で提供されています。

USGS DEM
SDTS DEM
DTED

まとめ

数値標高モデル（DEM）は、現代社会において不可欠な地理空間情報の一つです。様々な分野で活用されており、その重要性はますます高まっています。利用可能なデータやその特性を理解し、目的に合ったDEMを選択することが重要です。

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