1.栅格创建TIN

栅格转TIN使用的是DEM数据（数字高程模型），TIN 是基于矢量的数字地理数据的一种形式，通过将一系列折点（点）组成三角形来构建。各折点通过由一系列边进行连接，最终形成一个三角网。

1. Z容差是和输入栅格的像元大小的容差，容差越小创建的像元越小，表面越平滑，但是数据量越大，加载越慢。

2.Z因子是输入的栅格的高度转换成输出TIN的高度相乘的系数，用来将Z单位转换成x,y单位。

3.注意：生成的TIN边界比栅格边界小半个栅格单元。

分析结果如下：
图片 Z容差此时比较大，三角网也很大

经过结合栅格生成的高程点进行TIN编辑后生成的更为精准的TIN
2.由TIN创建栅格

1.Z因子是输入的TIN高度转换成输出的栅格的高度相乘的系数，用来将Z单位转换成x,y单位。

2.生成的栅格边界由采样距离决定，第一种采样距离方法生成的像元大，生成的栅格范围会超过之前的TIN边界以及之前的栅格边界，第二种采样距离方法生成的像元小，生成的栅格范围和TIN一致。

3.用自然邻域插值法计算像元值，很平滑，和之前的TIN轮廓差别大。

4.用线性插值法计算像元值，很僵硬，和之前的TIN轮廓非常像

地形数据集（Terrain）：一种多分辨率的基于TIN的表面数据结构，通过激光雷达，声纳和摄影测量源进行构建，小编目前还没有用过，呜呜呜呜呜。

视域分析：从那些点可以看到那些区域，和视点分析差不多（这个是点看面，视点分析是面看点，恰恰相反）。
输入栅格要求是DEM数据（数字高程模型），输入观察点要求是高程点数据。

分析结果：
黄色的是山脉，棕色地区的是观察点所能看到的区域

视点分析：

从哪些地方可以看见哪些点，看的点越多说明该区域视野越好。（观察点最多只能设置16个哦）
输入栅格要求还是DEM数据（数字高程模型），输入观察点要求是高程点数据。

分析结果如下：
每种颜色代表一个地区的视野范围，不同颜色的地区看到的观察点数量不一样，既通视能力不一样。

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