高效 DEM 拼接

第一步：数据预处理

1. 数据清洗 ：

   • 删除重复、冗余或无效的数据点。
   • 去除噪声或明显错误的测量值。

2. 数据标准化 ：

   • 将不同源的数据转换为统一的坐标系统和投影格式。
   • 标准化高程单位和精度，确保一致性和可比性。

3. 数据归一化 ：

   • 对数据进行归一化处理，缩放到适合存储和计算的范围。
   • 消除量纲差异对插值算法的影响。

第二步：选择合适的插值算法

根据数据分布、密度和应用需求选择最优插值方法：

• 反邻距加权（IDW） ：

  • 适用于均匀分布的数据，计算速度快。
  • 容易实现，适合初步插值。

• 克里金法（Kriging） ：

  • 考虑数据的空间自相关性，生成更平滑和准确的表面。
  • 计算复杂度较高，需详细分析数据特性。

• 样条插值（Spline Interpolation） ：

  • 适用于需要平滑过渡的数据区域。
  • 常用于地形表现，保持高程的连续性和自然变化。

第三步：构建分布式存储架构

1. 数据分片存