DEM山体阴影原理以及算法具体解释
山体阴影原理以及算法具体解释
山体阴影基本原理：
山体阴影是假想一个光源在某个方向和某个太阳高度的模拟下。用过临近像元的计算来生成一副0-255的灰度图。
一、山体阴影的主要參数：
1、 太阳光线的入射角度：这个角度的量算起点是正北方向，依照顺时针的方向，角度的范围是0到360度。例如以下图所看到的，默认的角度是315度，西北方向，例如以下图所看到的：
2、 太阳高度角：太阳高度角也简称太阳高度。是太阳光线和当地地平面之间的夹角，范围是0-90度，默认的太阳高度是45度，例如以下图所看到的：
二、山体阴影计算方法
山体阴影的计算公式例如以下
(1) Hillshade = 255.0 * ((cos(Zenith_rad)* cos(Slope_rad)) +
(sin(Zenith_rad) * sin(Slope_rad) * cos(Azimuth_rad- Aspect_rad)))
假设Hillshade < 0, 则设Hillshade=0.
当中，Zenith_rad是太阳天顶角的的弧度数。Slope_rad是某一点的坡度弧度数，Azimuth_rad是指太阳光线方向角的弧度数。Aspect_rad是某一点的坡向弧度数。
计算山体阴影的照明光源的角度默认是太阳高度角，可是真正计算时。须要用到太阳天顶角，太阳天顶角的计算方法是90°-太阳高度角。所以有例如以下计算公式：
计算太阳天顶角弧度数:
(2) Zenith_deg = 90 - Altitude
转换为弧度数:
(3) Zenith_rad = Zenith * pi / 180.0
计算照明的方向：
照明的方向角是指定的角度数，山体阴影的计算公式须要弧度数。
首先，须要将地理上的指南针方向转换为数学上的向右的方向。即向右为起算的方向；其次。须要将角度转换为弧度。
转为数学上的方向角:
(4) Azimuth_math = 360.0 - Azimuth + 90
注意假设 Azimuth_math >=360.0, 那么:
(5) Azimuth_math = Azimuth_math - 360.0
转换为弧度:
(6) Azimuth_rad = Azimuth_math * pi / 180.0
计算坡度和坡向
坡度和坡向是利用一个3*3的窗体在输入影像中訪问每一个像素，9个像素从左到右、从上到下分别用a-i表示，如图所看到的：
| a | b | c |
| d | e | f |
| g | h | i |
E像元X方向上的变化率採用例如以下的算法:
(7) [dz/dx] = ((c + 2f + i) - (a + 2d + g)) / (8 * cellsize)
E像元Y方向上的变化率採用例如以下的算法:
(8) [dz/dy] = ((g + 2h + i) - (a + 2b + c)) / (8 * cellsize)
坡度的弧度计算公式，考虑了Z因子（协调Z方向的单位和Xy平面上单位的一个系数）：
(9) Slope_rad = atan (z_factor * sqrt ([dz/dx]
2
+ [dz/dy]
2
))
坡向通过以下的方法进行计算：
If [dz/dx] is non-zero:
Aspect_rad= atan2 ([dz/dy], -[dz/dx])
if Aspect_rad< 0 then
Aspect_rad= 2 * pi + Aspect_rad
If [dz/dx] iszero:
if [dz/dy] >0 then
Aspect_rad= pi / 2
else if [dz/dy]< 0 then
Aspect_rad= 2 * pi - pi / 2
else
Aspect_rad = Aspect_rad
山体阴影计算演示样例：出自arcgis10.0帮助文档。
最后，奉上OpenCL实现的代码：
__kernel void hillshade_kernel( __global const float *pSrcData,
__global float *pDestData,const int nWidth,const int nHeight
, struct HillshadeOption hillOption)
{
int j = get_global_id(0);
int i = get_global_id(1);
if (j >= nWidth || i >= nHeight)
return;
int nTopTmp = i-1;
int nBottomTmp = i+1;
int nLeftTep = j-1;
int nRightTmp = j+1;
//处理边界情况
if (0 == i)
{
nTopTmp = i;
}
if (0 == j)
{
nLeftTep = j;
}
if (i == nHeight-1)
{
nBottomTmp = i;
}
if (j == nWidth-1)
{
nRightTmp = j;
}
__local float afRectData[9];
afRectData[0] = pSrcData[nTopTmp*nWidth+nLeftTep];
afRectData[1] = pSrcData[nTopTmp*nWidth+j];
afRectData[2] = pSrcData[nTopTmp*nWidth+nRightTmp];
afRectData[3] = pSrcData[i*nWidth+nLeftTep];
afRectData[4] = pSrcData[i*nWidth+j];
afRectData[5] = pSrcData[i*nWidth+nRightTmp];
afRectData[6] = pSrcData[nBottomTmp*nWidth+nLeftTep];
afRectData[7] = pSrcData[nBottomTmp*nWidth+j];
afRectData[8] = pSrcData[nBottomTmp*nWidth+nRightTmp];
const float degreesToRadians = (M_PI_F / 180);
float dx = ((afRectData[2]+ afRectData[5]*2 + afRectData[8]) -
(afRectData[0] + afRectData[3]*2 + afRectData[6])) / (8 * hillOption.dbEwres);
float dy = ((afRectData[6] + afRectData[7]*2 + afRectData[8]) -
(afRectData[0]+ afRectData[1]*2 + afRectData[2])) / (8 * hillOption.dbNsres);
//计算坡度(弧度)
float key = sqrt(dx *dx + dy * dy);
float dfSlope = atan( hillOption.dfzScaleFactor * key);
//计算坡向（弧度）
float dfAspect = 0;
if (dx != 0)
{
dfAspect = atan2(dy,-dx);
if (dfAspect < 0)
{
dfAspect += 2* M_PI_F;
}
}
if (dx == 0)
{
if (dy > 0.0f)
{
dfAspect = M_PI_F / 2;
}
else if (dy < 0.0f)
dfAspect = M_PI_F + M_PI_F / 2;
}
//将太阳高度和太阳光线角度转换为要求的格式
float dfZenithDeg = hillOption.dfAltitude;
float dfAzimuthRad = hillOption.dfAzimuth;
//最后计算山体阴影值
float dfHillshade = 255 * (cos(dfZenithDeg)*cos(dfSlope) +
sin(dfZenithDeg)*sin(dfSlope)*cos(dfAzimuthRad-dfAspect));
if (dfHillshade < 0)
{
dfHillshade = 0;
}
if (dfHillshade >= 255)
{
dfHillshade = 255;
}
pDestData[i*nWidth+j] = (int)(dfHillshade+1/2);
}
