Эффекты освещения могут обеспечить важные визуальные подсказки, когда карты вертикального изменения объединены с другими видами данных. Штриховка, следующая из подсветки поверхности, позволяет "драпировать" спутниковые данные по сетке вертикальных изменений. Распространено использовать этот вид отображения, чтобы наложить изображения типа поверхности, на которые геоссылаются, от Наземных спутников, таких как LANDSAT и SPOT на топографии из цифровых моделей вертикального изменения.
Когда вертикальное изменение и сетки данных изображения соответствуют пиксель для пикселя тем же географическим точкам, можно создать такие отображения с помощью дополнительных высотных аргументов в поверхностных функциях отображения. Если они не делают, можно интерполировать одну или обе исходных сетки к общей mesh.
Геоид может быть описан как поверхность океана в отсутствие волн, потоков или преград земли. Это под влиянием гравитационной привлекательности более плотных или более легких материалов в земной коре и внутренней части и формой корки. Модель геоида требуется для преобразования эллипсоидальных высот (тех, которые могут быть получены из измерений GPS) к ортометрическим высотам. Высоты геоида варьируются от минимума на приблизительно 105 метров ниже уровня моря максимум к приблизительно 85 метров над уровнем моря.
Если вы хотите объединить вертикальное изменение и атрибут (цвет) сетки данных, которые покрывают ту же область, но с координатной сеткой по-другому, необходимо передискретизировать одну матрицу, чтобы быть сопоставимыми с другим. Таким образом, можно создать определенную геолокацию версию сетки регулярных значений сетки данных или создать регулярную версию сетки определенных геолокацию значений сетки данных.
Помогает, является ли по крайней мере одна из сеток определенной геолокацию сеткой данных, потому что их явные горизонтальные координаты позволяют им передискретизироваться с помощью ltln2val функция. Чтобы объединить отличающиеся сетки, можно выполнить одно из следующих действий:
Следующий двум примерам иллюстрирует эти тесно связанные подходы.
