go-dem

Go 语言实现的 DEM (Digital Elevation Model) 生成与处理引擎

提供完整的 DEM 生产管线：数据获取 → 数据堆栈 → 格网化插值 → 后处理滤波 → 不确定性评估 → 可视化输出。

特性

核心技术

• KDTree 空间索引 — 所有空间搜索算法 (IDW/CUBE/StepGrid/NaturalNeighbor) 使用 KDTree 替代暴力搜索，查询复杂度从 O(n) 优化到 O(log n)
• NoData 安全处理 — NoData 使用 *float64 指针类型，配合 CoalesceNoData() 和 IsNoDataValue() 消除零值歧义

格网化引擎 (waffle/)

方法	说明
IDW	反距离加权插值，KDTree 加速，支持 PointsToGrid (C++) 和内存 IDW
Kriging	高斯/指数/球状变差函数模型的普通克里金插值
Linear	基于 Delaunay 三角剖分的线性插值 (含网格空间索引)
Cubic	基于 Delaunay 三角剖分的三次插值
Nearest	最近邻插值
Natural Neighbor	Laplace (non-Sibsonian) 自然邻域插值
Inpaint	Fast Marching Method (Telea 2004) 影像修复填充
CUBE	TVU/THU 逐点不确定性建模 + 密度模式聚类 + 信息准则 (AIC-like) 假设选择 + 邻域假设传播
Step Grid	多分辨率 step-down: 局部点密度分位数动态层级选择 + KDTree 空间索引 + 不确定性加权跨层级融合

后处理引擎 (grits/)

滤镜	说明
Gaussian	可分离高斯模糊
Median	中值滤波去噪
Clip	矢量多边形裁剪 (Ray-Casting 算法)
Fill	空洞填充 (边缘扩散 + IDW + GDAL FillNodata)
Blend	重叠区域线性距离融合
Morphology	腐蚀/膨胀/开/闭运算
Hydro	水文 sink 填充 + 平坦区域梯度化
Diff	DEM 差异检测 (支持重采样对齐)
Weights	质量权重缓冲区 (Manhattan 距离变换)
Rivers	D8 流向 + 汇流累计 + 河网阈值提取
Slope Filter	坡度滤波 (Horn 二阶差分)

垂向基准 (datum/)

• EGM84 / EGM96 / EGM2008 椭球高与正高互转
• VDatum 网格生成与 DEM 应用

点云过滤 (pointz/)

• 统计异常值过滤 (Statistical Outlier)
• 半径异常值过滤 (Radius Outlier)
• 体素/随机/径向降采样

可视化 (perspecto/)

• 山体阴影 (Hillshade)
• 坡度/坡向 (Slope/Aspect)
• 彩色晕渲 (Color Relief)
• 叠合渲染 (Shaded Relief)

不确定性估计 (uncertainty/)

• Split-Sample 交叉验证不确定性
• Proximity 距离基不确定性
• Combined 组合不确定性

数据获取 (fetch/)

• SRTM / GEBCO / Copernicus / NOAA Multibeam / USGS TNM / EMODNet / ArcticDEM

数据清单 (datalist/)

• 5 波段数据堆栈 (Elevation/Count/Weight/Uncertainty/SourceID)
• XYZ 点文件解析
• LAS 文件封装

输出 (output.go)

• GeoTIFF / COG
• 多波段 RGB
• 灵活的数据类型 / 压缩 / tiling 配置

架构

输入数据 (GeoTIFF/LAS/XYZ/...) 
    ↓
datalist/  数据堆栈 → 5 波段 (Z/Count/Weight/Uncertainty/SourceID)
    ↓
waffle/    格网化插值 → IDW/Kriging/TIN/NaturalNeighbor/CUBE...
    ↓
grits/     后处理滤波 → 平滑/裁剪/填充/融合/形态学...
    ↓
datum/     垂向基准变换 → EGM84/96/2008
    ↓
uncertainty/ 不确定性评估 → Split-Sample/Proximity
    ↓
perspecto/ 可视化 → Hillshade/Slope/ColorRelief
    ↓
output.go  输出 → GeoTIFF/COG

快速开始

package main

import (
    "github.com/flywave/go-dem"
    "github.com/flywave/go-dem/waffle"
    "github.com/flywave/go-geo"
)

func main() {
    srs := geo.NewProj("EPSG:4326")
    region := dem.NewRegionFromBBox(-125, 40, -122, 43, srs, 0.0005, 0.0005)

    w, _ := waffle.New(dem.MethodIDW)

    result, _ := w.Run([]string{"input.tif"}, &waffle.Options{
        Region: region,
    })

    dem.CreateDEM(result.DEM, region, "output.tif", -9999)
}

依赖

库	用途
flywave-gdal	GDAL 栅格 I/O
flywave-pointcloud	点云处理
go-proj	坐标参考系统变换
go-geoid	EGM 垂向基准
go-geo	地理空间类型 (Proj/Extent/Grid)
go-kriging	Kriging 插值
go-delaunay	Delaunay 三角剖分
go-geom	几何类型
go-geos	GEOS 空间操作

测试

# 运行所有纯 Go 算法测试
go test ./dem ./grits/ ./perspecto/ ./uncertainty/ ./datalist/ ./waffle/

# 运行包含 CGo 的完整测试 (可能需要较长时间)
go test -timeout 120s ./...

许可

MIT