什么是高程信息
高程信息指地球表面的高度或海拔高度的数据。在地球表面，高程是地面表面相对于某个基准面的垂直高度。通常，这个基准面是平均海平面（MSL）。
高程信息可以用数字高程模型（DEM）来表示。DEM是地球表面高度的数值模型，通常使用栅格形式或点云形式存储高程信息。DEM数据可以通过地面勘测、航空摄影和卫星遥感等技术获得。
高程信息在许多领域中都有广泛的应用，如土地利用规划、城市规划、建筑设计、交通规划、水文学、地图制作等。高程信息还可以与其他数据集结合使用，如影像数据、地图、地理信息系统（GIS）和其他空间数据集，以提供更详细和综合的地球表面信息。
Lidar的高程信息
Lidar（激光雷达）数据的高程信息指的是从激光雷达设备采集到的地面表面的高程数据。激光雷达通过向地面发射激光脉冲，并记录其返回时间和强度，可以测量地面表面的高程信息。
激光雷达在地面表面扫描时，可以生成大量的高度测量数据点。这些点的位置和高度信息被存储在点云数据中，以便进行三维建模和其他分析。
通过分析激光雷达数据中的高程信息，可以制作数字高程模型（DEM），以及进行地形分析和地貌特征提取等应用。高程信息也可用于地图制作、城市规划、自然资源管理等领域。
什么是数字高程模型（DEM）
数字高程模型（DEM）是一种数字地形模型，用于表示地球表面的高程信息。它是由高度值的离散采样组成的矩阵或栅格数据集，每个采样点代表一个特定位置的高度值。
DEM通常由地面勘测和遥感技术收集的数据生成，其中最常用的是激光雷达和雷达高度计。这些数据可以用于生成不同精度和分辨率的DEM。
DEM在地理信息系统（GIS）中广泛应用。它们可以用于地形分析、地形建模、水文学、土地利用规划、环境监测和资源管理等领域。DEM数据还可以与其他数据集结合使用，如影像数据、地图、地理信息系统（GIS）和其他空间数据集，以提供更详细和综合的地球表面信息。
什么是DSM
DSM代表数字表面模型（Digital Surface Model），是数字高程模型（DEM）的一种，它记录了地表和地面上所有地物和建筑物的高度信息，包括树木、建筑物、桥梁等障碍物。
与DEM相比，DSM的高程值不仅包括地面高程，还包括所有在地面以上的物体的高程。DSM数据通常由航空摄影或卫星遥感技术获得。这些数据可以用于创建精确的地形模型，以进行三维建模和可视化。
DSM在许多应用领域中广泛使用，例如城市规划、土地利用规划、水文学、交通规划、建筑设计和地图制作。在这些领域中，DSM可以用于模拟建筑物、道路、河流和其它人造和自然物体的影响，并支持精确的空间分析和决策制定。
什么是nDSM
nDSM代表标准化数字表面模型（normalized Digital Surface Model），它是从数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）计算出的一个衍生产品。
与DSM类似，nDSM记录了地面和所有物体的高程信息，但是在计算nDSM时，DSM中的地面高程值被DEM中的地面高程值替换。因此，nDSM代表了每个地物的高度，相对于地面高度的差异。
通过计算nDSM，可以更准确地确定建筑物、树木和其他地面以上的物体的高度，并可以将其用于3D建模和可视化、城市规划和水文学等领域。
nDSM还可以用于生态学和环境研究，以便更准确地评估植被覆盖、林冠结构和生物量，并为监测环境变化提供数据支持。
怎样提取高程信息
现有nDSM数据，其数据格式为“.mat”,使用pytorch提取其高程信息
import torch
import scipy.io
# 加载 .mat 文件
data = scipy.io.loadmat('nDSM_data.mat')
# 获取 nDSM 数据张量
ndsm_tensor = torch.Tensor(data['nDSM'])
# 提取高程信息
heights = ndsm_tensor - torch.min(ndsm_tensor)
在这里，我们首先使用scipy.io.loadmat函数加载nDSM数据，并将其存储在Python字典中。然后，我们使用PyTorch将字典中的数据转换为张量，并使用torch.min函数计算nDSM张量中的最小值，以将所有高度值转换为相对高度。最终，我们可以得到高程信息，通过将相对高度添加到基准高度（如地面高度）中获得实际高度值。
请注意，这只是提取nDSM高程信息的一个简单示例。具体实现可能会因所使用的nDSM数据格式和数据分辨率而有所不同。
