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使用Python和高程数据模拟洪水淹没：初学者指南
使用高程DATATHE来可视化洪水影响，以模拟Python和高程数据模拟洪水淹没：初学者指南首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在全球范围内变得越来越频繁和毁灭性，近几十年来气候变化的影响。在这种情况下，洪水建模在风险评估和灾难响应操作中具有重要作用，同时也是高级研究和学术研究的关键重点。
在本文中，我们将使用Python和数字高程模型（DEM）建立基本的洪水淹没模型。我们将使用洪水填充技术来逐步模拟水位如何影响景观并使淹没过程动画。这是一种视觉和动手的方式，可以探索地理空间数据和洪水风险，即使没有液压建模背景。
您将学到什么
1。什么是数字高程模型（DEM）
数字高程模型（DEM）是地球表面的数值表示，其中每个单元格（或像素）中的常规网格（称为栅格数据）都包含一个高度值。与存储颜色信息的数字图像不同，DEMS存储高度数据，通常不包括植被，建筑物和其他人造结构等表面功能。
数字高程模型（DEM）DEMS通常用于诸如映射，水文学，环境监测和地球科学等领域。它们是任何需要详细了解地形和高程的应用程序的基础数据集。
许多来源提供免费可靠的DEM数据，包括USGS国家地图，NASA Earthdata和Shuttle Radar地形任务（SRTM）。
USGS国家地图 NASA Earthdata 穿梭雷达地形任务（SRTM）在本文中，我们将使用USGS国家地理空间计划提供的DEM，该计划可自由使用并发布到公共领域。
USGS国家地理空间计划注意：USGS提供的数据的空间分辨率为1弧秒（赤道约30米）。