1.柵格創建TIN
柵格轉TIN使用的是DEM數據（數字高程模型），TIN 是基于矢量的數字地理數據的一種形式，通過將一系列折點（點）組成三角形來構建。各折點通過由一系列邊進行連接，最終形成一個三角網。
- Z容差是和輸入柵格的像元大小的容差，容差越小創建的像元越小，表面越平滑，但是數據量越大，加載越慢。
2.Z因子是輸入的柵格的高度轉換成輸出TIN的高度相乘的系數，用來將Z單位轉換成x,y單位。
3.注意：生成的TIN邊界比柵格邊界小半個柵格單元。
分析結果如下：
圖片 Z容差此時比較大，三角網也很大
經過結合柵格生成的高程點進行TIN編輯后生成的更為精準的TIN
2.由TIN創建柵格
1.Z因子是輸入的TIN高度轉換成輸出的柵格的高度相乘的系數，用來將Z單位轉換成x,y單位。
2.生成的柵格邊界由采樣距離決定，第一種采樣距離方法生成的像元大，生成的柵格范圍會超過之前的TIN邊界以及之前的柵格邊界，第二種采樣距離方法生成的像元小，生成的柵格范圍和TIN一致。
3.用自然鄰域插值法計算像元值，很平滑，和之前的TIN輪廓差別大。
4.用線性插值法計算像元值，很僵硬，和之前的TIN輪廓非常像
地形數據集（Terrain）：一種多分辨率的基于TIN的表面數據結構，通過激光雷達，聲納和攝影測量源進行構建，小編目前還沒有用過，嗚嗚嗚嗚嗚。
視域分析：從那些點可以看到那些區域，和視點分析差不多（這個是點看面，視點分析是面看點，恰恰相反）。
輸入柵格要求是DEM數據（數字高程模型），輸入觀察點要求是高程點數據。
分析結果：
黃色的是山脈，棕色地區的是觀察點所能看到的區域
視點分析：
從哪些地方可以看見哪些點，看的點越多說明該區域視野越好。（觀察點最多只能設置16個哦）
輸入柵格要求還是DEM數據（數字高程模型），輸入觀察點要求是高程點數據。
分析結果如下：
每種顏色代表一個地區的視野范圍，不同顏色的地區看到的觀察點數量不一樣，既通視能力不一樣。
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