### 绘制高度图的实现方法 要完成下载海拔数据并绘制高度图的任务，可以采用 Python 中的相关库来处理地理空间数据。以下是具体的方法： #### 数据准备 为了获取海拔数据，通常可以通过公开的数据源（如 SRTM 或 ASTER GDEM）下载高程数据。这些数据通常是 GeoTIFF 格式的栅格图像。 ```python import os from urllib.request import urlretrieve import rasterio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable # 定义数据下载路径 data_url = "https://srtm.csi.cgiar.org/wp-content/uploads/files/srtm_5x5/TIFF/" file_name = "srtm_39_04.tif" # 示例文件名 (可以根据需求更改) def download_data(url, file_path): """下载指定 URL 的数据到本地""" if not os.path.exists(file_path): print(f"Downloading {url}...") urlretrieve(url, file_path) print(f"File downloaded to {file_path}") else: print(f"{file_path} already exists.") download_data(os.path.join(data_url, file_name), file_name) ``` #### 加载和可视化数据 使用 `rasterio` 库加载 GeoTIFF 文件，并通过 Matplotlib 进行绘图。 ```python with rasterio.open(file_name) as src: elevation = src.read(1) # 获取第一个波段的高度数据 transform = src.transform # 地理坐标转换矩阵 bounds = src.bounds # 边界信息 # 创建网格坐标 height, width = elevation.shape x = np.linspace(bounds.left, bounds.right, width) y = np.linspace(bounds.bottom, bounds.top, height) xx, yy = np.meshgrid(x, y) # 可视化高度图 plt.figure(figsize=(10, 8)) im = plt.pcolormesh(xx, yy, elevation, cmap='terrain') divider = make_axes_locatable(plt.gca()) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(im, cax=cax, label="Elevation (m)") plt.title("Height Map of the Area") plt.xlabel("Longitude") plt.ylabel("Latitude") plt.show() ``` 以上代码实现了从网络下载 SRTM 高度数据，并将其可视化为颜色渐变的高度图[^1]。 --- ### 注意事项 1. **数据来源**：SRTM 提供全球范围内的免费高分辨率地形数据，适用于大多数应用场合。 2. **依赖安装**：确保已安装必要的 Python 包，例如 `rasterio`, `matplotlib`, 和 `numpy`。 3. **边界裁剪**：如果只需要特定区域的数据，可以在读取后对数组进行切片操作。 --- ###