虚拟DOM（Virtual DOM）的工作原理_美容护肤

1 为什么需要虚拟DOM

先介绍浏览器加载一个网页需要经历那些过程；我们只讨论页面解析流程，不考虑网络请求过程。

浏览器内核拿到html文件后，大致分为一下5个步骤：

1 解析html元素，构建dom 树

2 解析CSS，生成页面css规则树（Style Rules）

3 将dom树和 css规则树关联起来，生成render树

4 布局（layout/ reflow），浏览器会为Render树上的每个节点确定在屏幕上的尺寸、位置

5 绘制Render树，绘制页面像素信息到屏幕上，这个过程叫paint

当你用原生js 或jquery等库去操作DOM时，浏览器会从构建DOM树开始讲整个流程执行一遍，所以频繁操作DOM会引起不需要的计算，导致页面卡顿，影响用户体验。而Virtual DOM能很好的解决这个问题。它用javascript对象表示virtual node(VNode)，根据VNode 计算出真实DOM需要做的最小变动，然后再操作真实DOM节点，提高渲染效率。

2 Virtual DOM

虚拟DOM用javascript对象来表示VNode，VNode的结构如下：

虚拟节点（vNode）结构

下面是虚拟DOM的算法流程图：

虚拟DOM算法流程图

React Diff算法

高效的diff算法能够保证进行对实际的DOM进行最小的变动。但是标准的的 Diff 算法复杂度需要 O(n^3)，这显然无法满足性能要求。要达到每次界面都可以整体刷新界面的目的，势必需要对算法进行优化。React里结合 Web 界面的特点做出了两个简单的假设，使得 Diff 算法复杂度直接降低到 O(n)。

1 两个相同组件产生类似的 DOM 结构，不同的组件产生不同的 DOM 结构；

2 对于同一层次的一组子节点，它们可以通过唯一的 id 进行区分。

算法上的优化是 React 整个界面 Render 的基础，保证了整体界面渲染的性能。

不同节点类型的比较

为了在树之间进行比较，我们首先要能够比较两个节点，在 React 中即比较两个虚拟 DOM 节点，当两个节点不同时，应该如何处理。这分为两种情况：（1）节点类型不同，（2）节点类型相同，但是属性不同。

节点类型不同：直接删除原节点，插入新节点。

React 的 DOM Diff 算法实际上只会对树进行逐层比较，两棵树只会对同一层次的节点进行比较如下所述。

dom树

React 只会对相同颜色方框内的 DOM 节点进行比较，即同一个父节点下的所有子节点。当发现节点已经不存在，则该节点及其子节点会被完全删除掉，不会用于进一步的比较。这样只需要对树进行一次遍历，便能完成整个 DOM 树的比较。

相同类型节点的比较

React 会对属性进行重设从而实现节点的转换。

这篇文章主要介绍了JS中使用DOM来控制HTML元素的相关资料,需要的朋友可以参考下

1getElementsByName():获取name

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~`

例：

<p name="pn">hello</p>

function getName(){

var count=documentgetElementsByName("pn");

alert(countlength);

var p=count[2];

pinnerHTML="world";

}

</script>结果：界面打印出三个hello，并且伴有一个提示框“3”，当点击确定后，界面显示的内容变为hello hello world

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~··

2getElementsByTagName():获取元素。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例

<p>hello</p>

function getName(){

var count=documentgetElementsByTagName("p");

alert(countlength);

var p=count[2];

pinnerHTML="world";

}

</script>结果：界面打印出三个hello，并且伴有一个提示框“3”，当点击确定后，界面显示的内容变为hello hello world

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

3getAttribute():获取元素属性。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例

function getAttr1(){

var anode=documentgetElementById("aid");

var attr=anodegetAttribute("id");

alert("a的ID是:"+attr);

}

function getAttr2(){

var anode=documentgetElementById("aid");

var attr=anodegetAttribute("title");

alert("a的title内容是："+attr);

}

getAttr1();

getAttr2();

</script>结果：弹出提示框“a的ID是：aid”点击确定后，弹出提示框“a的title内容是：得到a的标签属性”。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

4setAttribute()设置元素属性。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例

function setAttr(){

var anode=documentgetElementById("aid2");

anodesetAttribute("title","动态设置a的title属性");

var attr=anodegetAttribute("title");

alert("动态设置的title值为："+attr);

}

setAttr();

</script>结果：弹出提示框“动态设置的title值为：动态设置a的title属性”。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

5childNodes():访问子节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~··

例

function getChildNode(){

var childnode=documentgetElementsByTagName("ul")[0]childNodes;

alert(childnodelength);

alert(childnode[0]nodeType);

}

getChildNode();

</script>结果：界面打印出1 2 3弹出对话框“3”，按确定后弹出“1”。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

6parentNode():访问父节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·

例

<p>

</p>

function getParentNode(){

var p=documentgetElementById("pid");

alert(pparentNodenodeName);

}

getParentNode();

</script>结果：弹出提示框：p

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

7createElement():创建元素节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例：

function createNode(){

var body=documentbody;

var input=documentcreateElement("input");

inputtype="button";

inputvalue="按钮";

bodyappendChild(input);//插入节点

}

createNode();

</script>结果:出现一个按钮。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

8createTextNode():创建文本节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例：

function createNode(){

var element = documentcreateElement("p");

elementclassName = "message";

var textNode = documentcreateTextNode("Hello world!");

elementappendChild(textNode);

documentbodyappendChild(element);

}

createNode();

</script>代码分析：这个例子创建了一个新<p>元素并为它指定了值为“message”的class特性。然后，又创建了一个文本节点，并将其添加到前面创建的元素中。最后一步，就是将这个元素添加到了文档中的<body>元素中，这样可以在浏览器中看到新创建的元素和文本节点了。

结果：页面显示hello world。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

9insertBefore():插入节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

例

</p>

function addNode(){

var p=documentgetElementById("p");

var node=documentgetElementById("pid");

var newnode=documentcreateElement("p");

newnodeinnerHTML="动态插入一个p元素";

pinsertBefore(newnode,node);

}

addNode();

</script>结果：界面打印出：动态插入一个p元素

p元素

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

10removeChild():删除节点。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·

例

</p>

function removeNode(){

var p=documentgetElementById("p");

var p=premoveChild(pchildNodes[1]);

}

removeNode();

</script>结果：界面什么也没显示。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

11offsetHeight:网页尺寸

12scrollHeight:网页尺寸

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·

例：

function getSize(){

var width=documentdocumentElementoffsetWidth||documentbodyoffsetWidth;//解决兼容问题

var height=documentdocumentElementoffsetHeight||documentbodyoffsetHeight;

alert(width+","+height);

}

getSize();

</script>显示结果：

DOM(Digital Orthophoto Map) 即数字正射影像，是指利用数字高程模型对扫描处理的数字化航空相片、遥感影像，经逐个像元纠正，按图幅范围裁剪生成的影像数据，DOM 信息比较直观，具有良好的可判读性和可测量性，从中可直接提取自然地理、社会经济信息。此数据提取出来可用于展示至二维地图，或将提取出来的影像数据矢量化，用于提取矢量数据。

一、功能介绍

将数据集添加至场景中，在三维分析中打开生成DOM功能。

如下图所示，左半边部分主要是确定生成DOM数据的范围。右边则是生成的DOM数据的结果参数设置。

1、范围

默认范围是场景添加的所有的数据的范围，如果提取的DOM数据只需要一个小范围，那可以自定义范围。自定义范围有两种方式——绘制面和选择面。

绘制面 ——点击绘制面时，会跳到场景中，绘制一个矩形面。

选择面 ——选择面功能只有当场景中有面数据才会高亮使用。

2、结果设置

分辨率 ：这个参数就是设置生成的DOM影像数据的精细程度。数值越大，则生成得越不精细，生成得越快，相反，数值越小越精细，生成越慢。

3、相机高度

用于设置生成 DOM 数据的相机高度，相机高度离建筑物越近越细致。默认为50米，即表示生成的 DOM 数据为50米相机高度处看到的地表情况。

！！！特别提醒 ：此参数需要根据模型在场景的绝对高度来设置。如果模型图层底部高于相机高度，那么生成出来的DOM数据是空的，因此若要将模型的DOM提取出来，则相机高度需要高于模型最高值。

我将不同相机高度生成的DOM进行对比，如下图，可明显看出，相机高度越高，最后的结果越完整。

4、文件名称

生成的DOM影像数据会生成一个tiff文件，另存到电脑C盘的路径下，路径和文件名称可以根据自己的习惯点右边**图标更改。如需在桌面软件中预览，需要在将tiff先添加到数据源，然后对影像做配准。

二、结果展示。

本数据是设置的参数如下图所示。其中相机高度是根据场景——查询坐标值的功能取出的模型最高高程334m设置的。

结果如下图

以下有不同的说法，但是意思都很相近。一、 DOM (数字正射影像图)：利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片、遥感影像，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切生成的影像数据，它的信息比较直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取自然地理和社会经济信息。在SAR图像处理中，往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像几何失真。因此，求解X,Y,Z考虑了三个方程。即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。也就是说DOM是需要DEM进行二次加工的，也是4D产品中最为高级的产品。DEM (数字高程模型) ：通过等高线、或航空航天影像建立以表达地面高程起伏形态的数字集合。目前可得到的有90m的SRTM，和30m的Aster GDTM数据。前者采用InSAR技术获取，后者则是高分辨率立体摄影测量技术。两者相似之处都需要两幅图像，而且精确配准。需要有一定的基线长度，需在一定范围内取值。不同之处，前者是利用波的相干性原理求得，后者则是光直线传播所产生的共线方程。DEM数据为基础数据。DRG (数字栅格地图) ：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集成派生出新的可视信息。该类型数据主要是将已有的纸质地图进行栅格化，然后配准，目前这类图很少用到，多用高分辨率的影像来取代，或者就是将主要地物进行矢量化表征和存储，目前大多数的GIS软件都支持这一功能。DLG (数字线划地图) ：利用航空航天影像通过对影像进行识别和矢量化，建立基础地理要素分层存储的矢量数据集，既包括空间信息也包括属性信息，可用于各专业信息系统的空间定位基础。这个图是目前Google map, 和百度地图，以及搜狗地图等网络上留下的电子地图主要表现形式。Google Map做的最好，因为其有强大的栅格影像数据，而且是高分辨率的。因此叠加矢量数据后，反映的地图形象更加直观、清晰和准确。二、

数字高程模型（Digital Elevation Model，缩写DEM）是在某一投影平面（如高斯投影平面）上规则格网点的平面坐标（X，Y）及高程（Z）的数据集。DEM的格网间隔应与其高程精度相适配，并形成有规则的格网系列。根据不同的高程精度，可分为不同类型。为完整反映地表形态，还可增加离散高程点数据。

数字线划地图（Digital Line Graphic，缩写DLG）是现有地形图要素的矢量数据集，保存各要素间的空间关系和相关的属性信息，全面地描述地表目标。

数字栅格地图（Digital Raster Graphic，缩写DRG）是现有纸质地形图经计算机处理后得到的栅格数据文件。每一幅地形图在扫描数字化后，经几何纠正，并进行内容更新和数据压缩处理，彩色地形图还应经色彩校正，使每幅图像的色彩基本一致。数字栅格地图在内容上、几何精度和色彩上与国家基本比例尺地形图保持一致。

数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，缩写DOM）是利用数字高程模型（DEM）对经扫描处理的数字化航空像片，经逐像元进行投影差改正、镶嵌，按国家基本比例尺地形图图幅范围剪裁生成的数字正射影像数据集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像，具有精度高、信息丰富、直观真实等优点。三、DOM(Digital Orthophoto Map)即数字正射影像图的英文缩写，是利用数字高程模型对扫描数字化的（或直接以数字方式获取）航空像片（或航天影像），经数字微分纠正、数字镶嵌，再根据图幅范围剪切生成的影像数据集。数字正射影像图产品按颜色可分为彩色和黑白两类。

主要应用：地形图的修测，复合型数字产品与三维景观图的制作，土地利用详查及动态监测，土地利用数据库建库及更新，国土资源环境动态监测，城市规划设计，GIS系统的背景信息等。

DEM (Digital Elevation Map)即数字高程模型图的英文缩写，是定义在X、Y域（或经纬度域）离散点（矩形或三角形）上以高程表达地面起伏形态的数据集，即在高斯投影平面上规格网点平面坐标（X，Y）和其高程坐标（Z）的数据集。是我国基础地理信息数据产品的重要组成部分之一。

DEM产品按格网类型分为两大类，规格格网DEM和不规格格网DEM，又根据其高程精度不同而分为不同等级的产品。主要应用：公路铁路选线和设计，水土流失治理的规划与动态监测，移动通讯基站布设设计及优化，矿山开发设计，大中型水库的选址设计，土方开挖及填埋的计算分析，洪水淹没的分析等。

DLG (Digital Line Graphics)即数字矢量地图的英文缩写，是现有地形图上基础地理信息要素的矢量数据集，并且保存要素间的空间关系和相关的属性信息。

主要应用：不同专业的地理信息系统、国土资源详查、车载机载GPS导航信息系统。

DRG (Digital Raster Graphics)即数字栅格地图的英文缩写，是以栅格数据格式存放的地图图形数据集，是我国基础地理信息数据产品的重要组成部分。数字栅格地图在内容、几何精度和规格、色彩等方面与地形图基本保存一致。该产品可由模拟地图经扫描、几何纠正及色彩归化等处理后形成，也可由矢量数据格式的地图图形数据转换而成。

主要应用：计算机地图查询、不同专业的地理信息系统的背景图、城市规划设计用底图。四、地图最大精度

视力正常的人的肉眼能分辨的图上最短距离是01毫米。因此，相当于图上01毫米的实地水平长度就是地图上所能表示的最精密限度，称为比例尺的最大精度。

下表为国家基本比例尺地形图的最大精度：

比例尺 1:1万 1:25万 1:5万 1:10万 1:25万 1:50万 1:100万

最大精度(m) 1 25 5 10 25 50 100

数字地图是存储在计算机的硬盘、软盘、光盘或磁带等介质上的，地图内容是通过数字来表示的，需要通过专用的计算机软件对这些数字进行显示、读取、检索、分析。

数字栅格地图（DRG）

数字栅格地图(DRG)是纸质地图的栅格数字化产品。每幅图经扫描、集合纠正、图幅处理与数据的压缩处理，形成在内容、精度和色彩上与地图保持一致的栅格文件。

数字线划地图（DLG）

数字线划地图（DLG）是以矢量数据格式形成的数字地图。这种地图能进行空间信息的分层与叠加，提取属性数据，根据矢量对象查询属性或根据属性查询矢量对象，数据易于更新与编辑和创建专题属性和绘制专题地图等。

数字高程模型（DEM）

数字高程模型（DEM）是区域地面高程的数字表示，是建立在地图投影平面上规则格网点的平面坐标（x,y）及其高程（z）数据集，是地理信息系统赖以进行分析的核心数据系统。DEM的水平间隔可随地貌类型的不同而改变，根据不同的高程精度，可分为不同等级产品。

目前，世界主要发达国家纷纷建立了覆盖本国的数字高程模型系

数字正射影像（DOM）

数字正射影像（DOM）是利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片或遥感图像（单色或彩色），经逐个像元纠正，再进行影像镶嵌，根据图幅范围剪彩生成的影像数据。一般带有公里格网、图廓整饰和注记的平面图。

我国从20世纪90年代开始着手建立国家高精度GPS网。国家A级网点共33个，B 级网点818个，平均边长东部地区50－70公里，中部地区100公里，西部地区 150－200公里。这两个网是在国际地球参考框架（ITRF）下建立的新一代坐标框架，与我国的天文大地网之间建立了转换关系，使我国大地测量坐标框架建设达到一个新的水平。最后想说的是：DEM数据是最为原始的数据，随着TerraSAR-X 的Tendem干涉能量的具备，将来1m分辨率的DEM会更加容易获取。那么接下来的问题就是DEM数据的处理。众所之知，DEM是一个矩阵，表示高度的矩阵。配备一些Image Tie Point就可以知道每个点对应的地理坐标。如UTM的X,Y，那么现在我们如何进一步挖掘DEM数据的潜在信息呢？以及如何根据需要相关遥感传感器的要求获取自己想要的数据呢？例如基于DEM数据的SAR图像模拟。DEM的数据还可以处理为光照阴影渲染图、等值线（等高线）、坡度、朝向、剖面。。。等等一系列数据，这些数据都为后续的应用奠定基础。

每个人都有属于自己的性格，行事风格，说话方式。也都有属于日常生活的一面，以及背地里那不为人知的一面。

如何看待dom/sub中的反差心理

在这个圈子里，有些人在tj的时候和日常生活都是一样，要么是强势方，要么是性格偏软的弱势方。而有些人则完全是反过来的，物极必反也不是没有道理的。

并不是说对方在日常生活中的强势/弱势，等同于tj时的强势/弱势。这完全取决于你自己的内心想法。

不过嘛，很多人并不知道或者并不认同，他们会把这个挂钩，他们认为你聊天时候感觉太温柔，聊天方式太m了，就认定你为m方。这种先入为主的观念并不一定对，但是光看表面，又确实是如此。比如我也见过一些人，奶狗狼狗可以切换，萝莉JK也一样是方，这并不能说不合理，甚至这种反差感给人带来的体验是挺震撼的最典型的嘛也就是现实中高高在上，但在S/Dom面前却很服从听话的这种反cha感，就不明示啦。

反差的m/sub愿意在你面前展现自我，我认为主要彰显的就两点：

1、自己的能力的一种体现，不管对方是因为什么看上你滴，比如能力、金钱、外貌、技术、人品等等，至少能证明你在某一领域是能吸引人，甚至征服别人的。你无法否认金钱的重要性也别怪别人现实，换位思考一下就懂啦，你连几百块的道具和酒店fei用都出不起的话，那就先好好赚钱外貌自不必多说，人品也是！！！

2、你是个值得信赖的人，不过需要排除某些地方那些满嘴脏话的S/Dom，他们认为反差=dijian=谁都可以羞辱，那就完全错误了。我不认为某推以及某些app上的反差是认真的BD5M爱好者，她们主要分为两类，一类骗钱；一类是Xing需求或者心理问题。。。不管她们还是评论，谈论的往往是Xing相关的。我只能说那是yp圈，而不是dom/sub。

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一、“换位思考”的理解能力，也可以称之为同理心如果把同理心的概念套在Dom身上，那，一定是需要将心比心。即设身处地地了解Sub的情绪和情感的认知性的觉知、把握与理解。主要体现在情绪上的自我控制、换位思考的能力、倾听的能力以及表达尊重等与情商相关的方面。

是不是非常符合！！！笔者也是这么认为的，一个Dom有没有同理心是非常重要的，当然并不是每位Dom都会知道这个词，但表现出来的一定是以下这样的心理行为，

Dom需要正确理解Sub的感受，从Sub的表现和感受中，能预测出对方的心理想法，并能给予适当的反馈，这种反馈可以是放大、可以是减压。

比如Sub喜欢蒙眼带来的未知感，那身为Dom到底是需要放大这种未知感还是说给予Sub足够的安全感呢？

这需要从Sub的表情或者当时的情境中感受出来，把控好一个度是非常关键的。

二、优秀的Dom也需要一个敏锐的观察力

观察力可不仅仅是看哦~笔者认为，观察力体现在三个方面，听、看、还有直觉。

听方面，一定需要会听，从Sub的声音反应，来观察这样做到底合不合适，是否给了对方所需要的，到底应该是加大力度，还是真的要减轻力度。

看方面，看Sub的表情，肢体反应，脸部表情能很好的诠释出Sub是真的享受还是说装出来配合你的，如果是装出来配合Dom的，那身为Dom应该好好反省一下，配合你演出的我真的很累~

直觉方面，直觉是用来感受的，不过它却是一个玄幻的方面，是一种说不上来的感受，从内心上的理解，两个人默契度很高了以后，从一些细节方面就能了解对方的感受。

举个例子，Sub如果很舒服，手不自觉的伸过来抓Dom，这种时候可以从Sub抓你的力度感受出来，但不仅仅是触觉哦，Sub表达出来的，也许是一种渴求的感觉，抓住你的胳膊能让她更放心得接受接下来的事物。

所以各位Dom，可以好好锻炼自己的观察力，但这需要长时间的积累。

三、引导、开导好Sub，是你身为Dom的责任所在

千千万万不要无缘无故责备甚至惩罚Sub，也不要无故得凶，只会显得自己很没品，而且不尊重对方。

身为Dom的真正出发点，也是为了Sub好，你承担的更像是一个引导人的角色，需要由你来告诉Sub，这样做是对的，还是错的。

dom/sub中的引导是指通过行为帮对方走出困境，这个困境不一定是真正的困境，更多的是心理上的迷雾。Dom身为引导者，处于主动位置，Dom在前，Sub在后，意思就是我牵着你的手，跟我走就对了，而不是驾驭和控制。

四、身为一个Dom，应该成熟稳重

这也是对Dom的基本要求，但成熟稳重真的不是单单看年龄，这也让很多年龄不大的Dom痛苦的地方，并非说你年龄大了些，就会懂得更多，这跟人的历练有关。

笔者认为真正的成熟是表现在心理上的成熟，是对方对我的一种保护，如果对方能让我有安全感，处处为我考虑着想，能感受得到，那笔者便认为是成熟的；而并非仗着自己年龄大，自以为是的成熟。

自以为是就代表着轻浮自大，是很让人反感的行为，表现出来就是我就是比你厉害，你能拿我怎么着，我想各位Sub如果遇到这样的Dom，还是尽早离开。

五、Dom也是会有软弱的一面

只要是个人，其实大家都会有自己软弱的一面，那Dom的软弱面该不该表现出来呢？

展现自己的软弱面，实则上是像对方示好，想获得认同和照顾，这看似有违Dom的形象，

所以笔者认为尽量少展现这一面，忍着憋着其实是能做到的，没有必要拿自己的软弱面来博得Sub的欢心，这样的行为不太合适。但是偶尔来个一两次是可以的。

专业导师微信：xllx577

541 评定方法

按照平原、丘陵和山区通过选取DOM影像与实测检查点的同名点，计算其较差的中误差来评定影像校正精度。精度评定公式如下：

式中：rms——点位中误差；

n——检查点个数；

ui——DOM影像上检查点的x、y坐标；

vi—GPS外业检查点的x、y坐标。

本次按平原、丘陵和山区三种不同地形分别进行DOM精度评定，平原区选取南阳盆地，丘陵区选取郑州西部丘陵区，山区选取洛阳西南部山区作为评定选区。其中平原区和丘陵区采取单独选点分别施测的方法得到检查点的实测坐标，山区的检查点测量则是同该区域影像控制点同时选取，同控制点联网施测，共同平差所得。两种测量方法获取 GPS 网平差精度均满足相关规范要求。

542 精度要求

按照《SPOT 5_25 m 数字正射影像图制作技术规定》要求，比例尺为 1∶1 万 DOM 制作的平面位置精度指标为：平原、丘陵不大于 ±5 m，山区不大于 ±75 m，高山地不大于 ±10 m。

543 平原区平面位置精度检查

选取南阳盆地作为评定选区，在 276/283 070916、276/284 060911 和 278/284 070624 三景影像共选取 32 个点位作为检查点，分别读取其 DOM 坐标，并与 GPS 实测坐标进行对比，点位分布如图 5-6 所示，评定结果见表 5-4。

表 5-4 DOM 平面精度检查结果表

图 5-6 平原区检查点位分布图

544 丘陵区平面位置精度检查

选取郑州西部巩义市和荥阳市附近丘陵区，分布于 276/280 051219 和 277/280 051204 两景影像上共 34 个点位作为丘陵区检查点，点位分布如图 5-7 所示，评定结果见表 5-5。

表 5-5 丘陵区 DOM 平面精度检查结果表

续表

图 5-7 丘陵区检查点位分布图

545 山区平面位置精度检查

本次选取三门峡、洛阳、南阳交界的伏牛山区作为评定选区。分布于 274/281（060625）、275/281（060619）、275/282（061214）、276/282（051029）四景影像上共 49 个点位。读取 DOM 上检查点的平面坐标，与实测检查点的坐标比较，点位偏移情况如图 5-8 所示，评定结果见表 5-6。

图 5-8 山区检查点分布图

表 5-6 山区 DOM 平面精度检查结果表

续表

546 评定结果

本次精度测算，所取平原区的点位中误差为 ±192 m，丘陵区的点位中误差为 ±307 m，山区点位的中误差为 ±310 m，满足 1∶1 万 DOM 制作的精度要求。

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