home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Free Range 3D / FreeRange3D - Disc 3.iso / docs / original.txt < prev    next >
Text File  |  1997-05-09  |  54KB  |  1,043 lines

  1.                             GTOPO30 Documentation
  2.  
  3. Table of Contents:
  4.  
  5.  1.0  Introduction
  6.  2.0  Data Set Characteristics
  7.  3.0  Data Format
  8.     3.1  DEM File
  9.     3.2  Header File
  10.     3.3  World File
  11.     3.4  Statistics File
  12.     3.5  Projection File
  13.     3.6  Shaded Relief Image
  14.     3.7  Source Map
  15.     3.8  Source Map Header File
  16.  4.0  Data Distribution
  17.     4.1  Procedures for Obtaining Data
  18.     4.2  File Sizes
  19.  5.0  Notes and Hints for GTOPO30 Users
  20.  6.0  Data Set Development
  21.     6.1  Data Sources
  22.        6.1.1  Digital Terrain Elevation Data
  23.        6.1.2  Digital Chart of the World
  24.        6.1.3  USGS Digital Elevation Models
  25.        6.1.4  Army Map Service Maps
  26.        6.1.5  International Map of the World
  27.        6.1.6  Peru Map
  28.        6.1.7  New Zealand DEM
  29.        6.1.8  Antarctic Digital Database
  30.     6.2  Data Processing
  31.        6.2.1  Raster Source Processing
  32.        6.2.2  Vector Source Processing
  33.        6.2.3  DEM Merging
  34.        6.2.4  Global Product Assembly
  35.  7.0  Accuracy
  36.  8.0  GTOPO30 Caveats
  37.     8.1  Grid Spacing and Resolution
  38.     8.2  Topographic Detail and Accuracy
  39.     8.3  Production Artifacts
  40.  9.0  Summary
  41. 10.0  References
  42. 11.0  Disclaimers
  43.  
  44. 1.0  Introduction
  45.  
  46. GTOPO30 is a global digital elevation model (DEM) resulting from a
  47. collaborative effort led by the staff at the U.S. Geological Survey's
  48. EROS Data Center in Sioux Falls, South Dakota.  Elevations in GTOPO30 are
  49. regularly spaced at 30-arc seconds (approximately 1 kilometer).  GTOPO30
  50. was developed to meet the needs of the geospatial data user community for
  51. regional and continental scale topographic data.  This release represents
  52. the completion of global coverage of 30-arc second elevation data that
  53. have been available from the EROS Data Center beginning in 1993.   Several
  54. areas have been updated and the entire global data set has been repackaged,
  55. so these data supersede the previously released continental data sets.
  56. Comments from users of GTOPO30 are welcomed and encouraged.  Please send
  57. your comments to Dean Gesch at gesch@edcmail.cr.usgs.gov or to Sue Greenlee
  58. at jenson@edcmail.cr.usgs.gov.
  59.  
  60. 2.0  Data Set Characteristics
  61.  
  62. GTOPO30 is a global data set covering the full extent of latitude from 90
  63. degrees south to 90 degrees north, and the full extent of longitude from
  64. 180 degrees west to 180 degrees east.  The horizontal grid spacing is
  65. 30-arc seconds (0.008333333333333 degrees), resulting in a DEM having
  66. dimensions of 21,600 rows and 43,200 columns.  The horizontal coordinate
  67. system is decimal degrees of latitude and longitude referenced to WGS84.
  68. The vertical units represent elevation in meters above mean sea level.
  69. The elevation values range from -407 to 8,752 meters.  In the DEM, ocean
  70. areas have been masked as "no data" and have been assigned a value of -9999.
  71. Low lying coastal areas have an elevation of at least 1 meter, so in the
  72. event that a user reassigns the ocean value from -9999 to 0 the land
  73. boundary portrayal will be maintained.  Due to the nature of the raster
  74. structure of the DEM, small islands in the ocean less than approximately
  75. 1 square kilometer will not be represented.
  76.  
  77. 3.0  Data Format
  78.  
  79. To facilitate electronic distribution, GTOPO30 has been divided into 33
  80. smaller pieces, or tiles.  The area from 60 degrees south latitude to
  81. 90 degrees north latitude and from 180 degrees west longitude to 180
  82. degrees east longitude is covered by 27 tiles, with each tile covering 50
  83. degrees of latitude and 40 degrees of longitude.  Antarctica (90 degrees
  84. south latitude to 60 degrees south latitude and 180 degrees west longitude
  85. to 180 degrees east longitude) is covered by 6 tiles, with each tile covering
  86. 30 degrees of latitude and 60 degrees of longitude.  The tiles names refer
  87. to the longitude and latitude of the upper-left (northwest) corner of the
  88. tile.  For example, the coordinates of the upper-left corner of tile
  89. E020N40 are 20 degrees east longitude and 40 degrees north latitude.
  90. There is one additional tile that covers all of Antarctica with data in
  91. a polar stereographic projection.  The following table lists the name,
  92. latitude and longitude extent, and elevation statistics for each tile.
  93.  
  94.              Latitude          Longitude                  Elevation
  95.  Tile    Minimum  Maximum   Minimum  Maximum   Minimum  Maximum  Mean  Std.Dev.
  96. -------  ----------------   ----------------   --------------------------------
  97.  
  98. W180N90     40       90       -180    -140         1      6098    448     482
  99. W140N90     40       90       -140    -100         1      4635    730     596
  100. W100N90     40       90       -100     -60         1      2416    333     280
  101. W060N90     40       90        -60     -20         1      3940   1624     933
  102. W020N90     40       90        -20      20       -30      4536    399     425
  103. E020N90     40       90         20      60      -137      5483    213     312
  104. E060N90     40       90         60     100      -152      7169    509     698
  105. E100N90     40       90        100     140         1      3877    597     455
  106. E140N90     40       90        140     180         1      4588    414     401
  107. W180N40    -10       40       -180    -140         1      4148    827     862
  108. W140N40    -10       40       -140    -100       -79      4328   1321     744
  109. W100N40    -10       40       -100     -60         1      6710    375     610
  110. W060N40    -10       40        -60     -20         1      2843    212     168
  111. W020N40    -10       40        -20      20      -103      4059    445     298
  112. E020N40    -10       40         20      60      -407      5825    727     561
  113. E060N40    -10       40         60     100         1      8752   1804    1892
  114. E100N40    -10       40        100     140       -40      7213    692     910
  115. E140N40    -10       40        140     180         1      4628    549     715
  116. W180S10    -60      -10       -180    -140         1      2732    188     297
  117. W140S10    -60      -10       -140    -100         1       910     65     124
  118. W100S10    -60      -10       -100     -60         1      6795   1076    1356
  119. W060S10    -60      -10        -60     -20         1      2863    412     292
  120. W020S10    -60      -10        -20      20         1      2590   1085     403
  121. E020S10    -60      -10         20      60         1      3484    893     450
  122. E060S10    -60      -10         60     100         1      2687    246     303
  123. E100S10    -60      -10        100     140         1      1499    313     182
  124. E140S10    -60      -10        140     180         1      3405    282     252
  125. W180S60    -90      -60       -180    -120         1      4009   1616    1043
  126. W120S60    -90      -60       -120     -60         1      4743   1616     774
  127. W060S60    -90      -60        -60       0         1      2916   1866     732
  128. W000S60    -90      -60          0      60         1      3839   2867     689
  129. E060S60    -90      -60         60     120         1      4039   2951     781
  130. E120S60    -90      -60        120     180         1      4363   2450     665
  131. ANTARCPS   -90      -60       -180     180         1      4748   2198    1016
  132.  
  133. The 27 tiles that individually cover 50 degrees of latitude and 40 degrees
  134. of longitude each have 6,000 rows and 4,800 columns.  The 6 Antarctica tiles
  135. that individually cover 30 degrees of latitude and 60 degrees of longitude
  136. each have 3,600 rows and 7,200 columns.  There is no overlap among the tiles
  137. so the global data set may be assembled by simply abutting the adjacent
  138. tiles.
  139.  
  140. The tile named ANTARCPS includes the same data as the 6 geographic tiles
  141. covering Antarctica, but is presented in a polar stereographic projection.
  142. The horizontal grid spacing is 1,000 meters, and the tile has 5,400 rows
  143. and 5,400 columns.  The projection parameters used for the polar
  144. stereographic projection are: 0 degrees for the longitude of the central
  145. meridian, 71 degrees south for the latitude of true scale, and 0 for the
  146. false easting and false northing.
  147.  
  148. Data for each tile are provided in a set of 8 files.  The files are named
  149. with the tile name and a file name extension indicating the contents of the
  150. file.  The following extensions are used:
  151.  
  152. Extension               Contents
  153. ---------               --------
  154.  
  155.    DEM        digital elevation model data
  156.    HDR        header file for DEM
  157.    DMW        world file
  158.    STX        statistics file
  159.    PRJ        projection information file
  160.    GIF        shaded relief image
  161.    SRC        source map
  162.    SCH        header file for source map
  163.  
  164. The simple format should allow for easy ingest into most popular image
  165. processing and geographic information systems packages.  Further information
  166. on the contents of the files is provided below.
  167.  
  168. 3.1  DEM File (.DEM)
  169.  
  170. The DEM is provided as 16-bit signed integer data in a simple binary raster.
  171. There are no header or trailer bytes imbedded in the image.  The data are
  172. stored in row major order (all the data for row 1, followed by all the data
  173. for row 2, etc.).
  174.  
  175. 3.2  Header File (.HDR)
  176.  
  177. The DEM header file is an ASCII text file containing size and coordinate
  178. information for the DEM.  The following keywords are used in the header file:
  179.  
  180. BYTEORDER      byte order in which image pixel values are stored
  181.                   M = Motorola byte order (most significant byte first)
  182. LAYOUT         organization of the bands in the file
  183.                   BIL = band interleaved by line (note: the DEM is a single
  184.                   band image)
  185. NROWS          number of rows in the image
  186. NCOLS          number of columns in the image
  187. NBANDS         number of spectral bands in the image (1 for a DEM)
  188. NBITS          number of bits per pixel (16 for a DEM)
  189. BANDROWBYTES   number of bytes per band per row (twice the number of columns
  190.                   for a 16-bit DEM)
  191. TOTALROWBYTES  total number of bytes of data per row (twice the number of
  192.                   columns for a single band 16-bit DEM)
  193. BANDGAPBYTES   the number of bytes between bands in a BSQ format image
  194.                   (0 for a DEM)
  195. NODATA         value used for masking purposes
  196. ULXMAP         longitude of the center of the upper-left pixel (decimal degrees)
  197. ULYMAP         latitude  of the center of the upper-left pixel (decimal degrees)
  198. XDIM           x dimension of a pixel in geographic units (decimal degrees)
  199. YDIM           y dimension of a pixel in geographic units (decimal degrees)
  200.  
  201. Example header file (W100N40.HDR):
  202.  
  203. BYTEORDER      M
  204. LAYOUT       BIL
  205. NROWS         6000
  206. NCOLS         4800
  207. NBANDS        1
  208. NBITS         16
  209. BANDROWBYTES         9600
  210. TOTALROWBYTES        9600
  211. BANDGAPBYTES         0
  212. NODATA        -9999
  213. ULXMAP        -99.99583333333334
  214. ULYMAP        39.99583333333333
  215. XDIM          0.00833333333333
  216. YDIM          0.00833333333333
  217.  
  218. 3.3  World File (.DMW)
  219.  
  220. The world file is an ASCII text file containing coordinate information.  It
  221. is used by some packages for georeferencing of image data.  The following is
  222. an example world file (W100N40.DMW) with a description of each record:
  223.  
  224.      0.00833333333333     x dimension of a pixel (decimal degrees)
  225.      0.00000000000000     rotation term (will always be zero)
  226.      0.00000000000000     rotation term (will always be zero)
  227.     -0.00833333333333     negative y dimension of a pixel (decimal degrees)
  228.    -99.99583333333334     longitude of the center of the upper-left pixel
  229.     39.99583333333333     latitude of the center of the upper-left pixel
  230.  
  231. 3.4  Statistics File (.STX)
  232.  
  233. The statistics file is an ASCII text file which lists the band number,
  234. minimum value, maximum value, mean value, and standard deviation of the
  235. values in the DEM data file.
  236.  
  237. Example statistics file (W100N40.STX):
  238.  
  239. 1 -9999 6710 -6078.8 5044.2
  240.  
  241. 3.5  Projection File (.PRJ)
  242.  
  243. The projection information file is an ASCII text file which describes the
  244. projection of the DEM and source map image.
  245.  
  246. Example projection file (W100N40.PRJ):
  247.  
  248. Projection    GEOGRAPHIC
  249. Datum         WGS84
  250. Zunits        METERS
  251. Units         DD
  252. Spheroid      WGS84
  253. Xshift        0.0000000000
  254. Yshift        0.0000000000
  255. Parameters
  256.  
  257. 3.6  Shaded Relief Image (.GIF)
  258.  
  259. A shaded relief image is provided as an overview of the data in each tile.
  260. The images were derived from a generalized version of GTOPO30 with a
  261. horizontal grid spacing of 240-arc seconds (approximately 8 kilometers), so
  262. many small islands and features will not be visible.  The images are meant
  263. to provide a convenient way for users to view the general topographic
  264. features portrayed in each tile.  The shaded relief images are provided as
  265. GIF images which can be displayed by many popular image display programs and
  266. World Wide Web browsers.  An image size of 750 rows by 600 columns is used
  267. for the tiles covering 50 degrees of latitude by 40 degrees of longitude.
  268. An image size of 450 rows by 900 columns is used for the Antarctica tiles
  269. which cover 30 degrees of latitude by 60 degrees of longitude each.  The
  270. Antarctica polar stereographic tile is portrayed by a shaded relief image
  271. having 675 rows by 675 columns.
  272.  
  273. 3.7  Source Map (.SRC)
  274.  
  275. The source map is a simple 8-bit binary image which has values that indicate
  276. the source used to derive the elevation for every cell in the DEM.  The
  277. source map is the same resolution and has the same dimensions and coordinate
  278. system as the DEM.  Like the DEM, it has no header or trailer bytes and is
  279. stored in row major order.  These codes are used in the source map image:
  280.  
  281. Value               Source
  282. -----               ------
  283.  
  284.   0       Ocean
  285.   1       Digital Terrain Elevation Data
  286.   2       Digital Chart of the World
  287.   3       USGS 1-degree DEM's
  288.   4       Army Map Service 1:1,000,000-scale maps
  289.   5       International Map of the World 1:1,000,000-scale maps
  290.   6       Peru 1:1,000,000-scale map
  291.   7       New Zealand DEM
  292.   8       Antarctic Digital Database
  293.  
  294. More information on each of these sources is provided in section 6.1
  295. (Data Sources).  The cells with value 0 (ocean) in the source map can
  296. be used as an ocean mask (the ocean cells match exactly all the cells
  297. masked as "no data" in the DEM with a value of -9999).  Likewise, the cells
  298. with values 1-8 together constitute a global land mask.  Every cell in the
  299. DEM with an elevation has a corresponding cell in the source map with a
  300. value in the range 1-8.
  301.  
  302. 3.8  Source Map Header File (.SCH)
  303.  
  304. The source map header file is an ASCII text file containing size and
  305. coordinate information, similar to the DEM header file.  The following
  306. keywords are used in the source map header file:
  307.  
  308. BYTEORDER      byte order in which image pixel values are stored
  309.                   M = Motorola byte order (most significant byte first)
  310. LAYOUT         organization of the bands in the file
  311.                   BIL = band interleaved by line (note: the source map is
  312.                   a single band image)
  313. NROWS          number of rows in the image
  314. NCOLS          number of columns in the image
  315. NBANDS         number of spectral bands in the image (1 for the source map)
  316. NBITS          number of bits per pixel (8 for the source map)
  317. BANDROWBYTES   number of bytes per band per row (the number of columns for
  318.                   an 8-bit source map)
  319. TOTALROWBYTES  total number of bytes of data per row (the number of columns
  320.                   for a single band 8-bit source map)
  321. BANDGAPBYTES   the number of bytes between bands in a BSQ format image
  322.                   (0 for the source map)
  323. NODATA         value used for masking purposes
  324. ULXMAP         longitude of the center of the upper-left pixel (decimal degrees)
  325. ULYMAP         latitude  of the center of the upper-left pixel (decimal degrees)
  326. XDIM           x dimension of a pixel in geographic units (decimal degrees)
  327. YDIM           y dimension of a pixel in geographic units (decimal degrees)
  328.  
  329. Example source map header file (W100N40.SCH):
  330.  
  331. BYTEORDER      M
  332. LAYOUT       BIL
  333. NROWS         6000
  334. NCOLS         4800
  335. NBANDS        1
  336. NBITS         8
  337. BANDROWBYTES         4800
  338. TOTALROWBYTES        4800
  339. BANDGAPBYTES         0
  340. NODATA        -9999
  341. ULXMAP        -99.99583333333334
  342. ULYMAP        39.99583333333333
  343. XDIM          0.00833333333333
  344. YDIM          0.00833333333333
  345.  
  346. 4.0  Data Distribution
  347.  
  348. Data for each GTOPO30 tile are distributed electronically as a compressed tar
  349. file.  The 8 files for each tile have been combined into one file with the
  350. Unix "tar" command, and the tar file has been compressed with GNU "gzip"
  351. utility.  To use the GTOPO30 data files, the tar file must first be
  352. decompressed and then the individual data files extracted from the tar file.
  353. For example, the following Unix command could be used:
  354.  
  355.    gunzip < w100n40.tar.gz | tar xvf -
  356.  
  357. If you do not have access to gzip, you can leave off the .gz extension and
  358. the FTP server will decompress the tar file as it is downloaded.  However,
  359. you will still have to run the tar command to extract separate files.
  360. Please note that a decompressed file is typically many times larger than
  361. the compressed version and therefore will take much longer to transmit.  If
  362. you would like to obtain the gzip or tar programs they are available via
  363. anonymous FTP from the following sites:
  364.  
  365.  Unix gzip:
  366.         ftp://prep.ai.mit.edu/pub/gnu
  367.         ftp://wuarchive.wustl.edu/systems/gnu
  368.  Macintosh gzip and tar:
  369.         ftp://mirrors.aol.com/pub/mac/util/compression
  370.             macgzip0.3b2.sit.hqx
  371.             suntar2.03.cpt.hqx
  372.  DOS gzip and tar:
  373.         ftp://prep.ai.mit.edu/pub/gnu
  374.             gzip-1.2.4.tar
  375.         ftp://ftp.uu.net/systems/ibmpc/msdos/pcroute
  376.             tar.exe
  377.  
  378. 4.1  Procedures for Obtaining Data
  379.  
  380. GTOPO30 is available electronically through an Internet anonymous File
  381. Transfer Protocol (FTP) account at the EROS Data Center (at no cost).
  382.  
  383. To access this account:
  384.  
  385.    1. FTP to edcftp.cr.usgs.gov
  386.    2. Enter "anonymous" at the Name prompt.
  387.    3. Enter your email address at the Password prompt.
  388.    4. Change ("cd") to the  "/pub/data/gtopo30/global" subdirectory.
  389.    5. Files are named according to the longitude and latitude coordinates
  390.       of the upper-left corner of the tile, followed by the extension
  391.       ".tar.gz".
  392.    6. Enter "binary" to set the transfer type.
  393.    7. Use "get" or "mget" to retrieve the desired files.
  394.    8. For the Antarctica polar stereographic data, change ("cd") to the
  395.       "/pub/data/gtopo30/antarctica" subdirectory and use "get" to
  396.       retrieve the file antarcps.tar.gz.
  397.  
  398. Orders for the data on CD-ROM or 8 mm tape can be submitted to:
  399.  
  400.    EDC DAAC User Services
  401.    EROS Data Center
  402.    Sioux Falls, SD 57198 USA
  403.    Tel: 605-594-6116 (7:30 am to 4:00 pm CT)
  404.    Fax: 605-594-6963 (24 hours)
  405.    Internet: edc@eos.nasa.gov (24 hours)
  406.  
  407. Data distributed on CD-ROM and 8 mm tape are provided as sets of files for
  408. each tile as described above in section 3.0 (Data Format).  They are not
  409. combined into one tar file or compressed as they are for electronic
  410. distribution.
  411.  
  412. 4.2  File Sizes
  413.  
  414. After decompression and extraction from the tar files, the following file
  415. sizes are present for each of the 3 sizes of tiles:
  416.  
  417.     Tile size                File         Size (bytes)
  418.     ---------                ----         ------------
  419.  
  420. 50 degrees latitude           DEM           57600000
  421.          by
  422. 40 degrees longitude       Source map       28800000
  423.  
  424. 30 degrees latitude           DEM           51840000
  425.          by
  426. 60 degrees longitude       Source map       25920000
  427.  
  428. Antarctica polar              DEM           58320000
  429. stereographic data
  430. (5,400 km x 5,400 km)      Source map       29160000
  431.  
  432. For each tile, the total for all the other file types (HDR, DMW, STX, PRJ,
  433. GIF, and SCH) is well under 1 megabyte.
  434.  
  435. The global 16-bit DEM (21,600 rows by 43,200 columns) has a size of 1.74
  436. gigabytes.  The global 8-bit source map of the same dimensions has a size of
  437. 889.9 megabytes.
  438.  
  439. Through the use of the gzip compression utility the total size of the global
  440. data set is reduced about 90% from almost 2.72 gigabytes to under 290
  441. megabytes.  The list below shows the compressed size for each tile.  The
  442. sizes range from less than 1 megabyte to about 25 megabytes, with the average
  443. at about 8 megabytes.  Decompressed, the tar file for each tile can be as
  444. large as 84 megabytes.
  445.  
  446.       File        Size (bytes)
  447.       ----        ------------
  448.  
  449. antarcps.tar.gz     10538463
  450.  e020n40.tar.gz     26124072
  451.  e020n90.tar.gz     16992230
  452.  e020s10.tar.gz      8262946
  453.  e060n40.tar.gz     17935016
  454.  e060n90.tar.gz     22402428
  455.  e060s10.tar.gz       113591
  456.  e060s60.tar.gz      5308336
  457.  e100n40.tar.gz     14175303
  458.  e100n90.tar.gz     24994154
  459.  e100s10.tar.gz      4361555
  460.  e120s60.tar.gz      6131365
  461.  e140n40.tar.gz      1140685
  462.  e140n90.tar.gz      9222752
  463.  e140s10.tar.gz      4059027
  464.  w000s60.tar.gz      5080091
  465.  w020n40.tar.gz     16938044
  466.  w020n90.tar.gz      8844434
  467.  w020s10.tar.gz      2927056
  468.  w060n40.tar.gz      3721100
  469.  w060n90.tar.gz      6820815
  470.  w060s10.tar.gz      6738966
  471.  w060s60.tar.gz      3558292
  472.  w100n40.tar.gz     11330238
  473.  w100n90.tar.gz     15656539
  474.  w100s10.tar.gz      9575882
  475.  w120s60.tar.gz      5677801
  476.  w140n40.tar.gz      6497682
  477.  w140n90.tar.gz     17031379
  478.  w140s10.tar.gz        89706
  479.  w180n40.tar.gz       131975
  480.  w180n90.tar.gz      5477564
  481.  w180s10.tar.gz       116231
  482.  w180s60.tar.gz      3500153
  483.  
  484. 5.0  Notes and Hints for GTOPO30 Users
  485.  
  486. Because the DEM data are stored in a 16-bit binary format, users must be
  487. aware of how the bytes are addressed on their computers.  The DEM data are
  488. provided in Motorola byte order, which stores the most significant byte
  489. first ("big endian").  Systems such as Sun SPARC and Silicon Graphics
  490. workstations use the Motorola byte order.  The Intel byte order, which
  491. stores the least significant byte first ("little endian"), is used on DEC
  492. Alpha systems and most PCs.  Users with systems that address bytes in the
  493. Intel byte order may have to "swap bytes" of the DEM data unless their
  494. application software performs the conversion during ingest.  The statistics
  495. file (.STX) provided for each tile gives the range of values in the DEM
  496. file, so users can check if they have the correct DEM values stored on
  497. their system.
  498.  
  499. Users of ARC/INFO or ArcView can display the DEM data directly after simply
  500. renaming the file extension from .DEM to .BIL.  However, if a user needs
  501. access to the actual elevation values for analysis in ARC/INFO the DEM must
  502. be converted to an ARC/INFO grid with the command IMAGEGRID.  IMAGEGRID does
  503. not support conversion of signed image data, therefore the negative 16-bit
  504. DEM values will not be interpreted correctly.  After running IMAGEGRID, an
  505. easy fix can be accomplished using the following formula in Grid:
  506.  
  507.    out_grid = con(in_grid >= 32768, in_grid - 65536, in_grid)
  508.  
  509. The converted grid will then have the negative values properly represented,
  510. and the statistics of the grid should match those listed in the .STX file.
  511. If desired, the -9999 ocean mask values in the grid could then be set to
  512. NODATA with the SETNULL function.
  513.  
  514. 6.0  Data Set Development
  515.  
  516. GTOPO30, completed in late 1996, was developed over a 3 year period through
  517. a collaborative effort led by staff at the U.S. Geological Survey's EROS Data
  518. Center (EDC).  The following organizations participated by contributing
  519. funding or source data: the National Aeronautics and Space Administration
  520. (NASA), the United Nations Environment Programme/Global Resource Information
  521. Database (UNEP/GRID), the U.S. Agency for International Development (USAID),
  522. the Instituto Nacional de Estadistica Geografica e Informatica (INEGI) of
  523. Mexico, the Geographical Survey Institute (GSI) of Japan, Manaaki Whenua
  524. Landcare Research of New Zealand, and the Scientific Committee on Antarctic
  525. Research (SCAR).
  526.  
  527. 6.1  Data Sources
  528.  
  529. GTOPO30 is based on data derived from 8 sources of elevation information,
  530. including vector and raster data sets.  The following table lists the
  531. percentage of the global land surface area derived from each source (a full
  532. description of each source is provided below):
  533.  
  534.                 Source                                 % of global land area
  535.                 ------                                 ---------------------
  536.  
  537. Digital Terrain Elevation Data                                 50.0
  538. Digital Chart of the World                                     29.9
  539. USGS 1-degree DEM's                                             6.7
  540. Army Map Service 1:1,000,000-scale maps                         1.1
  541. International Map of the World 1:1,000,000-scale maps           3.7
  542. Peru 1:1,000,000-scale map                                      0.1
  543. New Zealand DEM                                                 0.2
  544. Antarctic Digital Database                                      8.3
  545.  
  546. 6.1.1  Digital Terrain Elevation Data
  547.  
  548. Digital Terrain Elevation Data (DTED) is a raster topographic data base with
  549. a horizontal grid spacing of 3-arc seconds (approximately 90 meters) produced
  550. by the National Imagery and Mapping Agency (NIMA) (formerly the Defense
  551. Mapping Agency).  DTED was used as the source for most of Eurasia and large
  552. parts of Africa, South America, Mexico, Canada, and Central America.  DTED
  553. coverage for Mexico was provided by INEGI.
  554.  
  555. 6.1.2  Digital Chart of the World
  556.  
  557. Digital Chart of the World (DCW) is a vector cartographic data set based on
  558. the 1:1,000,000-scale Operational Navigation Chart (ONC) series, which is the
  559. largest scale base map source with global coverage (Danko, 1992).  The DCW
  560. and the ONC series are products of NIMA.
  561.  
  562. The topographic information of interest for generating DEM's is contained in
  563. several DCW hypsography layers.  The primary contour interval on the source
  564. ONC's is 1,000 feet (305 meters), and supplemental contours at an interval of
  565. 250 feet (76 meters) are shown in areas below 1,000 feet in elevation.  In
  566. limited areas of higher elevation there supplemental contours at 500-foot
  567. (152-meter) intervals.  The DCW drainage layers were also used as input to
  568. the DEM generation process; this information included stream networks, lake
  569. shorelines, lake elevations, and ocean coastlines.  The DCW was used as the
  570. primary source for filling gaps in the DTED coverage, including all of
  571. Australia, most of Greenland, and large areas of Africa, South America, and
  572. Canada.
  573.  
  574. 6.1.3  USGS Digital Elevation Models
  575.  
  576. USGS 1-degree DEM's with a horizontal grid spacing of 3-arc seconds
  577. (approximately 90 meters) were used as the source data for the continental
  578. United States, Alaska, and Hawaii.  The topographic information content is
  579. similar to that of DTED.  The "1-degree" designation refers to the unit of
  580. data distribution.
  581.  
  582. 6.1.4  Army Map Service Maps
  583.  
  584. Paper maps at a scale of 1:1,000,000 produced by the Army Map Service (AMS),
  585. a predecessor of DMA and NIMA, were acquired and digitized by GSI of Japan.
  586. Contours (with intervals of 100, 150, 300, and 500 meters), spot heights,
  587. drainage lines , and coastlines for some islands of southeast Asia and some
  588. small areas in South America were delivered to EDC as digital vector
  589. cartographic data sets.
  590.  
  591. 6.1.5  International Map of the World
  592.  
  593. Paper maps from the 1:1,000,000-scale International Map of the World (IMW)
  594. series were digitized by GSI to provide source data for the Amazon basin.
  595. The International Map of the World includes national maps produced to a
  596. United Nations specified standard for 1:1,000,000-scale mapping.  The maps
  597. used for this project had a 100-meter contour interval.
  598.  
  599. 6.1.6  Peru Map
  600.  
  601. Small areas of a 1:1,000,000-scale map from the Peruvian government were
  602. digitized to fill gaps in source data for South America.  The map had a
  603. contour interval of 1,000 meters.
  604.  
  605. 6.1.7  New Zealand DEM
  606.  
  607. Manaaki Whenua Landcare Research contributed a DEM with a 500-meter
  608. horizontal grid spacing for New Zealand.  The DEM was derived from elevation
  609. information on 1:63,360-scale maps with a 100-foot (30-meter) contour
  610. interval.
  611.  
  612. 6.1.8  Antarctic Digital Database
  613.  
  614. The Antarctic Digital Database (ADD) was produced under the auspices of the
  615. Scientific Committee on Antarctic Research.  Digital contours and coastlines
  616. from the ADD were used as source material for Antarctica.  The ADD vector
  617. data were compiled from maps ranging in scale from 1:200,000 to 1:5,000,000.
  618. The detail, density, and interval of the contours in the ADD vary widely,
  619. with the more detailed data near the coastline and very generalized data in
  620. the interior of the continent.  Detailed metadata provided in the ADD
  621. identifies the map scale from which each contour line was extracted.
  622.  
  623. 6.2  Data Processing
  624.  
  625. GTOPO30 was developed over a 3 year period during which continental and
  626. regional areas were produced individually.  As such, processing techniques
  627. were developed and refined throughout the duration of the project.  Although
  628. the techniques used for the various continental areas are very similar,
  629. there were some differences in approach due to varying source material.
  630. More details about data development for several of the continental areas are
  631. reported by Verdin and Greenlee (1996), Bliss and Olsen (1996), and Gesch and
  632. Larson (1996).
  633.  
  634. Data processing was accomplished using commercially available geographic
  635. information system software, public domain image processing software,
  636. vector-to-raster gridding software, and utilities developed specifically for
  637. this project.  To more efficiently handle the numerous input data sets and to
  638. standardize the proper sequence of processing steps, the production
  639. procedures were automated to a great extent by employing preset parameter
  640. values, scripted command files, and consistent naming schemes for input and
  641. output data files.
  642.  
  643. 6.2.1  Raster Source Processing
  644.  
  645. Processing of the raster source data, including DTED, USGS DEM's, and the New
  646. Zealand DEM, involved generalizing the higher resolution data to the 30-arc
  647. second horizontal grid spacing.  Because the DTED and USGS DEM's were already
  648. in a geographic "projection" they only required a sampling of the full
  649. resolution 3-arc second data.  One representative elevation value was selected
  650. to represent the area covered by 100 full resolution cells (a 10 by 10
  651. matrix).  As the project progressed, several methods of generalization were
  652. used.  Selection of the representative 30-arc second value was accomplished
  653. by systematic subsampling for North and South America, by calculation of the
  654. median value for Eurasia, and by the breakline emphasis approach (Gesch and
  655. Larson, 1996) for Africa.  The 500-meter New Zealand DEM was generalized to
  656. 30-arc seconds by reprojecting it from the New Zealand National Grid
  657. projection to geographic coordinates using bilinear resampling.
  658.  
  659. 6.2.2  Vector Source Processing
  660.  
  661. The topographic information from the vector cartographic sources, including
  662. the DCW, the ADD, and the Army Map Service, International Map of the World,
  663. and Peru 1:1,000,000-scale maps, was converted into elevation grids through
  664. a vector-to-raster gridding approach.  Contours, spot heights, stream lines,
  665. lake shorelines, and ocean coastlines were input to the ANUDEM surface
  666. gridding program developed at the Australian National University (Hutchinson,
  667. 1989).  ANUDEM, specifically designed for creating DEM's from digital contour,
  668. spot height, and stream line data, employs an approach known as drainage
  669. enforcement to produce raster elevation models that represent more closely
  670. the actual terrain surface and contain fewer artifacts than those produced
  671. with more general purpose surface interpolation routines.  Drainage
  672. enforcement was performed for all areas covered by vector source data except
  673. Antarctica and Greenland.
  674.  
  675. A significant amount of preprocessing was required to prepare and format the
  676. vector source data for input to ANUDEM.  This processing included editing and
  677. updating the vector stream lines so that the direction of each was oriented
  678. downstream (a requirement of ANUDEM).  Further preprocessing involved
  679. detection and correction of erroneous contour and point elevations (Larson,
  680. 1996).  Ocean coastlines were assigned an elevation of zero for input as
  681. contours.  Also, shorelines of lakes for which the DCW included elevations
  682. were tagged and used as contour input.  The output from ANUDEM was an
  683. elevation model grid referenced in the same horizontal coordinate system as
  684. the generalized raster source data.  The output grid spacing of 30-arc
  685. seconds has been shown to be appropriate for the information content present
  686. in the DCW hypsography layers (Hutchinson, 1996; Shih and Chiu, 1996).
  687.  
  688. 6.2.3  DEM Merging
  689.  
  690. Prior to merging with the generalized raster data, lakes for which the DCW
  691. did not indicate an elevation were updated on the DCW grid with the lowest
  692. grid cell elevation found along the shoreline.  When each of the vector
  693. sources was gridded, an overlap area with the adjacent raster sources was
  694. included so that smoothing could be performed to minimize the elevation
  695. discrepancies among the sources.  Also, additional point control was input
  696. into the ANUDEM gridding process so interpolated elevations in the overlap
  697. region would more closely match the raster source elevations.  The additional
  698. control was derived from the generalized raster sources within a 1-degree
  699. buffer surrounding the vector source areas.
  700.  
  701. Merging of the generalized raster sources and the gridded vector sources was
  702. accomplished by mosaicking the data sets.  The generalized raster sources
  703. had the highest priority so coverage of the data with the greater
  704. topographic detail and accuracy was maximized.  The grid derived from DCW
  705. data had the highest priority among the vector sources, and the other
  706. digitized map data was used when DCW hypsography was unavailable.  The
  707. merging procedure including blending of the generalized raster sources and
  708. the vector-derived grids within an approximate 1-degree overlap area along
  709. the irregular boundaries.  The blending algorithm computes a weighted average
  710. with the weights for each data source determined on a cell-by-cell basis
  711. according to the cell's proximity to the edges of the overlap area (Franke,
  712. 1982).
  713.  
  714. A final processing step performed on the mosaicked and blended product
  715. involved "clipping out" the land (as defined by vector coastline data) and
  716. setting the ocean areas to a constant background value.  Use of vector
  717. coastline data resulted in a more consistent portrayal of the land/ocean
  718. interface, especially in areas where raster source data (which had an implied
  719. coastline) met with vector source data.  The DCW coastline was used to clip
  720. the following areas: Africa, Eurasia, South America, Australia, New Zealand,
  721. Greenland, and isolated ocean islands.  The World Vector Shoreline (WVS), a
  722. vector shoreline data set from NIMA, was used for North America, including
  723. Hawaii, the Caribbean islands, and Central America.  The islands of Borneo
  724. and Sulawesi in southeast Asia were clipped with the coastline digitized
  725. from the 1:1,000,000-scale map source.  Antarctica was defined by the
  726. coastline as portrayed in the ADD.
  727.  
  728. 6.2.4  Global Product Assembly
  729.  
  730. The global product was assembled from the continental and regional DEM's.
  731. Several areas of overlap due to different production stages of the project
  732. were addressed and eliminated, most notably between the Africa and Eurasia
  733. data sets.  The global source map was generated from masks of source data
  734. coverage, and was verified to register with the DEM precisely.  Finally, the
  735. entire data set was packaged into tiles for easier electronic distribution.
  736.  
  737. 7.0  Accuracy
  738.  
  739. The absolute vertical accuracy of GTOPO30 varies by location according to
  740. the source data.  Generally, the areas derived from the raster source data
  741. have higher accuracy than those derived from the vector source data.  The
  742. full resolution 3-arc second DTED and USGS DEM's have a vertical accuracy
  743. of + or - 30 meters linear error at the 90 percent confidence level (Defense
  744. Mapping Agency, 1986; U.S. Geological Survey, 1993).  If the error
  745. distribution is assumed to be Gaussian with a mean of zero, the statistical
  746. standard deviation of the errors is equivalent to the root mean square error
  747. (RMSE).  Under those assumptions, vertical accuracy expressed as + or - 30
  748. meters linear error at 90 percent can also be described as a RMSE of 18
  749. meters.  The areas of GTOPO30 derived from DTED and USGS DEM's retain that
  750. same level of accuracy because through generalization a representative
  751. elevation value derived from the full resolution cells is chosen to represent
  752. the area of the reduced resolution cell (although the area on the ground
  753. represented by that one elevation value is now much larger than the area
  754. covered by one full resolution cell).
  755.  
  756. The absolute vertical accuracy of the DCW, the vector source with the largest
  757. area of coverage, is stated in its product specification as + or - 650 meters
  758. linear error at the 90% confidence level (Defense Mapping Agency, 1990).
  759. Experience has shown that the grids derived from DCW data should in many
  760. areas be much more accurate than the 650-meter specification.  To better
  761. characterize the accuracy of the areas of GTOPO30 derived from DCW vector
  762. hypsography, the DCW grid was compared to 30-arc second DTED, which had been
  763. aggregated by averaging.  By aggregating, the comparison could be done at the
  764. 30-arc second cell size of the DCW grid.  The comparison was done for
  765. portions of southern Europe and the Mideast, and all of Africa.  Eliminated
  766. from the comparison were those areas of the DCW grid for which supplemental
  767. DTED point control had been included in the gridding process.  If the
  768. averaged DTED are thought of as the reference data set, the RMSE of the DCW
  769. grid is 95 meters.  To get an idea of the overall absolute accuracy of the
  770. DCW grid, the relative error between the DCW and DTED can be combined with
  771. the known error of the DTED itself in a sum of squares.  The root of that sum
  772. of squares is 97 meters.  Using the assumptions about the error distribution
  773. cited above, a RMSE of 97 meters can be expressed as + or - 160 meters linear
  774. error at 90 percent confidence.  This number compares favorably with an
  775. expected vertical accuracy (linear error at 90 percent) of one-half of the
  776. primary contour interval of 1,000 feet (305 meters) for the topographic maps
  777. on which the DCW is based.
  778.  
  779. The accuracy of the areas of GTOPO30 based on the other sources can only be
  780. estimated based on that which is known about each source.  Using certain
  781. assumptions, the vertical accuracy of each source (and the derived 30-arc
  782. second grid) can be estimated from the contour interval.  One assumption is
  783. that the original map sources meet the commonly used accuracy standard which
  784. states that 90% of the map elevations are within + or - one-half of the
  785. contour interval.  It is unknown if any of these maps actually meet this
  786. standard.  Also, map digitizing and elevation surface interpolation errors
  787. are unknown and therefore not included.  The table below lists the estimated
  788. absolute vertical accuracy for the areas of GTOPO30 derived from each
  789. source, with the method of estimating the accuracy also identified.  The
  790. RMSE numbers were calculated using the assumptions about the error
  791. distribution cited above (a Gaussian distribution with a mean of zero).
  792.  
  793.             Vertical accuracy (meters)
  794.  Source        L.E. at 90%     RMSE                Estimation method
  795.  ------     --------------------------             -----------------
  796.  
  797. DTED                30          18         product specification
  798. DCW                160          97         calculated vs. DTED
  799. USGS DEM            30          18         product specification
  800. AMS maps           250         152         estimated from 500-meter interval
  801. IMW maps            50          30         estimated from 100-meter interval
  802. Peru map           500         304         estimated from 1,000-meter interval
  803. N.Z. DEM            15           9         estimated from 100-foot interval
  804. ADD               highly variable          wide range of scales and intervals
  805.  
  806. Local differences among DEM grid cells are often analyzed to calculate slope
  807. and other land surface parameters.  The relative vertical accuracy (or
  808. point-to-point accuracy on the surface of the elevation model), rather than
  809. the absolute accuracy, determines the quality of such parameters derived from
  810. local differencing operations.  Although not specified for this data set,
  811. for many areas the relative accuracy is probably better than the estimated
  812. absolute accuracy.
  813.  
  814. 8.0  GTOPO30 Caveats
  815.  
  816. As with all digital geospatial data sets, users of GTOPO30 must be aware of
  817. certain characteristics of the data set (resolution, accuracy, methods of
  818. production and any resulting artifacts, etc.) in order to better judge its
  819. suitability for a specific application.  A characteristic of GTOPO30 that
  820. renders it unsuitable for one application may have no relevance as a
  821. limiting factor for its use in a different application.  Because only the end
  822. user can judge the applicability of the data set, it is the responsibility
  823. of the data producer to describe the characteristics of the data as fully as
  824. possible, so that an informed decision can be made by the user.
  825.  
  826. 8.1  Grid Spacing and Resolution
  827.  
  828. For any application, the horizontal grid spacing (which limits the
  829. resolution) and the vertical accuracy of GTOPO30 must be considered.  The
  830. 30-arc second grid spacing equates to about 1 kilometer, although that
  831. number decreases in the east/west (longitudinal) direction as latitude
  832. increases,  The table below lists the approximate distance covered by 30-arc
  833. seconds at different latitudes.  Thus, at high latitudes there is an
  834. unavoidable redundancy of data in order to keep the 30-arc second spacing
  835. consistent for the global data set.  This is particularly true for the
  836. geographic version of Antarctica where the ground distance for 30-arc seconds
  837. of longitude converges to zero at the South Pole.
  838.  
  839. Latitude      Ground distance (meters)
  840. (degrees)         E/W        N/S
  841. ---------     ------------------------
  842.  
  843. Equator           928        921
  844.   10              914        922
  845.   20              872        923
  846.   30              804        924
  847.   40              712        925
  848.   50              598        927
  849.   60              465        929
  850.   70              318        930
  851.   73              272        930
  852.   78              193        930
  853.   82              130        931
  854.  
  855. The variation in ground dimensions for one 30-arc second cell should be
  856. especially considered for any application that measures area of or distance
  857. across a group of cells.  Derivative products, such as slope maps, drainage
  858. basin areas, and stream channel length, will be more reliable if they are
  859. calculated from a DEM that has been first projected from geographic
  860. coordinates to an equal area projection, so that each cell, regardless of
  861. latitude, represents the same ground dimensions and area as every other cell.
  862.  
  863. Users should maintain the distinction between grid spacing and resolution.
  864. Even though the global data set has a consistent 30-arc second grid spacing,
  865. not all topographic features that one would expect to be resolved at that
  866. spacing will be represented.  The level of detail of the source data
  867. determines whether the 30-arc second sampling interval is truly appropriate
  868. for resolving the important topographic features represented in the source.
  869. Certainly, a 30-arc second grid spacing is appropriate for the areas derived
  870. from higher resolution DEM's (DTED, USGS DEM's, and the New Zealand DEM), and
  871. 30-arc seconds has been shown to be suitable as the cell spacing for grids
  872. derived from DCW hypsography (Hutchinson, 1996; Shih and Chiu, 1996).
  873. However, coverage of DCW contours is not complete, and there are areas for
  874. which elevations were interpolated based only on very sparse DCW point data
  875. and/or distant contours.  Small areas of this nature are located in Africa,
  876. South America, and islands of southeast Asia, while Australia and Greenland
  877. contain larger such areas.  Also, the quality of the contours from the ADD
  878. for the interior of Antarctica does not realistically support a 30-arc second
  879. (or even 1-kilometer) grid spacing, although such data are provided for
  880. completeness and consistency of the global product.
  881.  
  882. 8.2  Topographic Detail and Accuracy
  883.  
  884. Differences in topographic detail among the sources are evident in GTOPO30.
  885. This change in level of topographic information is especially evident at the
  886. boundary between areas derived from DTED and DCW in regions of higher relief.
  887. The mosaicking techniques that were used resulted in a smoothing of the
  888. transition areas, but the change in detail between the two sources remains
  889. very noticeable.  Even if the same topographic feature (ridge, stream valley,
  890. lake, etc.) is represented in the data derived from the two sources, the
  891. elevations across the feature may change somewhat abruptly due to the varying
  892. accuracy of the sources.  Derived products, such as slope maps, for the
  893. source transition areas also emphasize the differences in topographic
  894. information derived from the varying sources.
  895.  
  896. Users are reminded that the accuracy levels described above are estimates,
  897. and that the accuracy for specific locations within the overall area derived
  898. from any one source can vary from the estimate.  For instance, approximately
  899. 30% of the DTED 1-degree by 1-degree tiles (the production and distribution
  900. unit for full resolution DTED) have an absolute vertical accuracy worse than
  901. the product specification of + or - 30 meters at 90% confidence.  Also, the
  902. actual accuracy for some areas derived from the vector contour sources may
  903. be better or worse than the estimate.  When the map source had multiple
  904. contour intervals, the largest interval was used for a conservative estimate.
  905. In contrast, some areas may be worse than the estimate because no contour
  906. coverage was available for those specific locations.
  907.  
  908. 8.3  Production Artifacts
  909.  
  910. Artifacts due to the production method are apparent in some areas of
  911. GTOPO30.  While the magnitude of the artifacts in a local area are usually
  912. well within the estimated accuracy for the source, users are nonetheless
  913. made aware because the effects are plainly visible and they may affect some
  914. applications of the DEM.  Some areas derived from DTED, especially in Africa
  915. and the Mideast, exhibit a striping artifact, most likely due to the
  916. production method of the DTED.  The artifact is very evident in the full
  917. resolution data, but remains noticeable even in the generalized 30-arc
  918. second version.  Generally, the pattern is more noticeable in low relief
  919. areas, while in higher relief areas it is masked by the actual terrain
  920. variation.  Another pattern seen in some areas derived from DTED is a blocky
  921. appearance, which is reflection of the 1-degree tiling structure of the full
  922. resolution DTED.  These areas derived from contiguous DTED 1-degree tiles
  923. appear blocky because of vertical offsets among the tiles in the original
  924. full resolution DTED.  The artifacts in the DTED areas may or may not be
  925. visible, depending on the method used to display the data.  For instance,
  926. when viewing the DEM data as an image either in shades of gray or color, the
  927. artifacts may be hidden, depending on the number of shades or colors used.
  928. If the data are displayed as a shaded relief image the appearance of the
  929. artifacts will vary depending on the direction of illumination, vertical
  930. exaggeration applied, and the scale of the display.  Generally, none of the
  931. artifacts will be visible on a small scale portrayal of the global data set.
  932.  
  933. Some production artifacts are also present in the areas derived from the
  934. vector sources.  Small artificial mounds and depressions may be present in
  935. localized areas, particularly where steep topography is adjacent to
  936. relatively level areas, and the hypsography data were sparse.  Additionally,
  937. a "stair step" (or terracing) effect may be seen in profiles of some areas,
  938. where the transition between contour line elevations does not slope
  939. constantly across the area but instead is covered by a flat area with
  940. sharper changes in slope at the locations of the contour lines.  When a
  941. histogram of elevations is presented there are sharp peaks at elevations
  942. that are multiples of the contour interval of the source.  This effect is
  943. common in DEM's produced by gridding of contour data in which the
  944. interpolation process favors elevations at or near the contour values, thus
  945. leading to a greater frequency of those elevations.  Every effort to reduce
  946. these effects has been made by careful selection of parameters for the
  947. interpolation process, but some level of these conditions inevitably remain
  948. due to the nature of vector-to-raster surface generation.
  949.  
  950. 9.0  Summary
  951.  
  952. GTOPO30 provides a new level of detail in global topographic data.
  953. Previously, the best available global DEM was the ETOPO5 data set, and its
  954. successor TerrainBase, with a horizontal grid spacing of 5-arc minutes
  955. (approximately 10 kilometers) (Row, Hastings, and Dunbar, 1995).  GTOPO30
  956. data are suitable for many regional and continental applications, such as
  957. climate modeling, continental-scale land cover mapping, extraction of
  958. drainage features for hydrologic modeling (Danielson, 1996; Verdin and
  959. Greenlee, 1996), and geometric and atmospheric correction of medium and coarse
  960. resolution satellite image data (Gesch, 1994; Jet Propulsion Laboratory,
  961. 1997).
  962.  
  963. 10.0  References
  964.  
  965. Bliss, N.B., and Olsen, L.M., 1996. Development of a 30-arc-second digital
  966. elevation model of South America. In: Pecora Thirteen, Human Interactions
  967. with the Environment - Perspectives from Space, Sioux Falls, South Dakota,
  968. August 20-22, 1996.
  969.  
  970. Danielson, J.J., 1996. Delineation of drainage basins from 1 km African
  971. digital elevation data. In: Pecora Thirteen, Human Interactions with the
  972. Environment - Perspectives from Space, Sioux Falls, South Dakota, August
  973. 20-22, 1996.
  974.  
  975. Danko, D.M., 1992. The digital chart of the world. GeoInfo Systems, 2:29-36.
  976.  
  977. Defense Mapping Agency, 1986. Defense Mapping Agency product specifications
  978. for digital terrain elevation data (DTED) (2d ed.). Defense Mapping Agency
  979. Aerospace Center, St. Louis, Missouri, 26 p.
  980.  
  981. Defense Mapping Agency, 1990. Digitizing the future (3d ed.). Defense
  982. Mapping Agency, Washington, D.C., 105 p.
  983.  
  984. Franke, R., 1982. Smooth interpolation of scattered data by local thin plate
  985. splines. Computing & Mathematics with Applications, 8:273-281.
  986.  
  987. Gesch, D.B., 1994. Topographic data requirements for EOS global change
  988. research. U.S. Geological Survey Open-File Report 94-626, 60 p.
  989.  
  990. Gesch, D.B., and Larson, K.S., 1996. Techniques for development of global
  991. 1-kilometer digital elevation models. In: Pecora Thirteen, Human Interactions
  992. with the Environment - Perspectives from Space, Sioux Falls, South Dakota,
  993. August 20-22, 1996.
  994.  
  995. Hutchinson, M.F., 1989. A new procedure for gridding elevation and stream
  996. line data with automatic removal of spurious pits. Journal of Hydrology,
  997. 106:211-232.
  998.  
  999. Hutchinson, M.F., 1996. A locally adaptive approach to the interpolation
  1000. of digital elevation models. In: Proceedings, Third International
  1001. Conference/Workshop on Integrating GIS and Environmental Modeling, Santa
  1002. Fe, New Mexico, January 21-26, 1996. National Center for Geographic
  1003. Information and Analysis, Santa Barbara, California.
  1004.  
  1005. Jet Propulsion Laboratory, 1997. DEM auxiliary datasets preparation plan:
  1006. digital elevation mapping support to the EOS/AM1 platform - JPL D13508,
  1007. Release 2. Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology,
  1008. Pasadena, California, 65 p.
  1009.  
  1010. Larson, K.S., 1996. Error detection and correction of hypsography layers.
  1011. In: Proceedings, Sixteenth Annual ESRI User Conference, May 20-24, 1996.
  1012. Environmental Systems Research Institute, Inc., Redlands, California.
  1013.  
  1014. Row, L.W., Hastings, D.A., and Dunbar, P.K., 1995. TerrainBase Worldwide
  1015. Digital Terrain Data - Documentation Manual, CD-ROM Release 1.0. National
  1016. Geophysical Data Center, Boulder, Colorado.
  1017.  
  1018. Shih, T.Y., and Chiu, Y.C., 1996. On the quality of DCW hypsographic data,
  1019. a study for Taiwan. In: Technical Papers, ASPRS/ACSM Annual Convention and
  1020. Exhibition, April 22-25, 1996, Baltimore, Maryland. American Society for
  1021. Photogrammetry and Remote Sensing, Bethesda, Maryland, Volume III, p. 248-257.
  1022.  
  1023. U.S. Geological Survey, 1993. Digital elevation models, data user guide 5.
  1024. Reston, Virginia, 50 p.
  1025.  
  1026. Verdin, K.L., and Greenlee, S.K., 1996. Development of continental scale
  1027. digital elevation models and extraction of hydrographic features. In:
  1028. Proceedings, Third International Conference/Workshop on Integrating GIS and
  1029. Environmental Modeling, Santa Fe, New Mexico, January 21-26, 1996. National
  1030. Center for Geographic Information and Analysis, Santa Barbara, California.
  1031.  
  1032. 11.0  Disclaimers
  1033.  
  1034. Any use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only
  1035. and does not imply endorsement by the U.S. Government.
  1036.  
  1037. Please note that some U.S. Geological Survey (USGS) information contained
  1038. in this data set and documentation may be preliminary in nature and
  1039. presented prior to final review and approval by the Director of the USGS.
  1040. This information is provided with the understanding that it is not guaranteed
  1041. to be correct or complete and conclusions drawn from such information are the
  1042. sole responsibility of the user.
  1043.