基于小波多尺度分解的数字高程模型研究的任务书任务背景：数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)是地球表面形态性质的数字表示，被广泛应用于地质勘探、地形分析、水文学研究、城市规划等领域。在DEM的构建过程中，微观地貌特征往往被忽略，导致DEM精度较低。因此，如何有效提高DEM的精度是一个研究热点。研究任务：本次研究旨在基于小波多尺度分解的方法，探究如何提高数字高程模型的精度。研究内容包括：1.小波多尺度分解的原理与应用，及其在数字高程模型中的优势。2.基于小波多尺度分解的数字高程模型构建方法，包括数据采集、预处理、多尺度分解、合成重构等过程。3.建立小波多尺度分解模型后，对比传统数字高程模型，分析两类模型的精度及应用情况。4.利用小波多尺度分解模型进行DEM的精度分析及应用，如地震响应分析、城市规划等领域。任务成果：1.小波多尺度分解在数字高程模型中的应用研究论文一篇。2.基于小波多尺度分解的数字高程模型构建程序及相关数据分析代码。3.小波多尺度分解模型在不同领域的DEM精度分析数据和相关图表。4.小波多尺度分解在不同领域应用的实例，如地震响应分析数据、城市规划方案等。研究时间：2个月。研究所需资源：1.数字高程模型数据。2.相关数字处理软件，如MATLAB、ArcGIS等。3.研究资料，包括文献、参考书籍等。任务分工：1.小波多尺度分解的原理与应用研究、研究成果撰写：XXX。2.数字高程模型构建程序设计、数据处理与分析、研究成果撰写：XXX。3.DEM精度分析及应用实例研究、研究成果撰写：XXX。如有需要，研究小组成员可进行交流讨论，配合完成任务。