3. 地形强化过程
地形强化过程的目的是将输出 DEM 中尚未识别为输入汇要素数据集中汇的所有汇点移除。该程序运行的前提假设是所有未识别的汇都属于错误，因为天然景观中汇较不常见 (Goodchild and Mark, 1987)。
地形强化算法尝试通过修改 DEM 来清除伪汇，从而利用每个伪汇周围水域内的最低凹谷点推断出地形线。该算法并不会尝试清除通过“汇”功能得到的真实汇。由于汇点的清除受到高程容差的限制，因此尝试清除伪汇时该程序将非常谨慎。也就是说，该程序不会清除由于大于容差 1 的值而与输入高程数据相矛盾的伪汇。
地形强化的功能还可以通过结合河流线数据而得到补充。这在需要更准确地安置河流时十分有用。可通过允许每个像元拥有最多两个的下游方向对河流的支流进行建模。
如果关闭地形强化，则汇点清除过程将被忽略。如果您拥有除高程之外其他内容（例如温度）的等值线数据并要为这些数据创建表面，则关闭地形强化十分有用。
4. 等值线数据的使用
最初，使用等值线是存储和表示高程信息的最常见方法。遗憾的是，该方法也最难正确应用于各种常规插值法。其缺点就在于等值线之间的信息欠采样，特别是在地形较低的区域。
插值过程初期，地形转栅格将使用等值线中固有的信息来构建初始的概化地形模型。这是通过标识各等值线上的局部最大曲率点实现的。然后，使用初始的高程格网（Hutchinson，1988）可得到一个与这些点相交的由曲线河流和山
脊组成的网络。这些线的位置会随着 DEM 高程的反复更新而更新。该信息可用于确保输出 DEM 具有正确的水文地貌属性，还可用于验证输出 DEM 准确与否。
等值线数据点也可用于在每个像元中内插高程值。所有等值线数据都会被读取并概化。最多从每个像元内的等值线中读取 100 个数据点，并将平均高程值用作与等值线数据相交的每个像元的唯一高程数据点。对于每个 DEM 分辨率来说，每个像元仅使用一个关键点。因此，多条等值线与输出像元交叉的等值线密度是多余的。
确定好表面的大致形态后，等值线数据还将用于为各像元内插高程值。 使用等值线数据内插高程信息时，将读取并概化所有等值线数据。对于每个像元，将从这些等值线中最多读取 50 个数据点。在最终分辨率下，每个像元仅使用一个关键点。因此，多条等值线与输出像元交叉的等值线密度是多余的。 5. 湖泊数据的使用
早期版本的地形转栅格中的湖泊面是用于将每个湖泊表面的高程设置为与湖泊紧邻的所有 DEM 值的最小高程的简单掩膜。湖边界算法已升级为能够自动确定与相连河流线和相邻高程值完全兼容的湖泊高度。
经修订后的湖边界方法也将每个湖边界视为具有未知高程的等值线，并会根据湖边界上的像元值以迭代方式估算该等值线的高程。同时会将每个湖边界的高程调整为与任意上游和下游湖泊的高程保持一致。每个湖边界高程还会调整为与相邻的 DEM 值保持一致。会使湖泊外的像元值位于湖边界的高程之上，而使湖泊内的像元值位于湖边界的高程之下。
允许湖边界在湖内包括岛以及在岛内包括湖。正如湖边界面所确定，湖泊内的所有 DEM 值都会设置为湖边界上的 DEM 的估算高度。 6. 悬崖数据的使用
悬崖线允许数据悬崖线每侧的相邻像元值之间的连续中出现完全中断，正如将其编码到输出栅格中那样。悬崖线必须以有向直线形式提供，每条悬崖线的低侧位于左侧，高侧位于右侧。这样就可以移除位于悬崖错误侧的高程数据点（正如将其编码到栅格中那样），并且更好地相对于流线放置悬崖。
已经发现，在河流和悬崖上施加的微小位置偏移（将河流和悬崖包括在栅格中时）会导致这些数据之间发生伪相交。因此开发了一种自动化方法，可在放置河流和悬崖线时进行微小调整，从而最大限度地减少这种伪相交。 7. 海岸线数据的使用
位于该面要素类所指定面以外的最终输出 DEM 中的像元会被设置为在内部确定的特殊值，该值小于用户所指定的最小高度限制。由此产生的结果为：可将一个完整的沿海面用作输入并将该面自动裁剪为处理范围。 8. 多分辨率插值
该程序使用的是多分辨率插值方法，分辨率范围可从粗略栅格采用的分辨率到用户指定的精细分辨率。在每种分辨率下，将强制施加地形条件约束并执行插值，而剩余汇点的数量将记录在输出诊断文件中。 9. 处理河流数据
地形转栅格工具要求河流网络数据中的所有弧线均指向下坡方向，并且网络中没有面（湖泊）。
河流数据应由树枝状的各条独立弧线组成，其中任意的平行河岸、湖泊面等都将通过交互式编辑进行清理。编辑网络之外的湖泊面时，应从蓄水区域的起始到末端放置单一弧线。如果已知或存在一个历史河床的轨迹，则该弧线应沿着此轨迹。如果已知湖泊的高程，则湖泊面及其高程可作为“等值线”输入数据。 要显示线各个部分的方向，可将符号系统更改为“终点处显示箭头”选项。这样，将使用显示线方向的箭头符号绘制线的各个部分。
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创建和镶嵌相邻栅格
有时需要根据输入数据的相邻切片创建 DEM。如果输入要素从地图图幅系列中获得，或者由于内存限制而必须将输入数据分成若干部分进行处理，通常会发生这种情况。
插值过程使用周围区域中的输入数据来定义表面的形态和地形，然后内插输出值。但是，任一输出 DEM 边缘处的像元值都没有中心区域的值可靠，因为它们只能根据一半的信息进行插值。
因此要使对感兴趣区域边缘处的预测最准确，输入数据集的范围应大于感兴趣区域。像元间距参数提供了一种根据用户指定的距离修剪输出 DEM 边缘的方法。重叠区域的边缘至少应为 20 个像元宽。
如果要将多个输出 DEM 合并为单个栅格，输入数据应与相邻区域存在部分重叠。如果不存在重叠，合并后 DEM 的边缘可能会不平滑。多次内插中每次内插的输入数据集范围应比进行一次内插仅得到一个插值时的区域大，这样才能确保尽可能准确地预测边缘。
