一种提取山脊线和山谷线的新方法

提出了一种提取山脊线和山谷线的新方法。基于矢量等高线,以Mean Shift思路为全局步骤,以多因素流水模型为局部追踪依据,在提取特征点的同时完成山脊线、山谷线追踪。首先建立等高线间的拓扑关系,确立追踪起点;然后分割等高线弯曲,并依此建立虚拟扇形区域;最后,建立多因素流水模型,根据"流向最大概率"原则,追踪山脊、山谷线。实验结果表明,该方法能更加准确地提取地形特征点,增强抗噪性,并在特征点提取的同时完成山脊、山谷线的连接,大大减少运算量。     

DEM数据辅助的山脊线和山谷线提取方法的研究

从数字化地形资料中自动提取山脊线和山谷线的技术在测绘、工程设计等方面有着重要的意义。本文对现有的山脊线和山谷线自动提取的方法进行深入研究后 ,指出充分利用数据中所含有的地形信息是正确提取山脊线和山谷线的有效途径 ,那种试图仅依靠二维等高线形态分析的方法很难得到理想的结果。依照该思想本文设计出了一种基于DEM数据辅助的山脊线和山谷线提取方法。该方法先利用等高线数据建立区域地形概略DEM ,然后借助三维地形分析的技术辅助进行山脊线和山谷线的提取。文后通过实验验证了该方法的有效性 ,它所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。     

提出山脊线和山谷线的一种新方法

在研究了现有的仅从山脊线和山谷线的几何特征或物理特性的单一方面设计的提取山脊线和山谷线的算法后，提出了一种基于地形表面流水分析与等高线几何分析相结合的提取山脊线和山谷线的方法。该方法把等高线几何分析的方法与地形表面流水模拟分析的方法有机地结合起来，能够克服各自所具有弊端。实验结果表明，用本文方法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。     

离散曲线演化及等高线剖分山脊山谷线提取

针对地貌图形中提取山脊山谷线的现有方法大都偏于随机性和局部性的问题,文章提出了一种基于离散曲线演化(DCE)和等高线凹凸包分割的提取方法:依据"整体抗噪、局部关联"的原则,将离散后的等高线数据进行全局DCE演化,标记点的整体重要性级别;然后对等高线进行凹凸包分割,并在局部凹凸包上根据"包点对应性"提取出重要性级别最高的点作为特征点;最后根据等高线间建立的拓扑关系,依据流水模型,在凹凸一致性、距离、方向角、重要性级别等因素的限制下对特征点进行连线。实验结果表明,该方法能较好地提取山脊山谷线,有效减少噪声的影响和特征点连接的错误。     

基于地形梯度方向的山脊线和山谷线的提取

利用有关数学原理从理论上对地形高程断面极值法进行了分析和深入的研究，指出了该方法的不足。提出了一种基于地形梯度方向的山脊线和山谷线的提取方法，该方法从理论上进一步完善了地形高程断面极值法。实验表明，该方法在提取山脊线和山谷线候选点时，能够克服高程断面极值法的诸多弊端，所提取的山脊线和山谷线的候选点与实际地形相符合。     

山谷（脊）线的提取方法研究

通过对负地形的生成、水流方向上洼地的提取及填充、阈值的选择、D8水流方向的计算理论、D8有效邻域的分析与处理等问题的研究,提出了应用汇流量计算原理提取等高线,后通过二值化处理舍去非山谷（脊）线数据,得到清晰的山谷（脊）线的方法。     

基于BP网络的复合地形因子提取研究

针对复合地形因子现有提取方法过程叠加繁琐、计算量大等问题,利用BP神经网络自适应性好、泛化能力强的优势创建了复合地形因子提取的BP神经网络法。以黄土高原DEM为数据源,选取复合地形复杂度指标为研究对象,采用控制变量法优选网络结构,结合Levenberg-Marquardt算法改进网络收敛速度与精度,优化样本库以克服过拟合问题,获取了综合性能最优泛化模型。实验结果表明,BP神经网络法较传统方法功效显著,拟合优度达到0.99,命中率达到99.98%,均方差为2.91×10^-5,残差最大绝对值为0.16,平均绝对百分比误差为2.95%,模型提取10次结果标准差最大值为0.14;BP网络用于复合地形因子提取有效可行,为快速提取复合地形因子提供了新途径。     

DEM水文分析中一种有效消除伪水道的简易方法

宽广河谷平坦地形区的存在,对基于DEM提取的水系结构产生了严重影响,目前国内外已提出很多方法来处理这种平坦地形情况。在对这些方法进行总结回顾的基础上,提出一种简易的伪水道消除方法。该方法是在常用的河网提取算法的基础上,采用缓冲区分析和栅格叠置分析原理实现河网的二次有效提取。实例研究表明,该方法原理简单、易于操作实现、效果明显,使基于DEM在宽广河谷区生成的河网结构趋于合理,河网提取结果更加准确。     

顾及空间特征的地形特征点提取方法

针对传统地形特征点提取方法未能全面顾及地形特征点空间特征的问题,该文提出一种顾及空间特征的地形特征点提取方法.该方法在系统分析地形特征点的空间分布差异性、空间耦合性、层次等级性的基础上,采用均值变点法确定适宜阈值,利用成熟的水文分析法提取沟谷线和山脊线.在此基础上,通过窗口分析、矢量分析等方法实现对山顶点、鞍部点、脊线源点、脊线交点、径流源点、径流节点、流域出水口点的有效提取和分级.以福建省九龙江支流吕凤溪流域30m空间分辨率数字高程模型进行实验.从目视解译、地形模型对比、分级适宜性3个角度对提取结果进行评价,同时分析了空间分辨率对地形特征点提取的影响.实验结果表明,所提方法能有效保证地形特征点提取结果的准确性,空间分辨率对地形特征点提取结果的总数目、最高级别和分级数目以及空间位置具有重要影响.     

地形特征线提取方法的研究进展

地形与地貌是数字地形分析中重要的自然地理要素,数字高程模型中蕴含着丰富的地形地貌信息,从中提取地形特征线信息是当前地学研究的热点之一。目前,很多学者使用不同的方法来研究地形特征线的提取,但是仍然存在着许多不足之处。本文对这些方法进行了介绍,对各种方法的研究现状展开综述并分析了优点和不足,最后对特征线提取方法存在的主要问题进行总结和展望。