VirtuoZo未锁定高程等高线的自动检查方法

在用VirtuoZo系统采集等高线的过程中,由于没有锁定高程而导致采集到的等高线高程值错误,软件本身不具备自动检查功能,人工查找又费时费力。为解决这个问题,本文提出利用Visual C++6.0平台编制程序实现对等高线采集数据的自动检查与错误定位的方法,有效地提高了作业员自查以及验收人员校对数据的效率。     

基于空间插值彩色扫描地形图等高线的自动矢量化

本文主要描述了一种基于彩色扫描地形图等高线的自动提取以及自动矢量化的方法,提出了通过空间插值解决等高线不连通问题的新方法。首先利用图像分割方法分色提取出栅格等高线,自动矢量化等高线(CLs1),然后对这些不连续的等高线赋值,结合其他地形要素(高程点、山脊线、山谷线等)创建DEM,从DEM中提取等高线(CLs2),最后利用提取出的等高线(CLs2)修正从地形图中自动矢量化得到的等高线(CLs1),得到连通的矢量化等高线。通过实验证明此方法是有效的,提高了等高线自动化程度。     

基于改进AKIMA算法的等高线山顶点提取

山顶点是重要的地形特征点之一,其自动提取是数字地形分析的重要内容之一。研究从等高线数据中提取山顶点的角度出发,采用AKIMA算法的改进方法——三点求导分段三次多项式插值方法,将其应用于等高线山顶点提取及其高程插值,并分别以等高线数据和DEM数据作为源数据进行山顶点提取实验。研究结果表明:与邻域分析方法相比,本方法具有更高的算法效率的同时还能保证更高的正确率,且提取的山顶点高程精度符合要求。     

利用AutoCAD二次开发实现地形图高程点与等高线错误自动查找

论述了数字地形图中产生高程点与等高线错误的可能原因,分析了高程点和等高线在地形图中的空间位置关系及作为判断条件的数学关系,论述了解决问题的办法和判断规则,展示了通过编制计算机程序实现找出其错误的核心代码,此研究对于减轻质检人员在检查数字地形图的高程点与等高线错误时的劳动强度和提高工作效率很有意义。     

曲线弯曲识别与等高线簇结构化方法

提出基于曲线弯曲识别的等高线簇结构化方法,实现等高线簇中所蕴含的地形结构的提取。首先对基于Delau-nay三角网的曲线弯曲识别方法进行改进,包括伪弯曲的合并、弯曲基点的调整及小弯曲的删除方法;基于此,建立弯曲间的层次嵌套关系及平行相邻关系,实现曲线弯曲的识别方法;然后,根据单条等高线间的空间关系,对弯曲类型进行判断;结合曲线间的空间邻近度计算方法,将等高线簇中的成组弯曲进行提取;最后完成了地形结构的识别,实现了等高线簇的结构化。该方法不仅对地形中的山谷进行提取,并且提取出了其对称结构即山脊。试验结果与水系叠置显示,所提取出的地形结构基本合理,证明了该方法的有效性。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。     

基于高差分块的河流区域DEM自动赋值方法

DEM生成中面状河流区域DEM格网点高程应与所在水域面高程保持一致,这一问题目前尚没有一个好的解决方法。根据地形图中等高线与河流水域面特殊空间关系特性,提出了基于高差分块的河流区域DEM格网点高程自动赋值方法。该方法采用河流水域面裁剪等高线,然后对分块多边形自动构面,自动提取分块区域高程,最后对分块区域DEM格网点高程自动赋值。实践表明该方法处理后的DEM数据比未经处理的DEM更符合河流水域面地表形态,精度更高,具有良好的实用性和可靠性。     

集成形态学重建和测地距离变换的DEM内插方法

等高线是获取数字高程模型(DEM)常用的数据源之一,但内插方法对DEM生成精度有显著的影响。基于形态学重建和测地距离变换运算,提出一种等高线数据生成DEM的内插方法。形态学重建用于获取与空间一点对应的最邻近的上等高线和下等高线的高程值,测地距离变换用于获取该点到上下两条等高线的测地距离;使用沿流水线的线性内插获取该点的高程值。实验表明,在只使用等高线数据生成DEM的情况下,本文提出的内插方法获取的DEM精度更高。     

三种丘陵地测绘方法的等高线插求点高程精度之比较

本文通过对三种丘陵地测绘方法的等高线插求点高程精度比较，提出了提高数字化测绘等高线精度改进方案，从而给出一种丘陵地测绘方法的较佳方法。     

基于丹麦法计算权因子的GPS高程拟合方法研究

针对GPS高程拟合这一问题,介绍了等值线法、解析拟合法等传统GPS高程拟合方法,并选用丹麦法计算权因子,构造等价权矩阵,结合总体最小二乘法抵抗粗差点对GPS高程拟合结果的影响。结果表明:等值线法与其它两种方法对不含粗差的等精度观测数据拟合的效果相当;基于丹麦法计算权因子的抗差总体最小二乘法对不等精度观测数据的偶然误差处理效果更佳,且通过权因子可以有效处理粗差点对高程拟合的影响,拟合效果更佳。      

复杂水体边界提取的改进正交T-Snake模型

引入拓扑自适应动态轮廓(T-Snake)模型并进行了改进,设计了合适的能量函数,提出了目标内部岛状空洞引起的拓扑冲突的检测与处理机制,实现了包含河中岛的复杂河流边界的精确提取。针对模型初始轮廓需手动构造的缺点,利用影像分形维数最小值获取水体内部区域并实现轮廓自动初始化。试验表明,该方法可有效提取水体深凹边界和含河中岛的河流边界,在精度和效率上优于传统Snake和GVF Snake模型。     

基于重构等高线的DEM精度评估模型

利用重构等高线提出了一种评估数字高程模型精度的模型.基于该评估模型,数字高程模型的精度能利用提出的重构误差--等高线的偏移误差面积与原等高线的长度之比来评估.提出的重构误差具有惟一性,较之于常用的中误差具有更好的适宜性和可信度.     

基于OLI数据与决策树法的去山体阴影水体信息提取研究

研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。     

Expert Classification Method Based on Patch-Based Neighborhood Searching Algorithm

The expert knowledge has been widely used to improve the remotely sensed classification accuracy. Generally, the ex-pert classification system mainly depends on DEM and some thematic maps. The spatial relationship information in pixel level was commonly introduced into the expert classification. Because the geographic objects were found spatially dependent relationship to a certain degree, the commonly used basic unit of spatial relationship information in pixel greatly limited the efficiency of spatial in-formation. A patch-based neighborhood searching algorithm was proposed to implement the expert classification. The homogene-ous spectral unit, patch, was used as the basic unit in the spatial object granularity, and different types of patches' relationship in-formation were obtained through a spatial neighborhood searching algorithm. And then the neighborhood information and DEM data were added into the expert classification system and used to modify the primitive classification errors. In this case, the classi-fication accuracies of wetland, grassland and cropland were obviously improved. In this work, water was used as base object, and different types of water extraction methods were tested to get a result in a high accuracy.     

多时相阴影轮廓差分辅助下的城市水体提取

如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆，是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源，利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性，提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法（WMSD）。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取，同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息，进行精度对比分析。结果显示，本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%，较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题，为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。     

基于语义特征的堤防外坡激光脚点分割

在缺乏影像等辅助数据的情况下,本文直接利用激光雷达LiDAR点云数据,提取水系边缘,并在此基础上实现基于语义分割的堤防外坡激光点云提取方法。分两步进行边坡的提取:首先获取LiDAR数据中水体边缘轮廓线,进一步获取堤防边坡的下缘线;然后以下缘线为增长基线,通过最小二乘平面拟合,利用区域增长的方法,将边坡平面提取出来,从而获取边坡脚点。