3维地形的金字塔上下采样局部实时简化算法

在大型三维地理信息系统中,往往需要在预加载整体地形数据的基础上,对局部地形数据重新构建三角网,用于物理模拟等应用。针对这一问题,本文提出了一种三维地形的金字塔“上下采样”局部实时简化算法,实现对局部三角网地形实时高效的简化。该算法基于图像金字塔思想,通过对原始地形的三角格网执行“下采样”和“上采样”,结合“预测残差”对“下采样”的地形做局部简化,简化后的三角网十分逼近原始的高精度三角网。本文将该算法用于GeoBeans 3D平台的汽车驾驶模拟系统中。该算法生成的地形简化且稳定,随着汽车活动范围的变化,按需销毁及重构更新地形。实验证明,当预测残差阈值取0.1时,三角形个数能简化到原始数量的2/3;阈值取0.2时,三角形个数可以简化到原始个数的1/4左右。由此可见,在视觉精度允许的范围之内,该算法对地形的简化效果较好,且耗时少,满足了三维系统及车辆驾驶模拟的实时性。     

应用累积和分析算法的地形起伏度最佳统计单元确定

地形起伏度是开展区域滑坡敏感性和危险性评价的基础数据,其提取精度直接影响区域滑坡危险性评价和风险评估的正确性。本文以四川省低山丘陵区为研究区,基于邻域统计分析算法提取不同窗口半径下的平均地形起伏度,表明平均地形起伏度与分析窗口尺度存在显著的对数变化关系;根据地貌发育理论,应用累积和分析算法(CUSUM)对"平均地形起伏度-分析窗口半径"曲线的突变情况进行分析,通过精度检验,确定该区域地形起伏度提取的最佳统计窗口半径为1.1km。研究结果对于提高相似区域的滑坡灾害危险性评价和风险评估的精度有参考价值。     

地形起伏度最佳分析区域预测模型

地形起伏度指分析区域内最高点和最低点之差,反映宏观区域内地形的起伏特征,是描述地貌形态的定量指标。确定最佳分析区域是地形起伏度提取算法的核心步骤,以及决定地形起伏度提取结果有效性的关键。本文以全国范围内随机选取的78个实验区域、三种不同尺度的DEM数据作为实验对象,分别进行系列分析区域尺度的地形起伏度计算,建立了基于微观地形特征因子的地形起伏度最佳分析区域预测模型。实验表明：相同区域、不同尺度的DEM数据提取的地形起伏度存在差异,DEM尺度相差较小时,地形起伏度的差异也较小;地形起伏度和实验区域的最大高程、区域高差、平均坡度和平均坡度变率等地形特征因子存在强相关关系;当置信水平为0.05时,预测模型拟合参数的准确率达到95%以上,证明预测模型可以有效地确定最佳分析区域的取值范围。     

地形起伏度最佳分析区域研究

地形起伏庹是指定分析区域内最大相对高程差,反映地面相对高差,描述地貌形态的定量指标.确定实验样区的最佳分析区域是地形起伏度提取算法中的核心步骤和决定区域地形起伏度提取效果与有效性的关键.基于64幅实验样区数据进行多尺度地形起伏度计算,试图确定地形起伏度的最佳分析区域.实验结果表明:实验样区的地貌特征和最佳分析区域并不存...     

离散地形曲面上的精确Voronoi图直接生成算法

Voronoi图是地学计算中的一个基本结构,但是在地形曲面上,它还缺乏能与平面Voronoi图媲美的精度和成熟的算法。在离散地形曲面的不规则三角网格网上引入计算几何的测地距离场,从格网边上的距离场奇点逐步生长代表平分线的双曲线,由双曲线的排列得到离散曲面的精确划分,再将划分的面片聚类,生成精确的测地Voronoi图(geodesic Voronoi diagram,GVD)。然后,从定量与定性两方面对精确Voronoi图进行了检验,证明GVD可以给地形曲面空间分析带来基础性改进。基于奇点生长和双曲线排列的直接算法避免了现有算法对格网面片的过度细分与预处理,整体上直观易行,为数字地形分析发展严密的Voronoi图分析提供了有益探索。     

顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究

针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:1利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;2提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;3对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明,改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。     

地形地貌对半山区土地利用动态变化影响分析——以天津市蓟县为例

以2001年和2011年2期TM图像为数据源,采用分类后比较法提取了10 a间天津市蓟县土地利用动态变化信息;利用空间分析算法生成地形起伏度和坡度2个地形因子,分析了不同地形特征上的土地利用类型分布及变化特征;从类型转换和动态度2个方面定量分析土地利用变化情况,并分析土地利用变化与地形起伏度和坡度的相关关系以及土地利用变化的影响因素。结果表明:地形地貌对土地利用的动态变化有显著的影响,在微缓起伏地形上,居民地增加最多,其次是水域,而林地减少最多;在低起伏和中起伏地形上,居民地增加最多;在山地起伏地形上,居民地有所增加;在高山起伏地形上,只有林地和未利用地有少量变化。该结果可以为天津市蓟县的生态保护以及半山区县土地利用规划提供科学依据。     

不确定性引导下的地形简化方法研究

提出一种不确定性引导下的地形简化方法。该方法利用地统计方法中特有的方差统计量对简化结果的不确定性进行量化评估,并以此作为优化目标进行地形简化操作。实验部分,从高程精度、地表基本形态以及骨架保留度三方面对新方法的有效性进行验证。结果表明:与传统的特征简化方法相比,新方法在控制地形简化的不确定性的前提下很好地保持了地形简化精度以及原始地表的骨架结构。     

基于地形区域分割的复杂地区遥感影像分类

提出了一种基于地形区域分割的分类方法,在影像中利用地形特征数据预先划分出每种地物的分布区域,然后以区域为基本单位对影像进行分类,同时利用DEM数据对影像进行地形校正,减小了同种地物内部由于地形起伏造成的光谱离散的现象。利用湖北西部山区的TM影像和DEM数据的试验证明,利用地形特征数据进行分割的分类方法与仅考虑光谱特征的分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

一种面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法

针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制的问题,提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(adap-tive Voronoi diagrams algorithm for matching multi-scale area...     

一种面向DEM多尺度表达的傅里叶能量谱模型

针对数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的多尺度表达问题,根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系,在化简中关联地形语义特征,构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验结果表明,该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据,通过等高线放样观察发现,该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析,结果表明该方法在统计意义与结构意义上都具有较好的效果。     

一种多尺度自适应点云坡度滤波算法

点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...     

基于地形特征的采煤沉陷盆地构建与水平移动信息智能提取方法

在西部黄土高原复杂地形地貌下构建采煤沉陷盆地和提取水平位移的难度较大,传统地表沉降监测手段只能获取线状数据,效率低,而重复轨道合成孔径雷达干涉测量技术在大梯度形变区域易出现失相干现象,难以达到矿区地表沉降监测精度要求。提出了一种基于无人机载激光雷达点云数据构建沉陷盆地和提取水平位移的方法。结合多地形因子构建深度神经网络（deep neural network,DNN）模型,提取沉陷盆地构建过程中受地形影响较小的特征稳定区,利用较优插值算法对稳定区进行拟合,得到完整沉陷盆地。为了提取采煤地表水平移动信息,将二进制形状上下文特征描述算子与多地形因子融合起来,以改进特征匹配算法。基于此设计地表水平移动提取方案,提取主断面水平移动信息,同时对水平移动提取误差与点云密度、地形因子进行定量分析。榆神矿区结果表明,利用结合地形因子的DNN模型能有效提取特征稳定区,在复杂地貌下减小了沉陷建模误差,为构建采煤沉陷盆地提供了一种新方法;利用融合地形特征的改进特征匹配算法提取的水平移动曲线符合采煤沉陷水平移动基本规律,与水平移动偏差相关性较强的地形因子可用于衡量改进特征匹配算法对水平移动提取误差的大小。     

动力学模型自适应滤波算法研究

在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型（coordinated turn,CT）转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。     

输电线路的数字微地形自动提取方法

微地形是输电线路工程安全运行、电线积冰风险区划和线路建设期能耗计算等工作的重要基础,实现输电线路微地形的合理提取是复杂地形条件下电网工程建设的前提与保证。针对传统输电线路微地形提取存在决策知识模糊、主观因素影响大和缺少定量提取指标等问题,依据规程中微地形分类体系,提出了以地形位置指数、坡度、相对高程和水体距离为特征因子的组合表达输电线路微地形提取决策方案,利用数字地形分析技术建立了输电线路微地形自动提取方法。以2012—2018年某电网公司9条输电线路域栅格数字高程模型数据进行提取实验,实验结果与分析表明,所提方法能够有效提取垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型输电线路微地形,且揭示了微地形分布与线路灾害发生的相关性,可为电网建设可行性论证、线路精细化设计等提供技术支持。     

顾及方向关系的农村居民地聚类方法

农村居民地空间分布具有独特的规律性和复杂性,Voronoi图在表达居民地分布特征方面有显著优势。针对当前空间聚类较少考虑实体方向关系的问题,基于Voronoi图提出一种顾及方向关系的农村居民地聚类方法。首先,构建距离约束的Voronoi图,并构建居民地实体间的Voronoi邻近图;然后,利用无向特征与有向特征来综合评价居民地实体间的聚集强度;最后,消除聚集强度小于阈值的实体对的邻近关系,得到聚类结果。采用浙江省宁波地区部分农村居民地数据进行实验,结果表明,所提方法能够有效聚类不同分布模式的居民地,聚类结果符合人的认知习惯。     

面向多波束测深数据的双向布料模拟自动滤波算法

针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering, BCSF)的多波束测深数据滤波算法。首先,基于二次曲面（Levenberg-Marquardt）算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性。将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87%下降到0.76%,局部测试数据的噪点剔除率从15.29%下降到1.09%;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景。     

四孔六边形全球离散格网一致瓦片层次结构编码运算

全球离散格网系统是支持多源地球空间信息融合处理的有效解决方案,格网系统单元层次关系及全球统一编码运算是研究难点。首先,根据四孔六边形剖分特点,提出封闭二十面体表面的一致瓦片层次结构;然后,利用复进制数建立一致瓦片层次结构的编码数学模型,并等价设计全球统一编码运算、编码邻近查询、编码与地理坐标转换等算法;最后,设计了格网层次结构验证和编码运算效率测试实验。实验结果表明,一致瓦片层次结构的编码与地理坐标转换平均效率分别约是同类成果的2.74、1.73倍,编码邻近查询平均效率约是其7.46倍,且随着格网层次升高,效率优势更显著;与同类成果相比,所提方案瓦片具有一致性,且数量更少,算法复杂度低;层次结构的原理简明易懂,计算机执行效率高,可为多源对地观测数据统一组织管理、处理分析提供理论和技术支撑。