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。     

利用尺度空间及多角度地形断面提取山谷山脊线

从数字高程模型中自动提取山脊线和山谷线,在测绘领域有着重要的意义。地形断面高程极值法是其中一种常用的方法,但此方法在提取过程中容易产生遗漏。针对此缺点,本文提出了基于尺度空间及多角度判断的地形断面高程极值法,主要步骤是构建影像金字塔,然后从上到下逐级提取并加密。试验验证了该方法的有效性,提取得到的山谷线或山脊线较为完整,并与实际地形相符合。     

地形断面高程极值法的理论研究

地形断面高程极值法是一种常用的从数字化地形资料中自动提取山脊线和山谷线的方法.对该方法进行深入的研究,分析该方法在提取山脊线和山谷线时容易产生遗漏等现象的理论根源,并通过实验验证该结论的正确性.     

利用流水矢量提取山脊线和山谷线特征点的方法

本文在深入研究地表曲面函数的流水矢量模型后，根据山脊线具有分水性和山谷线具有合水性的物理特性，利用有关数学原理，推导出山脊点和山谷点是该点流水矢量正交地形断面上局部区域流水矢量模的极小值点；并以此为依据，提出了一种基于地形点流水矢量的山脊线和山谷线特征点的提取方法。该方法将传统的山脊点和山谷点的判别标准合二为一，使算法设计更加简单，程序执行效率得到提高。试验表明，该方法所提取的山脊线和山谷线候选点具有较好的抗噪力，且不受山脊线和山谷线走向的影响，所提取的山脊线和山谷线上的点与实际地形更加吻合。     

基于共轭地表曲面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。本文对地形流水模拟法提取山脊线和山谷线的方法进行深入研究后,提出利用共轭地表曲面的概念实现自动提取算法山谷线和山脊线的方法,并设计出了基于共轭地表曲面的地形流水模拟法自动提取算法山谷线和山脊线的算法。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。     

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。     

提取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性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的弊端。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。     

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。     

基于矢量等高线数据提取山脊线山谷线的研究

从数字化地形资料中自动提取山脊线和山谷线的技术对于扩充GIS的应用功能具有特别重要的意义.在对现有的山脊线和山谷线自动提取的算法进行分析比较的基础上,提出一种简单实用的自动提取山脊线和山谷线的算法,实验结果表明,用该算法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合.     

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。     

提取地形特征线的形态学新方法

以图像处理技术为手段,从格网数字高程图中自动提取地形特征线方法的效率较高,但对噪声极为敏感,且结果中存在较多的冗余信息和特征线断裂的现象。针对这些问题,提出了一种以灰度形态学算子提取山脊、山谷线的新方法。该方法着眼于山脊、山谷特征,构造了两种灰度形态学算子,对DEM数据进行迭代处理,再辅以筛选、细化,最终融合抽取其中的特征线。仿真实验表明,该方法既能克服小尺度噪声的影响,又能有效地保持特征线,所提取的信息与实际地形十分接近。     

山脊线和山谷线自动提取的一种新方法

针对当前山脊线和山谷线的提取都是从其几何特征或物理特征的单一方面进行研究和设计,不能够利用隐含在数字化资料中的山脊线和山谷线的有效信息的弊端;本文利用几何分析方法Douglas-Peuker提取山脊线和山谷线的特征点,并结合提取区域内地形概略的分水线和汇水线,用概略的分水线和汇水线对特征点进行识别、归类、顺序提取各条山脊线和山谷线,把山脊线的几何特性与物理特性结合起来,克服了各自的弊端。实践表明提取的山脊线和山谷线与实际基本符合。     

基于无人机影像和高程数据的地形构造线确定方法

目前传统的地形数据定量分析在图层提取应用中,存在误差较大的问题,为此提出一种基于无人机影像和高程数据的地形构造线确定方法.通过无人机遥感系统对高程数据进行获取,利用图像灰度化、平滑处理、山轮廓提取以及转化为坡度数据,实现对地形高程数据的预处理.基于坡度数据提取山脊线,借助反地形思想提取山谷线,由此确定地形构造线.实验结果证明,设计方法在坡度为35.47°～51.47°时,图层提取误差低于现有方法,具有较优越的图层提取性能.     

基于ArcEngine的山谷线和山脊线提取方法

山脊线和山谷线在边界划分及各种工程中具有重要作用。提出了一种利用ArcEngine水文分析模块提取山脊线、山谷线的方法。该方法具有经济实用,开发周期短等优点。试验结果表明,该方法提取的山谷线、山脊线与实际地形吻合,且精度能够满足各种工程需要,提高了地图制作的效率。     

垂直剖面法自动提取山脊线和山谷线

山脊线和山谷线的提取意义重大,研究的方法也很多。本文提出一种新的地性特征线的提取方法———垂直剖面法。该方法针对山脊线和山谷线的地性特性,构造垂直剖面线,在山体延伸方向上截取一系列的点,对邻近的高程值相等的各点进行合并筛选,采用各点比较的方法获取特征点,建立数学模型对其特征点进行匹配,获取地性特征线。     

基于规则格网数据断面极值法的一种改进方法

在研究基于规则格网数据地形特征提取过程中,主要有断面极值法和流水模拟法.在断面极值法中,针对传统断面极值法生成的特征线存在零碎、并行交叉等缺点,我们改进了传统的局部断面极值法,在特征线连接过程中增加了“将特征点邻域内其它候选特征点设置为已被引用、根据特征线长度与范围阈值筛选特征线“等条件,以克服生成的特征线存在的零碎和并行交叉问题.     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...     

利用等高线数据提取山脊(谷)线算法研究

在对现有的山脊线和山谷线自动提取算法进行分析比较的基础上,提出一种简单实用的自动提取山脊线和山谷线算法。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。     

利用特征显著度提取地形特征线的方法

针对现有的地形特征线提取方法不能根据特征强弱对提取结果进行方便的筛选控制的问题,提出了一种基于特征显著度的山脊和山谷线提取方法。首先,对数字高程模型数据进行高斯滤波和下采样;然后,通过全局断面扫描确定特征点,并根据高度、高度落差和坡度计算特征显著度,在进行特征延伸后构造特征图,利用最小生成树算法得到特征森林;随后进行枝干分解并计算各枝干的特征显著度,根据特征显著度进行枝干裁剪;最后,通过尾钩剔除、位置修正和平滑等后处理得到最终特征线。实验结果表明,该方法能提供给用户方便有效的手段以根据特征显著度对特征进行筛选控制,提取的特征线与实际地形相符,有良好的抗噪能力且能较好地处理平坦地形特征。     

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。