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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

利用流域边界和坡向差自动提取山脊线

目前山脊线的提取方法以地表曲率分析为主,其成果山脊线连续性差,实用性较难保证。其他基于流水模拟的方法也有提取成果与山脊线定义不相符等缺点。本文介绍了一种整合地表曲率分析和流水模拟2种方法各自优势来提取山脊线的方法。该方法以地表流水模拟提取的流域边界为基础,并以边界两侧地形坡向差值为地表曲率代用指标,对流域边界进行筛选来提取山脊线。本文方法具有成果山脊线连续性好、地形代表性高的特点;并能够正确提取绝大多数的地形山脊线,具有较高的几何精度。     

普通测量学、地形测量学

CH20051877基于地形梯度方向的山脊线和山谷线的提取=Extraction of Ridge and Valley from DEM Based onGradient/黄培之,刘泽慧(深圳大学)∥武汉大学学报(信息科学版).-2005,30(5).-396~399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。图10参10…     

共享近邻聚类算法点云面线提取

针对激光点云数据进行建筑物建模或矢量信息提取中快速识别建筑物面和棱线信息的要求,该文提出基于共享近邻聚类算法进行建筑物面和棱线的快速提取方法。首先,计算点云中每个数据点的单位法向量和点到基准面的距离,利用基于网格的共享近邻聚类算法对点云进行分类确定建筑物面点云;然后,自动判别相交平面,提取建筑物棱线,并与RANSAC算法对某建筑物面的提取结果进行比较。结果证明,该方法自动化程度高,建筑物面和棱线提取快速、准确,提取结果能够应用于三维建筑物自动建模和测绘出图。     

一种基于汇水区合并的DEM综合方法

提出一种基于汇水区合并的结构化DEM综合方法。使用汇水区作为联系谷地实体与DEM数据网格点的纽带,在次要谷地删除的基础上进行谷地汇水区的合并,以合并后的汇水区边界线(汇水区边界包含山脊线、山顶和鞍部三种地形骨架)和谷底线为约束条件进行DEM内插,从而实现结构化DEM综合。实验表明,该方法在删除次要地形特征的同时,能较好地保持主要地形结构特征。     

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。     

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。     

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SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

铁路既有曲线整正测量方法

给出了全站仪任意点设站测量既有曲线上点的坐标的方法，对曲线整正中半径选择、缓和曲线长度选配、拨距计算方法进行了探讨，讨论的方法及推导的公式可以直接应用于既有曲线整正作业。