一种DEM数据无损压缩的方法

数字高程模型（DEM）是网络3维地形可视化系统最重要的数据源之一。而且数据量巨大。数据压缩是缩短DEM在网络上的传输时间和节省存储空间的有效方法和途径。本文提出了用最小二乘预测模型和算术编码实现DEM最佳平均码长。并比较了几种预测方法,推导了最优线性二乘预测模型,优化了自适应算术编码的数据结构以加快编码的进程。最后对不同无损编码技术的压缩结果进行了分析,实验证明本文提出的压缩方案是可行的。     

DEM精度评估与质量控制方法研究

本文以地形图扫描矢量化生成DEM方式为例，分析了DEM产品误差的来源。论述了影响DEM精度的相关要素，讨论了几种DEM精度检查方法，并根据不同地形特点提出了相应的DEM产品质量控制方法。     

TIN压缩技术方法研究

利用可视化开发语言C#,采用静态三角网算法,建立了一个能够独立运行的DEM数据压缩平台,实现了顶点聚合法和基于中心点的顶点消去法两种TIN压缩方法,着重比较了顶点消去法和顶点聚合法的特点,找出了在各中不同阈值和地形复杂程度情况下,两种方法的优点和缺点比较,并提出了在不同情况下可以适用的压缩方法。     

数字高程模型地形描述精度量化模拟研究

在首先提出数字高程模型（DEM）地形描述误差（Et)概念的基础上，以我国5个不同地貌类型区为试验样区，采用比较分析的方法，研究EDEM地形描述误差的成因、影响因素、量测方法以及误差的数学模拟途径。统计分析的结果证明DEM地形描述误差与DEM空间分辨率及其地面粗糙度之间存在着线性相关关系，回归分析结果显示，DEM地形描述误差Et的均方差RMS值可以表达为DEM水平分辨率（R）与地面垂直曲率（V）的函数：RMS Et=(0.0063V 0.0066)R-0.022V 0.2415。该结果可用以估算估算所建立的DEM的地形描述精度，也为确定适宜的DEM分辨率提供了理论依据。     

基于整型小波变换的DEM数据压缩

从系统的简单性和高效性出发，将整型小波变换运用于DEM数据，采用一种简单高效的编码方案，对不同复杂程度的DEM数据进行了压缩试验，取得了较好的效果，并得出有关DEM数据压缩的一些规律。     

基于填挖方分析的DEM精度评价模型

针对DEM高程中误差评价指标的不足,提出了一种基于填挖方分析的DEM精度评价模型以及计算方法,将DEM填挖方误差E_c定义为待评价DEM与参考DEM在同一区域的三维体积差异和与该区域面积之商。探究了DEM填挖方误差和DEM分辨率R以及地形平均坡度S之间的关系,得到DEM填挖方误差的定量估算模型为E_c=0.004 8·R·S。实验表明,模型估算精度达95.85%以上。该模型为在不同地形条件下,确定满足限差要求的DEM分辨率提供了依据。     

基于DEM的地形简化方法对比分析

地形简化作为一门重要的数据压缩技术已广泛应用于DEM。在大量简化算法中，地形简化指标作为地形简化的核心环节，其好坏直接关系到地形简化的好坏。本文对基于局部误差、曲率和法向量的五个地形简化指标进行了分析评价，用离散的高斯合成曲面来模拟真实DEM，以解析得到的高斯曲率作为地形简化指标“真值”，对比研究了在离散高斯曲面上得到的五个简化指标与解析所得“真值”，通过对各个指标“保特征性”可信度的分析，获得了对这五个指标的整体评价，最后，实例验证了本文结论的正确性。     

基于重构等高线的格网细化模型

以规则格网DEM为基础,利用回放等高线与原等高线进行比较,提出两个误差指标和一种格网细化模型,以生成多分辨率的格网DEM,并提高DEM的等高线精度。针对该模型的两个关键步骤,进行了较为详细的论述。通过对一幅实际地形数据进行试验,比较不同方法得出的DEM等高线精度,为DEM精度研究,特别是多分辨率DEM精度研究,提供了一种新的方法和思路。     

运用三维Douglas-Peucker算法提取DEM地形特征

三维Douglas-Peucker算法在三维数据压缩与地形特征提取方面具有显著优势。本文在现有算法的基础上,针对初始基准面、扫描方向选取等进行改进与优化处理,并以黄土高原的中山、丘陵及微丘3种不同地貌类型为试验样区,以国家1∶1万DEM数据为数据源,进行地形特征点地提取。分别从行、列、正反对角线等4个方向对DEM数据进行压缩和提取,试验结果表明,不同的初始基面和扫描方向,尤其是不同的扫描方向对最终的结果影响巨大,三维Douglas-Peucker算法具有明显的方向性。因此,将4个不同扫描方向的结果进行合并处理,能有效弥补各个扫描方向所遗漏的地形特征点,进一步完善了基于三维Douglas-Peucker算法的地形特征提取方法。     

顾及地形梯度变化特征的DEM构建方法及其应用实例研究

以高精度曲面建模(HASM)方法为基础,提出了一种顾及变量梯度变化特征的DEM构建方法,将地表高程的梯度变化方向融入到HASM方法中的高斯方程构建中。实验结果表明,构建的DEM无论是从高程精度还是形态精度都优于对比方法。构建的DEM高程数值误差的绝对值最大值、平均绝对值误差、均方根误差等指标均低于对比方法,同时该方法构建的DEM高程误差的空间分布更为随机,表明该方法具有更好地稳健性,受数据质量、地形复杂程度等因素的影响较小。此外,构建的DEM生成的等高线与原始等高线偏差最小,生成的山体阴影与参照DEM生成的山体阴影相似度最好,表明构建的DEM具有更好的形态精度。本研究对复杂地形区域的DEM构建及应用分析具有一定参考价值。