基于DEM化简的等高线综合研究

文中基于等高线综合的理论,通过制图综合对化简方法的需求分析以及小波方法的特性分析,提出利用小波高频分量滤波进行规则格网化简的等高线综合方法,并使用扩展的开方根选取规律公式确定小波变换层数及化简阈值。以切割较为破碎的中山地貌的1∶5万比例尺等高线,利用文中方法进行化简和等高线综合实验。结果表明,该方法基本能够体现等高线制图综合思想,避免因对等高线直接操作而产生的线相交问题,并在几何精度与地形特征保持方面效果较好。     

基于Delaunay三角网的等高线树生成方法

研究如何利用Delaunay三角网构建等高线树,提出一种新的等高线树生成方法。该方法充分利用Delaunay三角网在领域分析中的优势,通过两次利用Delaunay三角网来判明等高线的空间关系进而达到统一被图廓截断的等高线以生成等高线树的目的。本文将等高线作为约束边构建约束型Delaunay三角网,利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线,在此基础上结合邻近等高线的高程关系判明、识别,最终统一被截断的等高线;然后对统一后的等高线再次利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线对,利用等高线对的高程关系判断出其为父子关系或兄弟关系,据此将等高线插入到相应的位置,逐步生长成等高线树。同时给出了基于Delaunay三角网的等高线树生成方法的算法设计及试验结果。     

基于DEM化简的等高线综合研究

文中基于等高线综合的理论,通过制图综合对化简方法的需求分析以及小波方法的特性分析,提出利用小波高频分量滤波进行规则格网化简的等高线综合方法,并使用扩展的开方根选取规律公式确定小波变换层数及化简阈值。以切割较为破碎的中山地貌的1∶5万比例尺等高线,利用文中方法进行化简和等高线综合实验。结果表明,该方法基本能够体现等高线制图综合思想,避免因对等高线直接操作而产生的线相交问题,并在几何精度与地形特征保持方面效果较好。     

利用不同高程值的两条等高线建立等高线树的算法设计

等高线树表达的是等高线之间的层次关系,其构建对于地性线的提取、地表分析、精密数字高程模型的建立等具有重要意义。本算法按逆时针沿内图廓线搜索两条高程不同的等高线,计算其相对方向,再根据高程值的大小,判断得到前一条等高线的闭合方向,进而得到所有等高线的闭合方向,并将等高线沿着闭合方向构成等高面,判断等高面是否含有空洞,空洞为负向地貌等高面。最后将等高线和等高面之间的嵌套关系存放在等高线树中。     

等高线空间关系的确定及应用

等高线空间关系的建立是取得较好地貌综合效果的关键因素之一.等高线之间的层次关系通常利用等高线树来表达,建立等高线树的关键步骤是如何将被图廓截断的那部分等高线闭合起来.提出一种比较可靠的闭合方法,根据相邻高程的等高线的拓扑关系,每条与图廓相交的等高线其闭合走向由其相邻较高和较低等高线的空间位置所决定,由此确定出等高线惟一的一种闭合方向,建立可表达等高线空间关系的等高线树,并用实验证明此方法的可靠性和有效性.     

基于等高线树的洼地判别方法

等高线是地形图的重要要素,通过等高线的高程、空间或层次关系可以进行各种地形地貌的判读。等高线的层次关系通常利用等高线树来表达,本文使用了AcrObjects构建等高线树,并在等高线树的基础上,提出了一种自动判别洼地曲线的方法。     

基于区间树索引的等高线提取算法

重新设计了从高程格网中提取等高线过程中的遍历策略,以保证提取结果具有统一的方向;针对日益增长的高程格网数据量,提出了基于区间树索引来查找等高线起点的算法。     

等高线图形数据质量检查算法

等高线数据是陆地地貌数据的主要部分。本文分析了等高线数据质量的检查内容及其检查方法,重点研究了等高线相交、打折、回点和重合等错误情况的检查算法。对已有方法加以改进,使得算法更加易于实现,并对算法的执行效率进行了分析比较。     

制图综合中等高线相交的判断和消除

在线性综合中，人们总是先假设结果不产生自相交，但在实际应用中，由于算法或限差的选择不当都可能会引起曲线的相交或自相交，如等高线的综合。文章针对此问题介绍了一种基于单调链的划分来判断曲线自相关的算法，进而推广到判断曲线的相交；同时文章结合等高线的具体情况，提出了等高线综合中相交消除的解决方法。     

利用树编辑距离的等高线拓扑相似性度量方法

已有的拓扑相似性度量方法主要通过目标之间拓扑关系统计均值的差值,衡量目标之间的拓扑相似程度,在拓扑变化复杂区域由于拓扑关系的增减互补易产生度量误差。为此,提出一种顾及拓扑结构差异的等高线群拓扑相似性度量方法;引入Zhang-shasha算法将等高线群之间的拓扑变化转化为等高线树之间的转换编辑操作;构建基于树结构的拓扑差异表达;并利用动态规划方法求解等高线树之间的转换编辑距离;进而量化度量等高线群间的拓扑结构相似度。模拟数据实验和真实数据实验表明,该方法顾及了拓扑结构差异,能够有效度量多源多尺度等高线数据之间的拓扑相似程度,减少度量误差。     

Contour line simplification method based on the two‐level Bellman–Ford algorithm

The contour line is one of the basic elements of a topographic map. Existing contour line simplification methods are generally applied to maps without topological errors. However, contour lines acquired from a digital elevation model (DEM) may contain topological errors before simplification. Targeted at contour lines with topological errors, a progressive simplification method based on the two‐level Bellman–Ford algorithm is proposed in this study. Simplified contour lines and elevation error bands were extracted from the DEM. The contour lines of the elevation error bands were initially simplified with the Bellman–Ford (BF) algorithm. The contour lines were then segmented using the vertices of the initial simplification result and connected curves with the same bending direction were merged into a new curve. Subsequently, various directed graphs of the merged curves were constructed and a second simplification was made using the BF algorithm. Finally, the simplification result was selected based on the similarity between several simplification results and adjacent contour lines. The experimental results indicate that the main shapes of the contour groups can be maintained with this method and original topological errors are resolved.     

基于最小二乘的建筑物多边形的化简与直角化

已有的建筑物化简方法大多侧重于化简原则中的某一方面,且对制图专家已有的化简共识考虑不足。通过模仿制图专家建筑物化简的思维过程和操作流程,提出一种利用“计算区”（与某组小于阈值的边化简有关的节点序列称为该组边的计算区）进行建筑物短边结构识别与渐进式化简的方法。首先对建筑物轮廓进行预处理和垂直增强;然后对其分组,并利用“计算区”对小于阈值的边进行结构识别、分析,确定最优化简方案;最后通过整体调整,在形状保持的前提下减小面积差。以众源开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）建筑物数据为例,将所提方法与ArcGIS建筑物化简工具化简的结果进行对比分析,实验结果表明,所提方法有效减少了图形节点数,增强了平行、直角等形状特征,并减小了化简前后面积差,较好兼顾并平衡了建筑物化简原则的几个方面,为建筑物化简提供了新思路。     

基于三角网渐进式简化的等高线多尺度综合

提出了一种基于三角网渐进式简化的等高线多尺度综合方法,实验结果表明,其不仅可以较好地保留地形特征,而且可以完全避免等高线相交现象的产生.     

面轮廓线相似性和复杂性度量及在化简中的应用

本文对同名实体相似性和复杂性进行综合研究,通过抽取多个尺度下的内弦长、外弦长及弧到弦的平均投影长度构造弦特征矩阵,建立了多尺度面轮廓线相似性度量模型。依据边的振动频率及幅度,从凹口比例、凸壳周长相对增量及最小外包圆面积相对增量3个方面建立复杂性度量模型。在验证两类模型正确性和有效性的基础上,分析了不同复杂度目标在不同尺度下相似性变化规律,据此给出基于相似性约束的自动化简的一般流程。试验表明,本文方法可为化简算法设置合理阈值参数,增加化简算法的自动化程度。     

Scale-specific automated line simplification by vertex clustering on a hexagonal tessellation

A new method of cartographic line simplification is presented. Regular hexagonal tessellations are used to sample lines for simplification, where hexagon width, reflecting sampling fidelity, is varied in proportion to target scale and drawing resolution. Tesserae constitute loci at which new sets of vertices are defined by vertex clustering quantization, and these vertices are used to compose simplified lines retaining only visually resolvable detail at target scale. Hexagon scaling is informed by the Nyquist–Shannon sampling theorem. The hexagonal quantization algorithm is also compared to an implementation of the Li–Openshaw raster-vector algorithm, which undertakes a similar process using square raster cells. Lines produced by either algorithm using like tessera widths are compared for fidelity to the original line in two ways: Hausdorff distances to the original lines are statistically analyzed, and simplified lines are presented against input lines for visual inspection. Results show that hexagonal quantization offers advantages over square tessellations for vertex clustering line simplification in that simplified lines are significantly less displaced from input lines. Visual inspection suggests lines produced by hexagonal quantization retain informative geographical shapes for greater differences in scale than do those produced by quantization in square cells. This study yields a scale-specific cartographic line simplification algorithm, following Li and Openshaw's natural principle, which is readily applicable to cartographic linework. Open-source Java code implementing the hexagonal quantization algorithm is available online.     

基于QTM的线状图形自动化简算法探讨

全球网格是由形成地球表面剖分的一系列区域所组成,八面体四分三角网(QTM)是其中一种具有层次性的网格。本文依据数据点在规则网格中的分布规律,提出了一种在QTM数据结构支持下的线状图形化简算法。该算法以经过每级QTM网格的数据点的平均值为标准,能自动地对比较平缓的线段进行较粗选点,而对相对复杂的线段进行较密选点。本文以及Dutton算法都能克服DouglasPeucker算法中难以客观和合理确定阈值的困难,但是本算法比Dutton算法简单,且具有更高的化简率,能更好地保留了线状图形的弯曲特征。     

一种顾及空间关系约束的线化简算法

线要素化简在制图表达与综合领域一直是研究的热点和难点之一。然而,经典化简算法多针对单独线要素进行处理,缺乏对该线要素与周边线要素之间整体空间关系的考虑,并且,存在计算结果生硬(D-P算法)、局部极值点缺失,特别是在曲度较大之处出现相交异常(L-O算法)等问题。为此,本文提出一种顾及空间关系约束的线化简算法,建立线要素全局化简方法(LGSM)和矢量位移、面积位移等5类评价指标。采用等高线、河流和道路3类线要素实际数据进行了试验,充分检验了本文算法的优越性,其处理结果符合开方根模型规律,降低了曲线复杂度,在保证全局空间关系不变条件下,不仅更好地保持了曲线整体形状特征,而且光滑美观、精度高。     

利用质心Voronoi图对地形自适应简化的算法

地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D DouglasPeucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。     

地形特征约束的等高线群渐进式简化方法

为保留等高线群简化过程中的地形特征信息,研究了一种等高线群渐进式简化方法。首先,从等高线数据中提取地形特征点及地形特征线;将提取的地形特征点和特征线作为约束条件予以量化,并作为控制变量;再依据渐进式图形简化的思想,利用控制变量对等高线上的非特征点、特征点、特征线及其关联的弯曲进行渐进式取舍,从而实现等高线群的动态简化。实验结果表明,该方法能够有效地保持地貌形态特征,同时提高了简化过程的智能化程度。     

一种顾及多重约束的三维地形简化方法

三维模型在许多领域内均有着越来越深入的应用,为保证三维模型在不同存储空间、不同图形绘制能力、不同显示分辨率的终端电子设备上显示的统一性和一致性,在很多情况下需要对三维模型进行适度的简化。对于三维地形而言,纹理颜色、地形区域边界和重要顶点是其非常重要的视觉特征,本文将这三项特征作为约束因子引入到三维地形的简化过程中,并根据这三项特征对现有的二次误差测度算法和边折叠代价的计算方法进行了改进,使其在三维地形简化过程中不会出现明显退化。本文还将改进后的算法与原来算法进行了实验对比,结果表明,改进后的简化算法不仅能够在不同精度上保持三维地形视觉上的一致性,而且产生的几何误差也相对较小。