DEM地形复杂因子的确定及与地形描述精度的关系

以相邻地形单元正法向量的夹角作为判断准则,提出了地形复杂因子的概念,用来量化描述DEM地形复杂度,并推导出栅格DEM和不规则三角网DEM地形复杂因子的计算公式。利用高斯合成曲面模拟不同的栅格DEM地形,研究地形复杂因子ECF与平均高程-h对DEM地形描述精度RMSEEt的影响。利用线性回归方法对模拟结果进行统计分析,得到栅格DEM地形描述精度RMSEEt与地形复杂因子ECF和平均高程h-之间的线性关系。该结果可以根据地形复杂程度推算DEM地形描述精度,而且可为DEM生产和误差研究提供可靠的理论依据。     

基于反地形DEM的山顶点自动提取

提出反地形DEM(R-DEM)的概念及基于DEM数据建立.R-DEM的技术方法.试验中通过构建反地形汇流累积矩阵,将原始山顶点转化为反地肜上汇流累积量最大点,实现对山顶点的快速、高效提取.     

复杂地形云阴影识别

云阴影检测在遥感科学领域是一个重要研究方向,在许多方面有重要应用。单纯采用光谱阈值法识别云阴影会面临较多困难,难以准确识别,而采用时间序列法,则需耗费较多机时,过程较为繁复。在准确识别云像元的基础上,应用几何学方法识别云阴影是较为准确、实用的方法。目前,应用几何学方法计算起伏地形条件下的云阴影分布和变化特征的研究较少,本文提出了一种基于几何学方法的复杂地形条件下的云阴影识别方法,可以计算云像元对应阴影在复杂地形上的位置。模拟和实验表明,所提出的算法在识别复杂地形条件的云阴影方面具有较好效果,克服了几何法识别云阴影模型的原有缺陷。     

平坦地区DSM到DEM的试验

讨论了平坦地区根据影像匹配的结果将DSM修正成DEM的方法,针对平坦地区一般都有建筑物和树木,利用其本身的地形特点,提出附近最小值方法自动修正DSM以获得近似正确DEM的方法。并对试验结果的精度进行了检查,发现试验的结果比影像匹配后的结果要精确许多,将建筑物和树木等植被的高程去掉,得到比较精确的DEM数据。     

等值线DEM地形特征点提取与分类

地形特征按照相应特征模式隐含于DEM中,如何从DEM尽可能自动而准确的提取地形特征始终是测绘空间信息科学的重要而基础的问题.等值线是地形地貌DEM的最一般形式.地形特征点是生成高层次地形特征线面的基础,与局部地形起伏密切相关.在等值线DEM中,特征点的荻取与分类不但与当前等值线的几何形态变化有关,也与局部区域内相邻等值线有密切而复杂的关系.本文在分析各种等值线特征点提取方法的基础上,讨论等值线内部和相邻等值线之间关系的多种复杂情况,形成我们实用的等值线特征点类型判断和提取方法,并进行具体的数学推导和应用到实际地形等值线的特征提取试验中.试验结果表明,我们的提取分类方法能解决多种复杂等值线变化的情况下获取地形特征点,并取得较准确可靠的结果.     

基于DEM地形要素提取方法的实验

详细介绍了DEM及其特点,并选取实验区进行地形要素提取、分析等,使对DEM的实践应用更具备科学性、实用性和可操作性。     

基于地形智能识别的自适应DSM滤波方法研究

介绍一种基于地形快速识别的自适应DSM滤波方法。该方法通过对地形类别的智能识别,达到对滤波参数的自适应调节,以改进三角网加密的滤波算法,实现对影像匹配生成的DSM全自动化滤波。算法后期通过引入已有基础测绘及省情矢量数据作为参考,对房屋和道路等人工地物区域进行精细化滤波处理,以减少影像纠正过程中人工地物变形比例,最终实现快速生产DOM的目的。     

利用加权整体最小二乘DSM提取DEM的方法

随着无人机航摄软硬件技术的快速发展,通过倾斜摄影三维建模快速获取DSM的成本越来越低。在小比例尺的地形图测量中,DSM若能通过快速处理得到较为精确的DEM,即可节省大量的人力物力。针对林地范围内DSM数据的特点,采用加权整体最小二乘法对DEM进行提取。     

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。     

基于DEM的宁明县地形因子分析

以ASTER GDEM 30 m分辨率的DEM为基础数据,ArcGIS为软件平台,提取宁明县坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度等地形特征要素,并对地形特征进行定量分析.结果表明,县域内坡度在0°～81 °范围内均有分布,但相对集中于5°～ 35°之间;南坡、北坡坡向面积相差较小,分布相对均衡;西北部、南部地形起伏较大,最大处可达702 m;地表粗糙度处于0.15～1之间;地表切割深度最深处达到340.67 m.     

地形复杂区域InSAR技术的DEM融合方法研究

针对InSAR技术在地形复杂区域生成的DEM可能存在错误或空洞等无效点导致可用性降低的问题,本文提出了一种升降轨DEM融合方法,利用Sentinel-1 SARVV单视复数升降轨数据干涉处理得到的DEM与已有TanDEM-X升降轨DEM为例,分析升降轨DEM存在问题并将外部辅助DEM的方差作为参考进行升降轨DEM异常点...     

采用Morse理论的小尺度地形特征提取方法

Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。     

数字高程模型格网间距对提取地形因子的影响研究

数字高程模型(DEM)作为地面高程信息的数字表示形式,在地学研究领域得到了广泛应用.本文通过对DEM基本原理及其现有表示形式进行分析,提出了数字等高线也是DEM表示形式的观点.随后通过选取4种不同地貌类型的规则格网DEM作为实验区,分析研究了DEM格网间距对坡度、坡面曲率、地表切割深度、地表粗糙度和沟谷密度等地形因子提取的影响,为人们根据地貌类型和应用需求合理选择DEM分辨率提供了参考.     

DEM地形可视化自增强技术

地形可视化是地形表达、虚拟地理环境与虚拟仿真领域中重要的组成部分。论文首先回顾了DEM地形分析与表达技术,然后重点阐述了如何利用DEM自身解译的地形信息,增强DEM地形等高线图、地形晕渲图等地形可视化效果,突出不同地形特征与细节,实现可量测性和直观性为一体的3维地形表达,提供用户更为直观、准确的地形认知。     

地形复杂区域InSAR高精度DEM提取方法

正干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)发展过程中极具里程碑式的成果,具有很强的发展和应用潜力,也是地球科学与遥感领域发展最迅速的技术之一。SAR传感器的快速发展为InSAR技术提供了海量、快速、高分辨率的可用数据源,使得InSAR在地形测绘、地表形变监测、灾害监测、冰川运动、森林资源调查、农     

基于LiDAR的解析空中三角测量像控点提取研究

提出了一种利用雷达数据解算航空影像的方法,即在航空摄影测量过程中用规则建筑物顶面中心作为控制点,代替传统摄影测量中的像控点。LiDAR数据中导出的中心点相当于一个带有3维坐标的单个点,能够用于空中三角测量系统,从而省去外业像控测量的步骤。利用LiDAR数据作为地面控制点进行空中三角测量的控制点加密,验证了方法的可行性,证明了LiDAR参考系中规则顶面中心点作为控制点进行空三加密可以满足丘陵地区1∶5 000比例尺成图要求。     

基于无人机数据的DEM提取

近年来,无人机技术发展迅速,并与GIS技术相互融合,在军事、国土监测以及地形信息提取等方面得到广泛应用。本文应用高分辨率无人机低空影像数据,试验提取天津市部分沿海地区DEM,并对其精度进行评价。