一种基于点云提取微地形对象的方法

在分析微地形特点以及现有网格DEM在表述微地形中存在的不足的基础上,提出了面向对象的数字高程模型,给出了该模型的形式化描述和以点云为数据源构建面向对象数字高程模型过程中采用的对象边界的识别、特征保持的点云疏化、基于属性近似的网格约化及对象识别等关键步骤的方法.并以实例证明了此过程的可行性.     

一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云滤波算法

在深入研究原始不规则三角网(Triangulated Irregular Network,简称TIN)算法的基础上,提出了一种改进的TIN算法。该改进算法通过构建网格筛选地面种子点来提高初始面的可信度。在向上加密过程的四面体顶点阈值选取上,采用了基于局部地形坡度的自适应阈值,克服了原始算法预先设定单一阈值的局限性。实验结果表明,该改进算法可以有效降低三类误差,其中,I类误差降幅达50%,II类误差达30%,总误差达40%。     

基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法

如何使用少量的地形特征复原地形地貌一直为地学领域的难题。本文使用开源数据集提取地形特征要素,使用地形特征要素作为约束条件构建了用于生成DEM的条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN),设计了基于开源DEM、开源DEM与遥感影像组合、以及5m高精度DEM提取地形特征要素生成DEM的对比实验,并对结果进行视觉效果、相关性分析以及地形因子的对比与评价。结果表明:(1)在视觉效果上,3种不同方式生成的DEM在视觉效果上均十分逼近原始5 m DEM,都远好于传统插值方法生成DEM,基于开源12.5m DEM提取要素和1m遥感影像的重建效果最接近于原始5 m DEM;(2)在相关性上,三种不同方式生成的DEM与原始5m DEM相关性均能达到0.75以上,组合开源数据提取要素重建DEM与原始5 m DEM相关性可达到0.85以上;(3)在地形因子方面,基于开源12.5 m DEM和1 m遥感影像提取要素重建DEM的坡度和坡向的分布趋势与原始5 m DEM最为一致。本文为高精度DEM建模提供了新的思路,在高精度DEM难以获取...     

适用于移动平台的快速生成地形剖面线方法

本文针对移动平台内外存储容量小,处理器相对较弱的特点,通过数字高程模型（DEM,包括不规则三角网和规则格网）,提出一种适用于移动平台的等高线直接生成剖面线的方法。与其他2种数字高程模型的剖面线生成方法的对比表明,本方法计算简单、运算量小、操作方便、成果图精度适宜,非常适合用于移动GIS。另外,针对在等高线生成剖面线过程中,路线处于2条等高线之间（即与等高线没有交点）,无法求得路线高程值的情况,提出了通过作路线上任意点的水平和垂直方向直线,求得该直线与最邻近等高线的交点,利用4个交点的高程值求出路线上该点的高程值的方法。通过该方法,求出足够多高程点,进而生成剖面线。将本文提出的移动平台快速生成地形剖面线算法,应用于区域地质调查,较好地解决了实际应用中遇到的问题,取得了良好的效果。     

顾及地形特征的DEM脆弱水印完整性认证算法

针对目前DEM完整性认证的需求,以及相关认证方法的欠缺,基于脆弱水印技术提出了一种充分顾及DEM地形特征的完整性认证算法.本文对DEM数据进行特征分析,进而提出与其相适应的脆弱水印技术的特殊要求.为了减少水印嵌入对载体数据的影响,在脆弱水印嵌入过程中,首先,提取DEM数据特征线,并依此将数据分为特征区域和非特征区域2部分;然后,根据特征区域的栅格数和水印序列段生成脆弱水印,并以LSB位平面替换的方法,将水印信息嵌入到非特征区域部分.在完整性认证过程中,同样提取DEM数据的特征区域,将重新生成的水印信息与提取的水印信息进行对比,从而判断数据的完整性.算法实验结果表明,其能有效认证DEM数据的完整性,对数据影响较小,且算法安全性和适用性较强.     

一种地形改正新算法

通过对地球表面和大地水准面的物理学受力分析发现,传统计算地形改正方法存在误差。分析了其误差来源及大小,解释了该误差形成的原因,并给出了计算地形改正的新算法,新算法可有效提高计算精度。     

基于DEM的沟谷特征点提取与分析

沟谷特征点是反映沟谷地貌空间形态分布的重要点位,也是研究沟谷地貌演化过程与机理的关键要素。因此,对不同沟谷特征点的有效提取,是沟谷形态研究的重要基础。本文采用DEM及其在水文分析中的多种衍生数据,通过流向追踪、邻域特征判断等一系列方法,实现对径流节点、径流源点、汇流源点、潜在裂点与流域出口点的快速、准确提取。同时,对沟谷特征点进行有效分级,本文基于Strahler河流分级法建立了相应的分类标准,对沟谷特征点进行了自动分类。通过使用陕西省宜君典型样区5m分辨率的DEM数据进行实验,发现新算法计算效率高,结果准确,对潜在裂点也进行了有效探测,验证了算法的有效性。最后,对特征点提取的数据影响进行了详细分析。     

地形扫描数据TIN模型生成DEM的误差计算方法

由地表三维空间数据生产的数字高程模型(DEM)的误差包括从数据误差传递来的误差和因数据数量不足以反映地形起伏造成的信息损失误差。本文给出了由三维空间数据的不规则三角网(TIN)模型栅格化为DEM过程中,通过线性插值将数据随机误差传递到DEM栅格上的随机误差的解析解,同时利用地基激光扫描仪测量的冲沟地形数据点云,分析得出因信息损失产生的DEM系统和随机误差的估算方法。结果显示信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差都与有效测点密度有关,其中有效测点由TIN中包含DEM栅格中心点的所有三角面的3个顶点组成;信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差除与有效测点密度相关外,还与地形特征有关,平均高程系统误差与地形整体凹度参数有关,随机误差与地形整体起伏程度参数有关。建立了分辨率为0.1 m×0.1 m的DEM误差估算模型。     

空间数据的增值--以数字地形分析为例

地理数据库的日益普及和空间数据的广泛传播使得过去由于数据的限制难以推广普及的地理信息技术有了一个崭新的发展空间。然而,目前大多数的实际应用仍停留在“数据”的层面,基本忽略了对数据本身内容的挖掘或“信息”提取,因而难以实现较高的数据应用效益和空间数据增值。本文以数字地形模型和数字地形分析为例,讨论空间数据的增值应用,通过利用地形分析技术从单纯的数字高程数据提取实际应用中急需的地形参数和地形特征信息,籍此说明空间数据增值应用的概念和内容。     

一种快速生成平面Delaunay三角网的横向扩张法

目前已有多种基于平面上离散点集构造Delaunay三角网的算法,其中三角网扩张法、逐点插入法的平均时间复杂度为O(n²),分治算法和其他分块合并算法能使平均时间复杂度接近线性,但增加了算法的复杂性,从而使浮点计算误差错误发生的机率增大。本文作者提出了一种新算法:将用于构网的离散点集先按横坐标从小到大排序,在空间上表现为从左到右排列;然后先以点序列中的前三个点作为初始三角网,每次将剩余点集中最左边的点联入三角网,最终得到一个三角剖分,再用LOP法优化三角剖分。该算法的优势是具有快速的三角剖分过程,使整体的平均时间复杂度为O(n),并且构网效率高,算法简单。     

高黎贡山北段羚牛生境DTM数据分析与评价应用

为分析高黎贡山羚牛生境质量状况,探讨其生境保护策略。本文建立高黎贡山自然保护区北段范围的数字地形模型,并将其应用在濒危珍稀动物--羚牛的生境评价研究中。通过羚牛活动区的海拔高度、坡度及植被类型等数据的叠置分析,获得了羚牛的潜在生境区,同时再综合考虑人类活动对其影响,便得到羚牛的实际生境。结合羚牛的生态习性与实地调查资料,选择海拔高度、坡度、植被因子、人类活动影响因子四个指标对其生境的适宜性进行了划分和评价。结果表明:(1)无人类活动影响下,羚牛可在研究区内大部分地区生存。从1974、1989、1999、2004年几个时相的图像分析,适宜羚牛生存的生境面积逐年减少,而不适宜的面积逐年增加。(2)人类活动影响下,适宜羚牛生存的生境大面积消失,生境丧失比例逐年增加。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

剩余地形模型高程异常计算的积分法及精度分析

以构建剩余地形模型高程异常的数字地形模型的分辨率及其参考面的选择为研究对象,系统分析两者对剩余地形模型高程异常计算效率及精度的影响。实验结果表明：1）将DTM2006.0模型作为参考面时,在海岸带区域产生较大的误差,而在陆地与RET2012和RET2014模型的计算结果相差不大;2）在构建我国东部地区剩余地形模型高程异常时,为保证计算效率及精度,计算时内外圈的积分半径分别取50 km和200 km,SRTM数据的分辨率分别采用7.5″和15″,参考面模型使用RET2012。     

基于一体化聚类滤波的机载LiDAR数据DTM提取

提出一种一体化聚类的滤波方法,从机载激光扫描数据中获取复杂城区的DTM。通过对激光点云数据构建八叉树,以节点满足平面判断条件进行双重距离聚类,对剩余点引入渐进三角网加密方法进行迭代判断,进而有效区分地面点和非地面点。最后,将本文滤波方法与经典滤波进行比较,得到可靠的DTM,验证了本文方法的有效性。     

地形坡度对越野机动时间影响分析

为研究地形坡度对车辆越野机动时间的影响,预测和估计车辆通行时间,采用了数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)来模拟复杂的地貌形态。采用了移动窗口法计算了DEM格网单元的坡度,建立数学模型研究了地貌对车辆越野机动的速度影响系数,包括两方面:坡度引起路线延长和坡度影响车辆自身速度。通过实例分析计算了车辆通行时间,该方法为准确研究车辆越野机动通行时间提供了理论依据和参考。     

基于MongoDB海量地形小文件入库优化方法

针对关系型数据库无法满足海量地形小文件存储的高效性和扩展性,非关系型数据库通过最终一致性保证了高效的入库效率和可扩展架构,但存在入库安全隐患的现状。本文提出了基于非关系型分布式数据库Mongo DB的海量地形小文件入库优化方法。该方法充分发挥MongoDB内存文件映射方式带来的性能优势,通过客户端周期性阻塞实现内外存同步,以保证海量地形小文件并发写入的安全性;将入库的文件信息批量写入日志,支持工程级别的数据库回滚,以保持数据库的正确性。通过客户端周期阻塞与日志批量入库的协同,极大地保证了地形高效入库的安全性。