地貌特征点的数学描述与分析

在用等高线表示3维空间地貌形态的科学性这一问题得到解决之后,自然想到如何用数学的方法来描述地貌的各种特征点。地图中的峰、谷、鞍点对应着二元函数的极大值点、极小值点以及马鞍点,首先从地貌函数的二阶方向导数入手给出了判别它们的一个基本条件,并且给出了判别它们的一个较强的充分性条件的简捷证明。然后从概念出发,用函数分析方法首次给出了地性线的宏观定义和微观定义,同时还给出了地性点的科学定义、性质以及与等高线曲率极值点的关系定理和证明。     

车载激光点云道路场景可视域快速计算与应用

由等高线获取山谷(脊)线对地形分析、坡度坡向计算和库区设计等应用具有重要的现实意义和非常高的生产价值。当前,面向等高线的地性线提取大多采用特征点连接法,其提取的地性线易与等高线发生空间逻辑冲突,在等高线弯曲形状较多变、较复杂的区域,所获取的山谷(脊)线存在与等高线弯曲特征不符且偏离较严重等问题。因此,依据地理学第一定律分析了等高线整体形态及局部形状特征,基于Morphing变换技术,提出了一种兼顾地性线两侧等高线形状特征,同时顾及山谷(脊)特征点位置约束的地性线提取新方法。首先,凭借各等高线的高程及其层次关系构建等高线树,并根据等高线上节点凹凸属性进行等高线弯曲分割,以高效准确地提取地形特征点;然后,以地形特征点为界构建其两侧等高线各节点之间的极优映射关系;最后,以地形特征点为约束,采用基于渐变移位距离值的Morphing变换提取地性线。实验结果表明,该方法能准确地提取出完整的与实际地形相吻合亦兼顾等高线整体形态与走势的地性线。

     

基于通视与D-P算法相结合的地形特征点提取方法

文章首先简述了已有的等高线特征点算法,分析了他们的不足,提出了基于通视和D-P算法相结合的地形特征点提取算法,这种算法较好的弥补了已有算法的不足,提高了效率。     

一种基于曲率法的曲线特征点选取方法

本文提出使用弯曲树来组织曲线的弯曲形态,根据弯曲特征以一定范围计算曲线弯曲程度所得到的值度量点的宏观弯曲量,作为特征点的选取标准;并根据微观弯曲量微调领域内特征点的位置,来确定特征点。实验对比发现,本算法可以在一定程度上克服传统曲率算法的不足,选取的特征点能够控制曲线的宏观形态,并且位置准确。     

基于等高线数据的地性线追踪技术研究

通过研究特征点的提取技术和建立系统的特征点匹配的数学模型,研究了基于矢量等高线数据的地性线的自动追踪技术,利用所述方法,提取的特征点完整,准确;理论和实验表明,所建立的数学模型简捷,实用,有可靠的数学理论基础,且地性线追踪效果良好。     

根据地性线绘制等高线的研究

根据地形特征点和地性线绘制等高线是测绘大比例尺地形图等高线的主要方法,本文在分析现有自动绘制等高线方法的基础上,提出了一种根据地性线及其拓扑关系直接求取和跟踪等高线的方法。针对利用各种传统曲线光滑算法所绘相邻等高线间常常出现不协调现象的缺点,首次提出并详细讨论了相邻等高线通过点间的抛物线双向加权平均光滑算法。大量实践表明,利用本文所提出的跟踪和光滑方法所绘等高线的光滑性和协调性是令人满意的。     

LIDAR点云数据的建筑物特征线提取

传统的房屋建模主要采用航空航天立体影像来获取房屋的3维数据,通过在数字摄影测量系统上进行立体量测来实现。这种方式费时、费力、周期比较长,影响了成果的现势性。机载激光雷达可直接、快速获取大面积地表点的三维坐标信息,为建筑物特征线提取和建模带来了便利。以往基于LIDAR点云数据进行建筑物特征线提取,大多只是针对简单的平顶房屋和人字型房屋。本文提出了一种能够精确提取建筑物特征线的方法,通过建筑物区域确定、建筑物顶面分类,能够实现诸如平面、斜面和多层次建筑物特征线提取的方法。     

基于自适应支撑区域的特征点检测算法

针对已有的特征点检测算法的不足,文章提出了一种基于自适应支撑区域(ROS)的算法,该算法针对目前特征点检测中的支撑区域选择,提出了一种自适应单调检测方法,改变了传统支撑区域选择过于单一的难点,自适应性强;并对于曲率的非极大值抑制易造成误检的问题,给出了三次扫描算法,即分析误检产生机理筛选候选特征点。通过支撑区域的自适应选择和三次扫描,实现了算法的自适应性和鲁棒性,检测精度高。试验结果表明,该算法无需先验参数,运行效率高,算法复杂度低。     

利用点重要性序列的等高线间接综合

在等高线综合方法中,基于三维（3D） Douglas-Peucker(3DDP)算法的等高线间接综合具有良好的应用前景。3DDP算法是通过设置阈值达到删除地表次要点、保留主要点的目的,然而这种通过阈值更新的方式来获得目标综合尺度所需保留的点集,影响了等高线间接综合的效率,且未考虑点被选取时的语义信息。因此对3DDP算法进行修改,并将基于“最佳位置”收敛法提取的结构化地形特征线作为综合约束,提出一种利用点重要性序列的等高线间接综合方法,即在不删除任何点的情况下,根据点的几何与语义权重计算其重要性值,形成包含所有点的重要性值从大到小排列的一个点重要性序列,并从该点重要性序列中确定目标综合尺度所需保留的点集,从而实现等高线间接综合。实验表明,所提方法不仅能够提高等高线间接综合的效率,而且还能有效地防止等高线拓扑关系的变异。     

地形要素数据生产中有向点要素的表示方法

摘要：在1：10000、1：50000等国家基本比例尺地形要素数据生产中,有向点要素表示方法也在不断变化,并趋于合理。在新旧方法交替的过程中,经常出现因技术规定不到位、操作错误或作业人员理解不到位而导致的表示错误,未能正确表示有向点要素的真实方向。结合生产实践,列出常见的几种表示方法,通过对比分析,从技术规定和制作过程等方面提出目前较为科学合理的有向点要素表示方法及要点。     

利用激光点云数据提取采石场地貌特征

三维激光扫描技术在地貌特征提取方面能够实时、主动、高效完成数据采集工作,具有传统测量方法不具有的特点。利用研究区点云数据生成等高线和三维模型可以真实地反映出其地貌特征。本文选择李庄采石场为研究对象,利用徕卡C10扫描仪获取激光点云数据,采用Cyclone和Geomagic Studio软件相结合对其进行预处理,再分别利用Cyclone、CASS、Surfer 3种软件提取地貌特征,并与常规测量方法进行了对比分析。研究结果表明：3种软件均可以生成等高线并生成理想的三维模型,且均有其特性;在制作精度和效率方面,利用点云数据绘制出的等高线相比常规测量方法有着明显的优势。     

摄影测量大比例尺地形图测绘的数学精度研究

随着现代测绘技术的发展,大比例尺地形图测绘广泛采用航测的方法成图。对在生产过程中,影响成果质量的问题:平面中误差超限、平面检测粗差超限、高程中误差超限、高程检测粗差超限、间距中误差超限、间距检测粗差超限等进行了分析和处理;并对其进行了修改,以提高工作效率,保证测绘产品的成果质量。     

一种多尺度特征点探测算子

讨论了传统的图像特征提取算子--F(o)rstner算子;提出了一种结合F(o)rstner和多尺度空间的尺度不变特征提取算子,利用图像熵来代替高斯尺度空间的尺度,并进一步通过最大极值熵的方法求图像的局部尺度.实验证明改进后的算子在保持F(o)rstner算子本身优点的同时,又具有尺度不变性.     

矢量曲线的特征点提取

讨论了矢量曲线数据压缩的问题,介绍了Douglas-Peucker法并指出了其优缺点。提出了一种改进的Douglas-Peucker法,使速度有很大提高。还提出了一种新的方法－逐点前进法。试验表明,新方法比前述方法的保真度要好,曲线起伏变化大时速度大大快于前者。     

基于拓扑关系的面状地形要素提取方法

针对地形要素提取工作量大的问题,提出一种基于空间拓扑关系的面状地形要素自动提取方法。通过对比分析AutoCAD数据与GIS数据的差异,对地形要素提取中的关键问题进行了分析;运用多要素组合拓扑构面的方法完成图形的快速构建,利用独立符号或文字注记与图形的包含关系完成图形的检查,建立图形与分类编码的映射关系实现分类信息的自动识别。实验表明,该方法对于面状地形要素的提取快速、准确,目前已在多个港区的空间数据建库中得到验证,提高了数据生产的工作效率。     

要素级多时态地形数据库建库与管理技术设计

通过建立要素级多时态的国家1：50 000地形数据库,实现了对地形数据要素级的管理和多时态信息的存储。本文介绍了国家1：50 000地形数据库采用要素级多时态数据库建库与管理的相关技术设计,并给出了数据库管理服务系统的应用实例。