基于DEM的水系自动提取算法研究

基于数字高程模型（DEM）的水文信息自动提取,是进行水文模型研究的重要组成部分,利用 DEM数据进行快速而正确的提取信息将大大提高水文模型的应用效率,为更好地完成水文、地质分析提供保证。对利用DEM获取水文信息的洼地填充算法、水流方向计算算法进行分析研究,并通过编程加以实现,最后将水系提取进行了测试,与ARCGIS中的实现结果对比,结果较一致、实现效率较高。     

栅格DEM坡度因子提取的BP神经网络法

针对传统的地形因子提取过程存在叠加分析过程烦琐、复杂地形因子提取困难、无法满足当下自动化与精细化生产需求的问题,引入非线性映射能力强的反向传播（BP）神经网络对地形因子进行提取与分析。选定坡度作为研究对象,采取双隐含层提高网络泛化能力,利用正交实验法获取最优化结构,提升模型拟合度至99%,平均绝对误差为0.561 6°,均方根误差为0.782 7°。本研究创新性地将神经网络迁移到数字地形分析领域,为地形因子的获取提供了一种便捷高效的思路。     

基于多算法水边线提取的潮滩DEM构建

遥感水边线法构建潮滩数字高程模型(digital elevation model,DEM)是获取大范围淤泥质潮滩地形的有效途径,准确提取水边线是潮滩DEM构建的关键.受潮情及滩面的影响,不同影像中的水边线在光谱与纹理上差异较大,单一方法难以准确地提取水边线.鉴于此,本文提出一种基于多算法水边线提取的潮滩DEM构建方法....     

基于DEM的水土流失分析

数字高程模型（DEM）是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据。数字地形模型从已知3维坐标的散乱点和已知高程的等高线出发,构筑地形表面,以数字的形式表示实际地形特征的空间分布,从而建立起相关区域内任一点的地形情况。利用数字高程模型进行宏观地形因子和微观地形因子的分析,直观地显示研究区域的地貌形态,为水土流失监测、分析、治理提供了重要的科学依据。     

从数字高程模型中自动提取地表沟谷,水系信息的改进方法

一、引言地表的高程信息是地形图上表示的最重要的信息之一。在地理信息系统中，地表的高程信息通常表示成数字高程模型（DEM）的形式，而很少表示成像地形图上的等高线的形式。因为数字高程模型比数字化形式的等高线更容易进行各种应用分析和处理。     

岷江上游流域DEM的河网提取

DEM中包含了丰富的地质地貌、水文等信息,是流域分析的主要数据来源之一。详细介绍了利用DEM数据提取流域水系信息特征的方法,并以岷江上游为例,对DEM进行预处理,然后采用ArcGIS 9.3软件平台下Hydrology模块提供的D8算法来确定水流离开DEM栅格单元的方向,并计算流向各栅格单元的水流累积量,再根据给定的集...     

适用于大河流域的栅格DEM洼地填充算法

针对地势平坦且空间范围较大的流域水系自动提取任务中,采用常规的洼地填充算法难以提取出完整水系,形成大量"断头河"的问题,提出了一种能够导出整个数字高程模型(DEM)所有像元被淹没的次序表的方法,由该次序表构成的矩阵代替原有DEM来实现流向的计算,进而提取出累积流向及分级河道。经用覆盖中心流域的高精度DEM以及覆盖黄河和长江等大型流域的DEM来测试,结果表明:用其他算法提取结果均发生了"断头河"错误,而该方法则能提取出完整的水系。这种方法能正确实施洼地填充和像元填平处理,可以适应于任意规模和精度的DEM填洼问题,具有较强的鲁棒性,克服了以往算法难以处理大河流域DEM洼地填充的不足。     

基于格网DEM的地形特征线提取方法比较

山脊线和山谷线是进行地形学形态研究的基本问题之一,本文介绍了基于DEM数据提取山谷线和山脊线的国内外研究现状,并重点介绍了基于规则格网DEM提取的方法以及实际工作中所需要注意的问题.     

基于DEM的陕西省河网信息提取

利用数字高程模型(DEM)数据,采用最大距离权落差方法计算河流流向,根据流向数据计算汇流累积量,对汇流累积量用不同的阈值进行分割,得到不同密度的陕西省河网信息。此种方法提取河网信息较传统的人工调查方法获取信息更加灵活快捷,具有无可比拟的优势。     

基于等高线膨胀生成规则格网DEM的算法

介绍一种通过等高线膨胀生成格网的新算法，该算法将等高线栅格化并交替进行4连通和8连通膨胀，两条相邻等高线膨胀的交界处即为相邻等高线的中间等高线，将新产生的等高线通过界线提取加入到栅格等高线中并继续扩张，重复进行直到没有新的中间等高线生成为止。该算法具有易于实现、程序运行速度快、效果较好、生成的差值小和对硬件要求不高等优点。     

利用DEM提取山顶点精度研究

山顶点是重要的地形特征点之一,针对现有的基于DEM的山顶点提取算法存在的缺陷,本文首先依据山顶点的地表形态特征,建立了基于最大起伏度阈值的山顶点提取模型;然后,以黄土丘陵1:5万不同格网属性DEM为基础,分析了DEM格网属性对山顶点提取精度的影响特征;最后,基于1:100万DEM提取了中国内陆山顶点数量及分布情况。研究结果表明:① 基于最大起伏度阈值的山顶点提取模型提取的山顶点符合实际地形意义,具有很好的应用价值。② 对于已知综合尺度的地形,存在最佳DEM格网分辨率阈值,当实际DEM格网分辨率不低于该阈值时,提取的山顶点具有很好精度,否则提取的山顶点数量及空间位置均存在不确定性偏差;③ 在我国的1:100万DEM中,中国内陆满足海拔高度500 m以上、相对起伏大于200 m的山顶点共有40 038个。     

数字高程模型（DEM）的误差问题

从数字高程模型（DEM）误差组成、误差分析的理论、方法及精度评估模型等几个方面分析了当前DEM误差研究的主要现状和问题。     

关于DEM地形可视性分析统一模型的探讨

地形可视性分析是太阳辐射分析、通讯信号场强分析、军事战场环境分析等应用领域中的核心问题。在现有可视性分析理论基础上,指出建立统一的地形可视性分析模型的必要性和重要意义。针对许多应用问题在方法与原理上的共性,提出一个统一的分析模型,对基于DEM地形可视性所涉及到的各个因素进行合理分类。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。     

航空影像与数字地面模型的配准

介绍了一个通过确定航空摄影飞机的空间位置和姿态来辅助飞机导航的算法。该算法将航摄像片与已知数字地面模型配准,从而获取像片(飞机)的空间位置和姿态。     

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.     

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。     

基于规则格网的DEM插值实验

通过地形建模,将6个地形隶属函数按照101×101,112×112,126×126,144×144,168×168,201×201,257×257 7种格网密度生成6种局部地形单元的规则格网DEM;使用反距离加权(IDW)等7种插值算法,将前6种格网密度下的DEM插值成257×257规格;从原始257×257DEM中随机抽取检查点计算残差,并对残差中误差进行分析。通过分组插值实验,运用控制变量法、方差分析等方法研究地貌类型、采样密度和插值算法对DEM插值精度的影响。     

规则格网DEM自动综合方法的评价

介绍了规则格网DEM自动综合方法的评价策略,应用4种常用自动综合方法对同一区域1∶5万DEM进行了综合处理,生成了1∶25万DEM数据。从高程值分布、派生坡度情况以及反生等高线叠置比较这3个方面对综合结果进行了评价,并分析了各综合方法影响结果精度的主要原因。实验表明,结构化综合方法具有较高的精度。     

基于DEM栅格数据结构的三维空间点交互选取方法

在OpenGL、Java3D等传统的三维建模语言中有多种三维坐标提取的算法,但应用到三维地形时这些算法的速度太慢,不能满足人机交互的需求。本文研究了点取射线与DEM模型的空间特性,提出并实现了一种基于Java3D的规则网格DEM鼠标提取坐标算法,该算法在利用了规则网格DEM模型特征的基础上,利用点取射线与DEM网格在水平面投影上的相交性进行点取网格搜索,实现了三维坐标的点取。通过实验表明,该算法与三维场景中通常所用的空间点取算法相比,在不降低点取精度的基础上对点取速度有了明显的改进,从而满足了在DEM场景中进行三维交互的需要。