Scale-Dependent Representations of Relief Based on Wavelet Analysis

Automatic generalization of geographic information is the core of multi-scale representation of spatial data,but the scale-depentation of spatial data but the scale-dependent generalization methods are far from abundant because of its extreme complicacy.This paperputs forward a new consistency model about scale-dependent representations of relief based on waveley analysis,and discusses the thresholds in the model so as to acquire the continual representations of relief with different details between scales.The model not only meets the need of automatic generalization but also is scale-dependent completely.Some practical examples are given.     

基于小波多尺度分析的DEM数据综合研究

在同一地区,随着数字高程模型(DEM)分辨率的降低,或者地形图比例尺的缩小,DEM或地形图所描述的地形表面的细节部分不断舍弃而表现出宏观的骨架特征。本文将小波多尺度分析方法和方根模型结合模拟这一过程,由基于1:1万比例尺地形图建立的DEM生成了两种新的较小比例尺DEM,对比不同比例尺等高线可知,较小比例尺保持了较大比例尺的山体轮廓、山脊、谷地走向等地貌形态的塑造。采用坡度和剖面曲率两个参数及信息论的方法,分别对原始DEM和新生成的DEM进行分析和验证,结果表明,DEM经过数据综合,不但地形表面的轮廓越来越平缓,而且地形表面的细节也越来越平滑。利用方根模型作为小波高频系数阈值选取的依据更贴近于传统制图综合方法,能够将比例尺的改变与综合程度结合起来,实现任意比例尺DEM的自动综合。     

基于小波分析的线状特征数据无级表达

利用小波分析提出了线状特征空间数据的多尺度一致性无级表达模型,研究了基于该模型获取整数尺度上的地理信息,以及通过增量、连续地增补细节来获取分数尺度上的过渡地理信息,从而获取任意尺度上不同详细程度的地理信息的方法,动态地实现了线状特征空间数据的无级表达,并给出了实验结果。     

DEM Compression Based on Integer Wavelet Transform

DEM data is an important component of spatial database in GIS. The data volume is so huge that compression is necessary. Wavelet transform has many advantages and has become a trend in data compression. Considering the simplicity and high efficiency of the compression system, integer wavelet transform is applied to DEM and a simple coding algorithm with high efficiency is introduced. Experiments on a variety of DEM are carried out and some useful rules are presented at the end of this paper.     

多进制小波在矢量地图数据压缩中的应用

矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用。利用多进制小波变换理论和矢量地图数据的特点,提出了基于多进制小波变换的矢量地图数据压缩的模型和方法,并从理论上分析了多进制小波变换与二进制小波变换的相互联系、区别及多进制小波变换所具有的优良特性。在对实际数据试验的基础上,分析了利用多进制小波变换得到的矢量地图数据具有多层次、多细节、能够保持良好形状结构特征的性质。     

基于提升方法的DEM多尺度表达研究

详细介绍了提升方法实现的原理和构造的3个步骤,利用提升方法来处理浙江某地DEM数据,对其进行多尺度表达,并同第一代小波变换的多尺度表达的效果进行了比较。实例表明,提升方法有计算速度快、变换过程中数据无损失、可以很好地保持边缘数据质量等许多优点。     

基于小波分析的地貌多尺度表达与自动综合

基于小波多分辨率分析原理,给出了一种尺度依赖的地表形态抽象与表达方法。基于该方法研究了多尺度的地貌自动综合,提出了利用小波系数的范数比作为衡量相应尺度综合程度的数量化指标,并结合实例予以说明     

小波分析在空间数据处理中的应用研究

在GIS中,海量数据的处理问题一直是个难题,如果解决了海量数据的网上传输,则在WebGIS中就可以实现大范围矢量影像叠加漫游及大范围地形三维浏览飞行展示。在研究基于小波系数的地形、DEM及影像简化方法的基础上,提出了一种基于小波变换的大规模地进行简化算法;其思路是先将大地形、影像分块管理并作小波变换,然后根据视野从中提取可见的一组子块,最后基于小波系数进行简化并绘制地形和影像。试验结果证实了小波分析方法对地形简化的有效性。在数据处理过程中,对小波变换处理过程进行了优化和改进。     

傅立叶级数支持下的等高线多尺度表达模型

基于傅立叶级数提取等高线的特征向量,并提出了一种等高线多尺度表达的数据模型。对开等高线采用以首尾点连线作镜像处理的方式将其拓展成闭合曲线,进而将闭合曲线描述成弧长的周期函数,并将其表示为傅立叶级数。以一定阶次的傅立叶级数展开曲线与原始曲线形成的缝隙面积为依据,计算当前展开曲线的比例尺,建立傅立叶级数展开项数与等高线比例尺的对应关系。不同于传统的通过对曲线上点和弯曲的取舍来实现尺度变化的方法,通过控制傅立叶特征向量的长度来实现不同尺度的等高线表达。     

基于小波分析的海洋重力异常畸变消除方法研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力测量的影响,得到高精度的海洋重力测量值,本文在小波理论分析的基础上,将小波分析应用到消除海洋重力异常畸变中。基于信号的奇异性分析理论和小波软阈值处理方法,提出一种小波联合软阈值处理方法;根据重力异常状态方程,分别采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法对重力异常畸变数据进行了仿真对比实验,理论分析和仿真实验表明:采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法并选用通用阈值选择规则都能在一定程度上消除海洋重力异常畸变,但在相同背景条件下,小波联合软阈值处理方法的性能优于小波软阈值处理方法。     

基于小波分析回归模型的大坝监测数据处理

为了克服回归模型的一些缺点,将小波分析引入到回归模型里面,建立一种混合模型。本文通过介绍回归模型和小波变换,建立小波回归的混合模型,介绍建模的流程,通过小波变换来优化监测数据,再得到回归模型的估计函数。通过与回归模型的比较分析,说明这种混合模型较优的分析效果,更好的预测精度。     

复杂地貌形态多比例尺表达的二维小波分析研究

针对复杂地貌形态的多比例尺表达中的等高线容易相交、地性特征描述困难和表达过程缺乏自适应等难题，提出了基于小波理论的复杂地貌形态的多比例尺表达模型，为上述问题的解决提供了新的思路和有效途径。     

城市电子地图多尺度自动缩编方法

随着智慧城市、地理信息公共服务及地理国情数据等政务信息逐步公开,作为各类政务信息发布基础的城市电子地图在多尺度展现时,只能通过关闭、选取要素来实现,这种未进行制图综合的做法导致要素在逐级放大过程中,会出现跳跃性丢失和细节破碎的现象,既不符合地图表达要求也难以满足用户视觉体验。本文提出了一源数据多尺度自动缩编的技术方法,构建了最优化的"统一源头、一致派生、无级表达"技术体系,实现了城市电子地图联动更新和多尺度展现,节省了大量人力和物力,为最大限度地发挥测绘地理信息集成与服务能力提供保障。     

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波

针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。     

海岸线形态的表达与自动综合

由于数字海图中海岸线的重要性及对海图自动综合的迫切需求,本文针对国内外一些对线状目标的自动综合方法中存在的弊端,提出了一种新的海岸线自动综合模式——空间图形的表达、识别与综合。并通过试验验证了该方法的有效性及可行性。     

太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析

本文对小波变换和奇异谱分析方法进行了简要介绍,对离散小波的分解和重构、奇异谱分析的重构进行了详细阐述。结合太阳黑子数1749年至2007年3月期间的月平均值时间序列进行了小波变换的分解和重构及SSA方法的重构,提取了其主要的周期特性,并对两种分析方法进行了比较。     

基于小波变换多分辨率分析特性的遥感影像动态重构的金字塔模型

本文针对高分辨率遥感影像在网络传输与发布中的大数据量问题,在分析传统影像金字塔构建方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析特性引入了一种基于影像动态构建的金字塔模型。该方法在客户端利用小波逆变换动态合成各种分辨率级别的影像,与传统方法相比解决了没有利用金字塔各个层次数据之间的相关性带来的约1/3数据增量问题,而且在网络应用中可以形成一种分辨率递增的流式数据传输模式,非常适合遥感数据的网络发布。基于该模型进行了系统实验,实验结果表明该方法与传统方法相比响应效率明显提高。证明了该模型在遥感数据存储和传输方面的可行性与优越性。     

多进制小波及其在DEM数据有损压缩中的应用

多进制小波是近几年刚发展的小波理论的一个新的分支,本文阐述了多进制小波分析的基本方法及其较之于二进制小波的若干优点,提出利用多进制小波变换压缩（简化）ＤＥＭ数据的方法,并给出实验结果。     

基于DEM的新疆地势起伏度分析

地势起伏度的提取为获取地表信息、进行地形定量化分析提供有效手段。本研究以新疆1:25万DEM数据为基础,并借鉴前人研究方法,在GIS系统的支持下,利用邻域分析方法,运用均值变点分析法对其进行了最佳统计单元的计算,最后得出基于1:25万DEM的新疆地势起伏度计算的最佳统计单元为8×8的网格大小(2.56km2),并完成了新疆地势起伏度分级图的绘制,通过分级图认真分析新疆基本地貌特征(戈壁、沙漠、丘陵、高山等),从地势上看,新疆地势局部起伏较大,总体较平缓。     

小波分析在垂向海潮特征信息去噪研究

目前国内外许多学者利用沿海GPS站点的高精度坐标时间序列进行海潮特征信息的提取研究,已取得一定成果,但高精度坐标时间序列中不可避免地存在许多噪声,极大影响海潮特征信息的提取。基于日本GMSD站的67d的高精度PPP坐标时间序列,利用小波分析进行去噪实验,经FFT变换后,将提取的结果与FES2004海潮模型的特征值比较。实验结果表明:经小波分析后,GPS站点的时间序列精度得到提高;经小波去噪后的反演精度均有不同程度的提高,最多达到0.14mm,而海潮特征值的量级为厘米级或者亚厘米级,说明小波分析对海潮特征值的提取精度有明显提高。