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。     

基于DEM的山顶点高精度提取模型研究

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,文中依据山顶点的地形形态特征,构建基于基准面逐次下降法的新型山顶点提取模型。在基于全国1：100万DEM上的实验测试表明,该模型具有很好的应用价值。     

山顶点类型及其形态特征数字表达

山顶点提取方法决定着山体部位划分结果的正确性和微地形自动分类效率。以高程和等高线为参考提取山顶点的方法存在伪山顶点剔除不完全和局部山顶点丢失的问题,依据山顶点邻域坡向呈均匀分布规律,提出了基于坡向分布特征的山顶点提取方法,构建了以山顶点为中心的邻域坡向顺时针逐渐递增模型,并以山脊线拟合和深度优先搜索（depth first search,DFS）算法的递推思想,剔除提取结果中的伪山顶点。顾及实体数字高程模型（digital elevation model,DEM）地形破碎对提取方法的影响,采用了模拟DEM和实体DEM分别进行实验和分析。实验结果表明,坡向分布特征法避免了传统基于封闭等高线提取山顶点时主观选取阈值的不确定性;模拟DEM因其连续、光滑,山顶点提取准确率可达到100%,而实体DEM沿用模拟DEM机制,因其地形破碎导致的不可适性,通过调整坡向分布约束条件可予以改善,实验提取准确率平均可达到96.1%。

     

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DEM的山顶点快速提取技术

通过对山顶点形态特征的分析,基于GIS栅格数据邻域分析和叠置分析功能从DEM中快速提取山顶点。实验结果表明,该方法操作简便、结果准确可靠,提取的山顶点更具有实际的地形意义,可以方便的在DEM中提取各种高差阈值的山顶点信息,是DEM数字地形分析理论与方法的进一步完善,具有很好的实际应用价值。     

基于反地形DEM的山顶点提取与分析

从山顶点的地形形态特征出发,以陕西黄土丘陵地区为例,利用反地形DEM的基本原理,同时结合ArcGIS的空间分析功能,实现从DEM数据中对山顶点的自动识别与提取。基于反地形的原理利用水文学及形态学的理论方法对山顶点进行提取,相对于传统方法利用原始DEM提取的方法更加有效,精度更高。     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...     

基于DEM的地形分类方法研究

坡度是描述地表形态的基本指标。利用ArcGIS软件对已有的1∶10 000 DEM数据进行坡度分析,能够正确高效地识别地形特征,确定对应图幅所属的地形类别。研究成果已正式应用于河北省第一次全国地理国情普查和其他测绘地理信息管理工作。     

基于规则格网DEM的地形特征提取算法

提出并实现了一种基于规则格网DEM的地形特征线提取算法,该算法在现有地表水流模拟方法的基础上将矢量操作与栅格操作结合起来对规则格网DEM中的洼地进行填平处理,采用邻域格网分组扫描方法确定平地水流方向,与以往算法相比在提取效率和结果准确性等方面都有了明显的改进,从而也使其更加适合于对大规模的DEM数据进行处理,采用各种尺度的DEM进行试验的结果验证了以上结论.     

基于DEM的流域特征提取方法初步研究

以岷江上游典型流域为例,从该区的Aster影像上提取DEM,利用GIS技术从该DEM上提取流域特征,并划分出子流域,通过实地考察数据和所提取的河网矢量数据对照,表明用该方法提取研究区流域特征是可行并有效的。     

基于Erdas软件对InSAR数据提取DEM的方法

重点介绍了InSAR数据处理的一般步骤、生成DEM的原理,以及其利用ERDAS软件系统提取DEM的过程。应用结果显示利用此软件能够快速有效地提取DEM数据,取得较高的工作效率。     

IKONOS立体像对提取DEM及正射纠正的实验研究

利用高分辨率的IKONOS立体像对进行DEM的提取及对影像进行单片正射纠正，这是IKONOS影像用于立体测图的基础。进行上述处理必须建立IKONOS影像成像模型，即有理函数模型，在分析有理函数模型的基础上，阐述了上述操作的原理，并通过实验进行了论证。     

DEM及数字地形分析中尺度问题研究综述

基于DEM尺度的概念与类型、DEM地形分析的尺度效应、DEM地形分析尺度研究的关键问题、DEM地形分析尺度研究的方法等几个方面的论述,分析了当前国内外在该领域的研究进展,并指出了今后应重点研究的方向,包括自然地面与DEM模拟地面之间的尺度匹配、尺度冲突与尺度耦合的关系;空间尺度参数对DEM地形分析影响的过程与机理;DEM格网单元地形分析的异质性效应。在尺度层面上,提出不同地形复杂度条件下的DEM地形分析的确定性与不确定性规律,建立以尺度为自变量的多尺度地形分析模型,建立DEM地形分析的尺度转换模型。     

基于LiDAR点云与特征线的DEM更新方法

比较和分析现有特征线的获取方式及其优缺点,结合TIN模型的构网原理阐述特征线在辅助构建TIN模型中的作用,并在此基础上使用RTK技术对基于LiDAR点云与特征线生产的DEM精度进行实地检核,最后得出应用特征线可在较大程度上提高DEM精度的结论.     

基于Coons曲面的规则格网DEM表面模型

内插是数字高程模型的核心问题。目前的内插模型主要是由离散的格网数据构建的连续曲面,直接以点推面,可能存在较大的地形误差。本文建立的Coons曲面DEM表面模型,首先利用离散的格网数据构造与格网边界相对应的地形剖面曲线的拟合曲线,再基于拟合曲线构建DEM表面模型。实验表明：Coons曲面DEM表面模型是一种高精度的DEM表面模型,其地形模拟误差比直接基于格网数据建立的双线性内插、样条函数内插和移动曲面拟合法的误差都小,实际地形模拟误差与双线性模型相比减少15％-28％,且精度随着构建边界拟合曲线所用格网点的增多而逐渐提高。     

不同比例尺DEM地形信息容量的探讨

本文以福建省11个地区作为实验样区,利用Python脚本进行批量提取地形因子,从中选取坡度、粗糙度两个地形因子,并引入信息论中的信息熵、自信息相关理论进行研究。以1∶10 000比例尺DEM提取的地形因子为真值,与1∶50 000比例尺DEM所提取的地形因子信息容量进行对比分析,研究两种比例尺DEM所提取的地形因子引起的信息容量的损失和纠正方法,以及通过线性回归分析寻找两种比例尺DEM的相同地形因子面积定量信息对应的转换公式。