基于DEM的山地鞍部点分级提取方法

本文以地形起伏变化较大的陕北黄土丘陵沟壑区为例,通过流域边界线上高程相对低点的自动识别,实现基于DEM数据的地面鞍部点自动获取。实验结果显示,采用该方法所提取的地面鞍部点具有层次结构显著、提取精度高、操作简便、便于确定重要性等级及与山顶点空间关系等优点,对于DEM地形特征点簇的构建与分析具有重要意义。     

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...     

恐龙谷南缘微地貌地形特征要素提取及分析

地形特征信息是地学研究中的重要依据,用于描述地形变化的总体样貌,决定了基础地形地貌形态特征。本文对禄丰恐龙谷南缘环状微地貌的地形特征进行提取及分析。首先,采用无人机测量技术获取测区影像数据,通过影像数据处理构建测区0.5 m分辨率的DOM数据与点云数据,并基于TerraSolid软件平台搭建滤波规则对点云数据进行分类、抽稀压缩处理,提取测区地面点,以地面点数据为基础数据构建测区2 m分辨率的DEM;然后,通过叠加ArcGIS空间分析中最大值提取与正负地形提取,完成地形特征点的提取分析;并结合ArcGIS中水文分析、平面曲率与坡型组合的方法,完成地形特征线提取分析;最后,在eCognition 9.0中通过面向对象的方法,实现地形面状特征提取。试验结果表明：①提取鞍部点的最佳分析窗口为11×11。②通过鞍部点位及两种方法提取脊—谷线,其中水文分析提取脊线更为细致,整体连贯性更为突出且从山体两侧脊线分布密集,试验区山体崎岖处提取鞍部点,即说明恐龙谷南缘整体受亚热带低纬度高原季风气候影响,山体受一定程度风化侵蚀。③恐龙谷南缘地形面状特征中裸岩、裸地两者面积占比较大,两者相加后占测区总面积64.2%,结合实地干湿分明的气候特点和实际勘察植被相对低矮的特征,在一定程度上说明该区域表层土壤疏松,需注意水土流失引起的生态问题。     

一种基于汇水区合并的DEM综合方法

提出一种基于汇水区合并的结构化DEM综合方法。使用汇水区作为联系谷地实体与DEM数据网格点的纽带,在次要谷地删除的基础上进行谷地汇水区的合并,以合并后的汇水区边界线(汇水区边界包含山脊线、山顶和鞍部三种地形骨架)和谷底线为约束条件进行DEM内插,从而实现结构化DEM综合。实验表明,该方法在删除次要地形特征的同时,能较好地保持主要地形结构特征。     

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。     

机载Lidar点云快速生成DEM关键技术研究

机载Lidar点云数据能快速获取DEM数据,并真实反映三维地面信息,其关键技术是地面点云的分类提取。本文主要介绍Lidar点云数据的地面点分类和地形特征线绘制等关键技术。     

复杂地形DSM的地面点识别及DEM提取

目前,基于数字地表模型(DSM)提取数字高程模型(DEM)的研究多以平坦地区为研究对象,且精度较低。本文提出了一种基于区域生长的DEM提取算法,该算法以区域生长算法为基础,采用最大类间方差法(OTSU)实现区域生长中种子点、生长准则和终止条件的自适应选择。该方法不仅可从平坦地区和地形复杂的山区的DSM中识别地面点和提取DEM,且能有效解决区域生长算法将地面和地面附着物(本文中地面附着物以高架道路为例)识别为同一类的问题。与附近最小值法进行试验对比,结果表明,本文算法能够较好地提高DEM提取精度,识别地面点的制图精度达90%以上,可靠性和稳定性较强。     

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200m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。     

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。     

基于机载LiDAR点云滤波的矿区DEM构建方法

机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。     

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.     

利用地形信息强度进行DEM地形简化研究

在对现有的DEM地形简化方法进行总结分析的基础上,提出了一种利用地形信息强度指数的DEM简化方案.首先提取DEM点位地形信息强度指数值,然后通过阈值法确定候选地形特征点重构DEM,以国家基本比例尺1∶5万DEM作为参照目标,并将重要点法和三维道格拉斯法作为对比方法,对应用该方法进行地形简化的效果进行了综合评价.实验结果表明,该方法应用于大范围DEM简化中可以有效地保留地形骨架的结构特征,同时具有较高的数值精度,可以满足不同层次的多尺度DEM建模的要求.     

基于GIS的彭州市崩塌滑坡地质灾害地形因素分析

基于ArcGIS平台,利用DEM数据资料,选择位于四川西北部的彭州市作为研究区域,提取了区内高程、地形起伏等地形因子;统计了5.12震后区内39个滑坡点,58个崩塌点,建立了地形地貌与崩塌滑坡地质灾害之间的关系:这类地区对应的地貌类型主要是海拔高程较高的山坡地带。实验证明,利用GIS技术,结合数字地面模型,进行崩塌、滑坡等地质灾害的地形因子相关性分析,结果可靠,对防灾减灾具有重要的借鉴意义。     

利用局部Moran’s I指数进行DEM地形简化

地形简化是构建多尺度DEM数据库的重要技术。基于DEM地形数据空间自相关特征,提出了一种利用Moran’s I指数的DEM简化方案,即在计算DEM格网单元局部Moran’s I指数的基础上,通过设定阈值提取候选地形特征点,进而重构结果 DEM。以黄土丘陵沟壑区为实验样区,将重要点法作为对比算法,从候选特征点分布、高程统计参数、地形结构特征等方面,对该方法的地形简化效果进行了分析。实验结果表明,基于地形空间自相关特征的DEM地形简化方法原理明确,技术方案易于实现,执行效率高,相对于重要点VIP地形简化算法,重构DEM能较好地保持地形的结构特征。     

基于机载LiDAR数据的城市建筑物高度分级方法研究

传统的基于不规则的三角网和形态学点云滤波处理方法提取的DEM,由于在滤波过程中没有顾及不同区域地形起伏度差异,使得滤波过程中产生大量粗差,导致DEM 与实际地形偏差太大.准确提取建筑物轮廓和高程的前提是要提取高精度的DEM,因此必须在DSM转化为DEM的过程中改进DEM提取方法.本文针对地形起伏度不大的城市区域,采取格网值替换、设置高程和面积阈值进行过滤处理的方法提取建筑物轮廓及高程值,验证表明该提取方法的精度优于传统滤波方法.     

基于LiDAR点云数据的DOM制作方法

基于LiDAR点云数据,利用MicroStation平台下的TerraSolid软件包,采用无地面控制空中三角测量的方法对影像数据进行正射纠正,从而得到正射影像,并总结操作流程,为生产单位提供参考依据。实验表明,利用TerraSolid软件中渐进加密滤波算法提取的地面点云生成的DEM与实际地形有较好的吻合;利用离地高度算法提取植被和建筑物效果的优劣取决于设定阈值的精度;利用TerraSolid软件制作的正射影像具有较高的几何精度和较好的视觉效果。     

小波派生多尺度DEM的精度分析

利用陕北5 m分辨率DEM数据为基本数据,对Haar小波派生出一系列更低分辨率DEM进行复合精度分析。通过等高线套合、数据中误差以及表面重合指数等方法,分析其高程采样误差与空间分布;通过分析对比其在所提取的地面坡度、沟谷网络等地形因子上的差异,分析其地形描述误差。研究结果显示:小波派生多尺度DEM在精度的颓减上呈现指数形的变异规律,当达到三级重构DEM(40 m分辨率)时,其精度仍优于1:5万(25 m分辨率)DEM。该结果对于实现地形的有效简化与掌握多尺度DEM不确定性规律具有一定的意义。     

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。     

顾及空间特征的地形特征点提取方法

针对传统地形特征点提取方法未能全面顾及地形特征点空间特征的问题,该文提出一种顾及空间特征的地形特征点提取方法.该方法在系统分析地形特征点的空间分布差异性、空间耦合性、层次等级性的基础上,采用均值变点法确定适宜阈值,利用成熟的水文分析法提取沟谷线和山脊线.在此基础上,通过窗口分析、矢量分析等方法实现对山顶点、鞍部点、脊线源点、脊线交点、径流源点、径流节点、流域出水口点的有效提取和分级.以福建省九龙江支流吕凤溪流域30m空间分辨率数字高程模型进行实验.从目视解译、地形模型对比、分级适宜性3个角度对提取结果进行评价,同时分析了空间分辨率对地形特征点提取的影响.实验结果表明,所提方法能有效保证地形特征点提取结果的准确性,空间分辨率对地形特征点提取结果的总数目、最高级别和分级数目以及空间位置具有重要影响.