基于DLG水系的DEM修正方法研究

在利用ArcGIS等地形分析软件对DEM数据进行径流网络的自动提取时,由于水流方向算法的局限,在地势较平缓区域往往会出现平行河现象,造成平缓地区水系的误差.本文提出一种通过对原始DEM栅格数据进行河网特征嵌入与高程修正来实现对水系误差快速修正的方法.     

地形特征提取的一种简易算法

地形特征作为基本地理要素,从DEM数据中提取其隐含的地形结构信息是非常重要的。本方法采用距离倒数加权法建立格网DEM,提出一种直接比较高程值来提取地形特征的简易算法,并利用差分算法计算坡度和坡向,通过V isual C++软件平台,编程实现格网DEM地形特征的自动提取,进行三维立体显示。该算法易于编程实现,数据结构简单,程序运行效率高,提取结果与真实地形基本拟合。     

不同空间尺度DEM地形信息容量综合对比研究

DEM包含了大量地形信息,是进行地形分析的基本数据。由于DEM数据的多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,不同尺度下的DEM地形信息容量具有较大的差异。本研究选取黄土高原地区的绥德、佳县、富县和宜君县四个实验样区,以Arc view/GIS软件为技术平台,提取了基于DEM数据的地形因子,并运用比较分析与数理统计的方法,对地形因子的提取结果进行了分析,获取了单一值因子的量化表达模型,确定了DEM地形信息容量与分辨率、地域及比例尺之间的量化相关关系,并在此基础上分析了DEM地形信息容量在不同空间尺度上的分异规律。     

DEM地形信息提取对比研究——以坡度为例

由于DEM数据本身多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,直接的信息提取往往很难达到预期的目的。利用DEM制作坡度图高效、省力,但其精度有很大的不确定性,同时DEM制作过程中的误差传播、转移对坡度信息的影响缺少系统的判断依据。选取位于陕北黄土高原上的两个不同地区作为实验样区,在不同DEM生产的基础上,以高精度的1∶10 000DEM为准值,通过对1∶5万和1∶1万DEM提取定量地形要素的叠合、比较与统计分析,探讨具有不同地貌类型的区域1∶5万DEM提取地形信息的精度及其统计意义上的数量百分比关系。     

TIN-DEM与Hc-DEM插值方法比较分析

以研究区域水系流域为例,利用多种比例尺,采用不同分辨率的地形图,将Hc-DEM算法创建的DEM与基于TIN方法创建的DEM进行对比分析,并对基于这两种DEM的派生水系进行比较分析,从而反映两种DEM的质量和精度。通过比较分析得出,TIN-DEM插值方法提取结果易产生平行梳状水系,分辨率越低,这种现象就越显著;Hc-DEM插值方法能更有效、更准确地提取地形因子和水文特征因子。而TINDEM插值方法在河流信息缺失的情况下占有首选优势。     

基于Hutchinson的DEM建立及质量评价

建立高质量的数字高程模型(DEM)是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提。国外应用最广的是基于Hutchinson方法的DEM插值方法和应用该算法的软件ANUDEM,该软件采用有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷带点和生成输入数据错误文件。研究表明,通过等高线回放、DEM中误差、坡度、河流、光照模拟等方面的对比,ANUDEM生成的DEM表面光滑,比常规用TIN方法构建的TIN-DEM更能准确地表现地形起伏,其提取的坡度、光照图更准确,适宜进行水文分析。     

基于LRIS-3D建立高分辨率DEM的方法及对比研究

在基于LRIS-3D系统建立高分辨率DEM基础上,以黄土高原丘陵沟壑区桥沟小流域为对象,利用GIS工具,以三维激光扫描系统扫描数据为基础数据,研究基于DEM的数字地形特征和水文特征的提取与分析方法。研究结果表明：与普通DEM相比,高分辨率DEM提取研究区平均坡度变小、坡度标准差变大,总体地形向平坦转化,坡面曲率增大,沟壑密度增大,更详细地描述了地表特征。对流域水文过程分析、特别是对流域汇流的参数确定及汇流模型的建立有积极作用。     

地形起伏度最佳分析区域预测模型

地形起伏度指分析区域内最高点和最低点之差,反映宏观区域内地形的起伏特征,是描述地貌形态的定量指标。确定最佳分析区域是地形起伏度提取算法的核心步骤,以及决定地形起伏度提取结果有效性的关键。本文以全国范围内随机选取的78个实验区域、三种不同尺度的DEM数据作为实验对象,分别进行系列分析区域尺度的地形起伏度计算,建立了基于微观地形特征因子的地形起伏度最佳分析区域预测模型。实验表明：相同区域、不同尺度的DEM数据提取的地形起伏度存在差异,DEM尺度相差较小时,地形起伏度的差异也较小;地形起伏度和实验区域的最大高程、区域高差、平均坡度和平均坡度变率等地形特征因子存在强相关关系;当置信水平为0.05时,预测模型拟合参数的准确率达到95%以上,证明预测模型可以有效地确定最佳分析区域的取值范围。     

地形数据库地形信息容量分析研究

目前,我国多尺度DEM数据库建设已基本完成,面对海量地形数据,如何测度空间数据信息特征已成为我国地学研究中的核心问题。以陕西省黄土高原及其它典型地貌区域为研究对象,通过对DEM数据信息测度标准TIP的提取,获得陕西省TIP模型,实现对陕西省地形复杂度分析,并对其空间分布特征和信息损失变化关系等问题进行了初步探讨。为我国地形数据库地形信息测度标准的制定提供了重要依据。     

基于RS和GIS的龙门山南段活动构造信息提取

以龙门山南段为研究区,基于ETM和DEM数据,应用主成分分析显示断裂相关地层、水系信息差异,定向滤波分析断裂位置及活动性。通过山体阴影分析、坡度分析,发现研究区域地势及地表坡度变化强烈的地区是断裂构造较发育或活动的区域,为活动构造的解译提供依据。初步建立研究区活动构造解译标志,对区内的线性构造进行解译,分析研究区主要活动构造分布特征和地质地貌特征。     

基于SWBD修复的SRTM DEM的1∶250000水系自动更新——以浙江省瓯江流域为例

以浙江省瓯江流域为例,基于SWBD修复的SRTM DEM数据,采用Arc Hydro Tools水文分析工具自动提取瓯江水系,并分地貌、分河流等级地定量评价水系数据精度,开展1∶250 000水系自动更新的可行性研究。结果表明：①SWBD修复的SRTM DEM的空白区域面积为54.78 km2,有效地弥补了SRTM DEM的数据缺失,进而提高了水系提取的准确度和精度;②与1∶250 000水系数据相比,基于SWBD修复后的SRTM DEM,在小起伏山、中起伏低山、低海拔丘陵上提取的水系数据精度高于其他地貌,而干流、一级支流、二级支流的精度又高于三级支流;③以资源三号卫星ZY-3遥感影像为参照,从水系上采集同名点反复比较点位精度后发现,利用SRTM DEM提取的水系符合制图规范和测绘内业规范（限差1 mm）,可以满足1∶250 000水系自动更新的要求。     

River centerline extraction using the multiple direction integration algorithm for mixed and pure water pixels

The river centerline is a basic hydrological characteristic. Most prior studies have used remote sensing data to extract the river centerline from the open water region in a pure water pixel region. Extracting this type of river is relatively easy. However, extracting the centerline of a micro-river, which is mainly composed of mixed water pixels, is challenging. This paper presents a novel method, called the Multiple Direction Integration Algorithm (MDIA), to extract the river centerline using an image-enhancing method combined with river morphology. MDIA can be applied to regions mainly composed of pure water pixels, as well as to regions consisting of mixed water pixels in the index image. The method first calculates the normalized difference vegetation index (NDVI) and enhances the river linear structure using a Hessian matrix. Second, a small window is constructed as a circular structural element. In the window region, the local threshold is automatically obtained using water-oriented clustering segmentation and prior river knowledge to judge the pixel type. After completing the river centerline extraction in the current window, the next detecting window is generated to continue judgment. The structural element automatically executes river centerline judgment until the entire river centerline is extracted. The Landsat 8 images of six regions with different geomorphologies were chosen to analyze the method’s performance. The test sites include high mountain region, low mountain region, plains region with farmland and a residential region. The experimental results show that the optimal threshold of the processing results ranged from 0.2 to 0.3. In this range, the user’s accuracy is 0.813 to 0.997, and the producer’s accuracy is 0.981 to 1. The MDIA effectively and correctly extracts the river network in mixed-pixel regions. The presented method provides an effective algorithm for river centerline extraction that can be used to expand and update river datasets and provide reliable river centerline data for relevant hydrology studies.     

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。     

利用国产GF-1卫星数据实现山区细小河流河宽的自动提取

以国产GF-1卫星影像为数据源,选取皇甫川流域内山区细小河流密集的上游1421 km²作为研究区域,针对因山区河流河道狭窄、形态复杂等导致的河流边界提取难度大、精度差、河宽无法自动提取的难题,首先利用改进的变异系数法筛选水体指数,再采用改进的决策树法结合DEM河网精确获取河流边界,最后通过自动化河宽提取算法实现对山区细小河流及其河宽的自动提取。结果表明,本文方法对山区河流判别的总体精度为89.5%,有效地排除了山体阴影等地物的干扰。对河宽为0~10 m的极细河流,本文方法提取河宽的误差为18.54%;10~30 m的细小河流,提取误差为12.07%。     

利用CBERS-1卫星数据进行盐碱地专题信息提取研究

以黄河三角洲为例,利用CBERS-1卫星图像数据,在深入分析盐碱地光谱信息和空间信息的基础上,借助于人脑在分析图像时所加入的各方面知识,在GIS支持下自动提取出盐碱地专题信息.     

等高线河流数据集成中的匹配及一致性改正

等高线作为地势起伏与地形凹凸特征的表达,与河流水系表达有着密切的约束关系。在空间数据库集成与匹配中,由于来源不同这两种数据往往出现不一致,导致河流“爬坡”现象。本研究针对该问题提出一种等高线河流匹配及一致性改正方法,利用Delaunay三角网模型在等高线基础上通过弯曲分析提取地形特征,基于河流分布与谷地走势的相关性,建立河流与等高线间的匹配关系,进而识别两者间的一致性与否。在此基础上利用仿射变换等几何方法完成一致化操作,包括河流移位匹配等高线和等高线移位匹配河流。     

地形效应校正的遥感地热异常提取

在山地复杂地形条件下,利用热红外遥感获得的地表温度分布显著受到地形的影响,真实的地热异常信息往往难以识别,热红外遥感应用于山区地热勘探受到极大限制。以广东龙川地热勘查区为研究区,初步探讨了山地环境中如何抑制地形效应,以有效提取地热异常。首先,基于Landsat ETM+遥感数据反演地表温度,分析坡向和坡度两个地形因子与地表温度的关系;然后,在此基础上,将研究区的地表温度按坡向分成3个子区(阳坡、过渡坡和阴坡),根据阳坡地表温度与坡向的线性拟合关系将其校正到水平坡度上;最后,结合地质构造分布和地表覆被情况,在3个子区识别了4处地热异常,并与已知地热点进行比较验证。结果表明:坡向分区和阳坡坡度校正能够有效抑制地形效应,提高遥感地热异常识别精度,为山区地热资源的预测评价提供新思路。     

基于语义特征的堤防外坡激光脚点分割

在缺乏影像等辅助数据的情况下,本文直接利用激光雷达LiDAR点云数据,提取水系边缘,并在此基础上实现基于语义分割的堤防外坡激光点云提取方法。分两步进行边坡的提取:首先获取LiDAR数据中水体边缘轮廓线,进一步获取堤防边坡的下缘线;然后以下缘线为增长基线,通过最小二乘平面拟合,利用区域增长的方法,将边坡平面提取出来,从而获取边坡脚点。     

地图水系综合中等高线簇与河网协同的汇水区域提取方法

在地图水系自动综合中河流选取需要建立对不同河流重要性程度的有效判别。由于河流汇水区域直接反映河流的作用空间,因而其面积大小成为关键性的量化指标。目前基于河流的汇水区域自动提取方法主要从河流单一要素出发,按“空间均衡竞争”思想平分河流之间的区域,由于未考虑地形因素使得提取的汇水区域往往存在偏差,而传统基于DEM的汇水区域提取虽然考虑了地形,但没有与河流目标建立显性的对应关系。河流是一种天然的沟谷地性线,与山脊线具有对生互补的空间耦合关系,本文提出了一种等高线簇与河网双要素协同的河流汇水区域提取方法,该方法对河流与等高线的目标集合构建约束Delaunay三角网(CD-TIN)并将三角形分类,对不同类型的三角形分别采用骨架线提取规则与梯度向量引导的分水线搜索规则提取分水线段,连接形成网络结构并依此计算各河段的汇水区域。实验结果表明,本算法能更准确地提取河流汇水区域,从而为河流综合选取提供有效支持。     

基于阈值分割与决策树的SAR影像水体信息提取

目前我国的GF-3 SAR数据可实现全天时全天候的对地观测,已服务于海洋、减灾、水利、气象等多个领域。改进了基于阈值分割法与决策树的GF-3 SAR影像水体信息提取方法,首先对GF-3 SAR影像进行基本处理;再采用KI二值化阈值分割法进行图像分割;然后通过构建知识决策树模型来提取水体信息,为了提高精度,采用GDEM数据进行地表建模,提取山体阴影;最后利用空间分析功能将地形建模阴影图与提取的水体范围进行匹配,去除山体阴影,进而获得水体信息的精确范围。通过混淆矩阵计算得到水体信息提取的总体精度为89.22%,Kappa系数为0.71,精度优于基于光学GF-2号影像的水体指数法提取结果。整个流程人工干预少,具有自动化更强、效率更高的优势。