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等高线拓扑关系定量表达对空间认知、地形特征挖掘、地图综合等至关重要。然而,已有研究多针对等高线树的生成及综合算法,缺乏等高线拓扑关系及其与尺度变化关系的定量表达,不同地貌类型其变化规律是否一致仍未知。为此,通过分带与投影转换、非闭合等高线拓扑检查与闭合及有向等高线树的构建等,发展了一种等高线拓扑关系定量表达方法。采用高山、中山、平原地貌60组多尺度等高线数据集,探究不同地貌类型的多尺度等高线拓扑指标及其随尺度变化规律的一致性。试验结果表明,相邻尺度等高线拓扑指标变化规律符合空间认知与推理,不同地貌类型多尺度等高线拓扑指标与尺度变化间关系可用同一个幂函数定量表达,该结论为基于多尺度空间相似关系等高线全自动综合的实现提供了理论支撑。 相似文献
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根据地性线绘制等高线的研究 总被引:8,自引:2,他引:6
根据地形特征点和地性线绘制等高线是测绘大比例尺地形图等高线的主要方法,本文在分析现有自动绘制等高线方法的基础上,提出了一种根据地性线及其拓扑关系直接求取和跟踪等高线的方法。针对利用各种传统曲线光滑算法所绘相邻等高线间常常出现不协调现象的缺点,首次提出并详细讨论了相邻等高线通过点间的抛物线双向加权平均光滑算法。大量实践表明,利用本文所提出的跟踪和光滑方法所绘等高线的光滑性和协调性是令人满意的。 相似文献
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根据地性绘制等高线的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据地形特征点和地性线绘制等高线是测绘大比例尺地形图等高线的主要方法,本文在分析现有自动绘制等高线方法的基础上,提出了一种根据地性线是其拓扑关系直接求取和跟踪等高线的方法。针对利用各种传统曲线光滑算法所绘高邻等高线间常常出现不协调现象的缺点,首次提出并详细讨论了相邻等高线通过点间的抛物线双向加权平均光滑算法。大量实践表明,利用本文所提出的跟踪和光滑方法所绘等高线的光滑性和协调性是令人满意的。 相似文献
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已有的多源等高线匹配方法主要基于等高线拓扑关系构建以及基于空间欧氏距离的相似性度量,缺少对等高线几何形态相似性的考虑,在等高线密集区域、图幅边界区域以及地形变化剧烈区域易产生误匹配情况。为此,本文提出一种基于几何特征相似性的由粗匹配到精匹配的多源等高线匹配策略。提出顾及局部特性的基于节点曲率以及法向量与横坐标轴夹角的混合特征描述测度,将等高线点序列转化为几何形态特征描述序列,引入最长公共子序列算法,量化计算多源等高线数据之间的相似程度,并依据相似度实现同名等高线匹配。利用模拟数据和真实数据对本文方法的可靠性和运行效率进行验证,试验证明,本文提出的匹配策略顾及了等高线空间位置特征和几何形态特征,能够保证较高的匹配精度和运行效率,并具有较好的适用范围。 相似文献
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一种基于等高线的地形特征线提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
地形特征包括地形特征点和特征线,是进行地貌分析与处理的基本对象,也是地貌结构化综合的重要内容。提出并实现了一种新的等高线特征提取方法。该方法通过对等高线进行凹凸段划分,获得等高线特征段(包括凹段和凸段,分别对应山谷和山脊),利用最大角作为约束条件,利用特征段的边作为约束边对所有特征段构建约束型Delaunay三角网。然后,获取特征段CDT的骨架线作为局部特征段的地形特征线树,并将每棵地形特征线树的叶节点作为相应特征段上的特征点。最后,利用特征段及其CDT对特征点进行匹配,完成地形特征线的追踪,生成地形特征线。 相似文献
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基于Delaunay三角网模型在矢量等高线基础上通过弯曲特征分析,给出了一种地形结构特征提取及谷地树组织的方法,与传统的基于DEM或TIN数据结构提取地形特征的方法相比,该方法不仅得到了谷地系统在平面图上的拓扑结构,还获得了河谷在空间分布上的汇水范围,依托矢量线、多边形的几何关系判断,增强了谷地树组织中的结构化,避免了DEM方法中的噪音干扰,方法的核心是Delaunay三角网在单根等高线弯曲深度表达上的层次结构识别。基于系统地实验详细讨论了3种树的结构化组织:等高线弯曲特征嵌套结构表达的二叉树、谷地系统拓 相似文献
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基于Delaunay三角网模型的等高线地形特征提取及谷地树结构化组织 总被引:12,自引:0,他引:12
基于Delaunay三角网模型在矢量等高线基础上通过弯曲特征分析,给出了一种地形结构特征提取及谷地树组织的方法,与传统的基于DEM或TIN数据结构提取地形特征的方法相比,该方法不仅得到了谷地系统在平面图上的拓扑结构,还获得了河谷在空间分布上的汇水范围,依托矢量线、多边形的几何关系判断,增强了谷地树组织中的结构化,避免了DEM方法中的噪音干扰,方法的核心是Delaunay三角网在单根等高线弯曲深度表达上的层次结构识别。基于系统地实验详细讨论了3种树的结构化组织:等高线弯曲特征嵌套结构表达的二叉树、谷地系统拓扑关系表达的平面结构树、水文意义上主支流河谷表达的语义层次树。 相似文献
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In the representation of topographic data, the distribution of hydrographic networks should be constrained by the contour model’s landform features. During the integration of topographic databases, however, spatial conflicts may destroy these constraints, generating inconsistencies. This study presents a method to detect and correct inconsistencies between river networks and contour data by spatial knowledge. First, structured terrain features are extracted from the contour-based geometric representation and matching relationships between rivers and contours are constructed based on spatial knowledge of the distribution of rivers and talwegs. We then propose a distance metric for measuring differences and identifying inconsistencies between the matched river and contour features. Three correction approaches are provided for different inconsistency situations, including river adjustment referenced to the contour, contour adjustment referenced to the river and adjustment of both river and contour to middle positions. We apply the proposed method to the integration and maintenance of national topographic infrastructure in order to demonstrate its effectiveness. 相似文献
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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。 相似文献
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通过形状匹配技术以获取等高线之间的相似程度,通过构建等高线树以获得等高线之间的邻近程度,然后将邻近的且形态相似的等高线实施聚类,实验结果表明聚类结果正确可靠。在获得聚类结果的基础上,还对等高线图进行了地形特征提取和数据压缩。 相似文献
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针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息。基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性。 相似文献
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阐述了地理信息系统空间数据库的发展,分析了全球地形数据管理对数据组织结构的要求和数据高效索引的需求。在此基础上提出了适合于网络环境下地理信息系统中海量地形数据管理以及全球地形环境构建的多分辨率四叉树金字塔地形数据管理模型,并阐述了其中涉及到的主要技术问题的解决方案。 相似文献
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在西部黄土高原复杂地形地貌下构建采煤沉陷盆地和提取水平位移的难度较大,传统地表沉降监测手段只能获取线状数据,效率低,而重复轨道合成孔径雷达干涉测量技术在大梯度形变区域易出现失相干现象,难以达到矿区地表沉降监测精度要求。提出了一种基于无人机载激光雷达点云数据构建沉陷盆地和提取水平位移的方法。结合多地形因子构建深度神经网络(deep neural network,DNN)模型,提取沉陷盆地构建过程中受地形影响较小的特征稳定区,利用较优插值算法对稳定区进行拟合,得到完整沉陷盆地。为了提取采煤地表水平移动信息,将二进制形状上下文特征描述算子与多地形因子融合起来,以改进特征匹配算法。基于此设计地表水平移动提取方案,提取主断面水平移动信息,同时对水平移动提取误差与点云密度、地形因子进行定量分析。榆神矿区结果表明,利用结合地形因子的DNN模型能有效提取特征稳定区,在复杂地貌下减小了沉陷建模误差,为构建采煤沉陷盆地提供了一种新方法;利用融合地形特征的改进特征匹配算法提取的水平移动曲线符合采煤沉陷水平移动基本规律,与水平移动偏差相关性较强的地形因子可用于衡量改进特征匹配算法对水平移动提取误差的大小。 相似文献