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相似文献
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1.
详细讨论了等离线表达地形的规划和以此为基础自动建立等高线关系的方法,对地形特征点、线的提取改进了已有较成熟的方法,建立了一套实用的高等线图形简化的渐进式方法,并对其特殊情况的处理提出了具体的算法。这种方法把不同比例尺跨度的等高线图形综合融为一体,易于实现,等高线图形简化时的等高线相交可在综合过程中控制。  相似文献   

2.
等高线的空间关系规则和渐进式图形简化方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
详细讨论了等高线表达地形的规则和以此为基础自动建立等高线关系的方法,对地形特征点、线的提取改进了已有较成熟的方法,建立了一套实用的等高线图形简化的渐进式方法,并对其特殊情况的处理提 出了具体的算法。这种方法把不同比例尺跨度的等高线图形综合融为一体,易于实现,等高线图形简化时的等高线相交可在综合过程中控制。  相似文献   

3.
针对数字化等高线数据,研究地形特征线的提取。总结了地形特征线提取的判断依据和相关方法;提出采用曲线弯曲原理和分析方法对等高线数据进行地形线自动提取的方法,采用整体分析与局部分析相结合的方法提取特征点,按属性连接地形线的实现过程。对自动生成的山脊线和山谷线进行适当的人工编辑,最终得到比较准确的地形特征线。  相似文献   

4.
针对基于特征的地形简化方法不能很好的同时顾及特征点和骨架线的问题,提出了一种特征点与骨架线约束下的数字高程模型简化方法,在选取重要的地形特征点构建简化不规则三角网的同时,利用地形骨架线对简化过程中不规则三角网的生长实施约束。从等高线生成、高程精度、地形形态描述指标和地形骨架线保持程度4个方面,与广受关注的特征点方法、新近提出的复合方法进行对比。实验结果表明,本文提出的方法在各个方面均较显著地优于前两种方法,能够在地形简化过程中更全面、更大程度的保留初始地形的形态。  相似文献   

5.
章铭芳  杨敏  周启 《测绘通报》2015,(11):47-51
针对地形图上的高程点,提出了一种保持群分布特征与个体重要性意义的选取方法。一方面结合等高线表达上的地形特征、河流道路等重要地理目标区分个体高程点的重要性意义;另一方面基于Delaunay三角网及Voronoi图模型提取高程点群分布结构化特征,在此基础上评估单个高程点的选取概率,并以一种渐进式删除的方式实施选取。试验表明,该方法在保留具有重要性意义个体高程点的同时,也可以较好地保持原有的空间分布特征。  相似文献   

6.
基于三角网渐进式简化的等高线多尺度综合   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种基于三角网渐进式简化的等高线多尺度综合方法,实验结果表明,其不仅可以较好地保留地形特征,而且可以完全避免等高线相交现象的产生.  相似文献   

7.
提出了一种提取山脊线和山谷线的新方法。基于矢量等高线,以Mean Shift思路为全局步骤,以多因素流水模型为局部追踪依据,在提取特征点的同时完成山脊线、山谷线追踪。首先建立等高线间的拓扑关系,确立追踪起点;然后分割等高线弯曲,并依此建立虚拟扇形区域;最后,建立多因素流水模型,根据"流向最大概率"原则,追踪山脊、山谷线。实验结果表明,该方法能更加准确地提取地形特征点,增强抗噪性,并在特征点提取的同时完成山脊、山谷线的连接,大大减少运算量。  相似文献   

8.
地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克(3D Douglas-Peucker,3D DP)算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。  相似文献   

9.
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  
张尧  樊红  李玉娥 《测绘学报》2013,(4):574-580
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   

10.
对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。  相似文献   

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