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地图数据库中的结构化河网及其自动建立 总被引：3，自引：0，他引：3
杜清运 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,(2)
本文提出了一种基于河段的结构化河网,讨论了这种结构化河网的自动建立过程,主要包括两个结构索引即线索树结构索引及层次结构索引的自动产生;根据包含以上两个索引的结构化河网,提供了若干检索函数,作为地图数据库中结构处理时结构信息的提取手段。 相似文献
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自动建立结构化河网的算法改进 总被引：1，自引：0，他引：1
本文论述了结构化河网的特点及其计算机描述，详细介绍了自动建立结构化河网的算法。本文的重点在于对自动建立层次结构索引的算法研究，实验结果表明此算法严谨明了，编程简单，效果很好。 相似文献
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数字河流数据的自动综合 总被引：2，自引：0，他引：2
本文主要介绍了数据库中水系要素综合中河流的自动综合方法，尤其是对非结构化河网中河流的自动选取作了较为详细的论述，并通过数据库中一幅完整图幅的河流数据对文中介绍的自动综合方法进行了验证。 相似文献
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面向自动综合的河系结构化模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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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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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水系是具有高度结构化特征的复杂空间数据,在不同水文条件和地形环境下发育的水系形态可以表现为多种模式,如格状河系、羽毛状河系、平行状河系等,使得水系选取具有较大难度。探讨了河流分级(汇流区域特征)、河网结构层次化(河流分布的地理特征)与水系选取之间的关系,提出了基于流域的河流自动选取,从河流的局部重要性出发,考虑河流的分级主要基于两点:一是确定选取单元为流域;二是对流域内河流通过等级关系选取高等级河流,同等级间河流根据长度、密度、河流间距离等综合指标进行选取。 相似文献
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地理信息系统中的河网平面结构模型及其自动建立 总被引：3，自引：0，他引：3
地理信息系统的建立过程中，如何灵活高效地获取各地理背景要素的数据及其后续处理始终是地学工作者要解决的瓶颈问题之一，针对其中的河网要素，本文提出了一种以河流为数据采集基本单元的河网数据结构模型，并讨论了其在计算机中的表示方法及有关算法。 相似文献
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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. 相似文献
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为从SPOT-5图像上提取苏州河网,设计了一种按层次进行的河网结构类型识别方法。首先,针对苏州河网总体结构特征,选择出典型判别因子；然后,用其中某一个或几个判别因子进行判别,按照统计特征分成可能的几个类别,再在结果类别中利用其它因子进行下一步判别。这样,以二分法的方式逐层深入地进行分类,最后达到河网结构类别识别的目的。 相似文献
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目前三维Douglas-Peucker(3D_DP)算法主要应用于单一类型的DEM综合。本文引入"弯曲调节指数"来改进3D_DP算法,提出了一种三维空间河网要素与DEM综合的新方法,即将河网线矢量提取成三维离散点数据集(增加高程属性),与DEM三维离散点数据集合并,在河网层次化选取基础上,利用改进的3D_DP算法对合并数据集进行综合操作。通过试验结果的对比和分析表明,该方法通过弯曲调节指数的调节使河流自身所具有的弯曲形态与地形的主要特征得以同时保留,试验效果良好,实现了三维空间河网要素与DEM数据在同一简化因子作用下的综合,提升了地图综合的质量。 相似文献
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The anomalous channel pattern in the midland stretch of the river Karamana, having highly sinuous and incised course with varying floodplain, is analysed to determine the different stages of evolution of the river channel in response to the structural disturbances in the area. Geometric analysis of foliation, geospatial analyses of sinuosity index, hypsometry, channel and streamline changes, river channel cross-profile, longitudinal profile and derivation of fold structure from satellite images were attempted in evaluating the characteristic features of the selected river segment. Datasets used in the analysis were collected through the detailed fieldwork, structural mapping and interpretation of satellite images and satellite-derived digital elevation data. Systematic analysis of the channel pattern of the selected reaches of the river, in 1915, 1968 and 2008 classifies the river as tortuously meandering. Implications of tectonic disturbance can be inferred from the presence of channel incision, unpaired terraces, younger terrain with intense erosion, knick points, convex river long profile, and high hypsometric integral, oscillating and unpaired character of the river channel. Structural analysis along with GIS and remote sensing studies proved the presence of a major fold with a NW–SE-trending axial surface. An evolutionary model is proposed to elucidate the channel planform changes in response to the deformation and tectonic uplift of the region. 相似文献
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DEM 辅助下的河道细小线性水体自适应迭代提取 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种河道细小线性水体自动识别方法。该方法综合应用了空间知识、光谱计算和全局--局部迭代模型算法。首先,利用全球30米ASTER DEM数据,生成流域的水系分布矢量图;然后,以DEM水系分布图作为先验知识,通过空间分析形成信息提取目标区,为后续信息提取提供了目标靶区;再次,通过水体光谱指数计算和NDWI全局阈值分割,得到靶区水体分布的初步信息;最后,在水体指数全域分割的基础上,通过局部水体指数物理特征分析、自适应阈值选择和迭代计算,实现局部河道水体精确提取。试验采用ETM+数据对伊犁河上游的支流河道进行信息提取,结果表明该方法能够快速准确地完成大流域范围内的河道水系制图,并能够最大程度地降低细小河道水体识别中背景光谱信息混杂的干扰,提高了遥感信息提取的针对性和计算的效率。 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