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Delaunay三角网是表示地形的一种常用方法,在DEM内插中也有着广泛的应用.文中利用自适应分块技术进行Delaunay三角网的快速构建,实现了基于Delaunay三角网的DEM规则格网快速内插,内插结果能较好地顾及地形特征且反应地表的真实形态. 相似文献
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顾及非线性地形因子的地表面积计算 总被引：1，自引：0，他引：1
研究地表面积统计数学模型及其影响因素,消除不同分辨率DEM计算所得地表面积的差异,对综合利用多尺度DEM数据精确统计和监测地表面积具有重要意义。本文研究提出了一种顾及复杂地形因子的地表面积统计方法。该方法首先利用泰勒级数逼近原理对微观地形因子进行最小二乘估计,然后利用这些地形因子对DEM和多边形区域边界进行加密,最后利用加密后的DEM和多边形边界构建地表三角网统计地表面积。试验表明,在局部地形因子显著的山区或丘陵地区,使用不同分辨率DEM所统计的地表面积存在较大的差异,而顾及地形因子的地表面积统计方法可明显提高低分辨率DEM地表面积统计精度。 相似文献
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管李义 《测绘与空间地理信息》2021,44(10):193-195
为了解决传统DEM插值方法会导致地形过于平滑、数据精度不高的问题,提出基于稀疏表示重建DEM数据.以最新公布的TanDEM-X DEM为实验数据,利用双线性插值法、克里金插值法、反距离权重插值法和本文方法对TanDEM-X 90m DEM进行重建生成较高分辨DEM,并从视觉检查、统计值和DEM差值图对不同算法进行分析和评估.实验结果表明,本文方法生成的DEM可以避免传统插值方法造成的平滑地形问题,有效抑制地形噪声,地形细节特征丰富,能够较好地保持真实地形. 相似文献
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栅格DEM微地形分类是数字地形精细化应用的基础，基于规则化知识的栅格DEM微地形分类方法存在自动化程度低、分类残缺等问题。本文利用BP神经网络的优势构建了栅格DEM微地形分类的人工智能方法与实现途径。以山体部位分类为微地形分类典型样例进行试验验证与分析，试验结果表明，栅格DEM微地形分类的BP神经网络法较已有的地形因子叠加分析方法存在明显优势，不仅在流程上可避免烦琐的数据叠加分析过程，而且分类结果的完整性和错分率都得到有效改善；在山体部位分出的6种微地形中，冲积地对该方法适应性最强，准确率为100%，背坡的适应性最弱准确率为89.23%。 相似文献
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研制了基于彩色地图的DEM快速生成系统.它通过对彩色地图图像进行分色、定向、跟踪等处理,自动、快速获取高精度的地形三维数据,然后再利用RSI公司的软件IDL快速建立DEM. 相似文献
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机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献