不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算

为了减小数字高程模型(DEM)分辨率对地形指数计算的影响,开发了一种不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算方法.选取汉江上游褒河流域作为研究区域,通过引入分辨率因子考虑DEM空间分辨率对单宽上坡集水面积的影响,应用分形方法处理DEM空间尺度对地形坡度的影响,将该算法应用到褒河流域DEM数据的计算中.结果表明:此法可以成功地由低分辨率的DEM数据获得与目标高分辨率精度相仿的地形指数分布,能在一定程度上消除DEM空间分辨率对地形指数计算的影响,因而对无资料地区的水文预报有着十分重要的现实意义.     

DEM数据分辨率对黑河金盆水库流域地形参数提取的影响分析

根据陕西省黑河金盆水库流域不同分辨率的DEM数据,采用数理统计方法分析DEM数据分辨率的变化对流域地形参数提取的影响,为建立流域分布式水文模型前期DEM数据分辨率的选择提供参考依据。对流域不同分辨率DEM数据分析得到:随着流域DEM数据分辨率的降低,流域的粗糙度值、最大坡度及平均坡度值、最大高程值、平面曲率和剖面曲率最大值及最小值的绝对值均有减小的趋势,最小高程有增大的趋势,坡向在DEM数据分辨率降低到一定程度时会出现较大变化,地形指数变化范围更趋于集中。     

采用Daubechies4小波变换简化DEM数据

首先分析了小波分析(WA)的特点和数字高程模型(DEM)的特性,说明多进制率小波变换可以在DEM数据简化和影像金字塔模型构建中发挥重要作用.为了说明实际效果,作者使用Daubechies4小波变换公式对某一地区的DEM数据进行多进制小波变换,并且选取一系列已知点验算DEM的简化误差.试验结果表明,简化样本之间保持了较好的地形相似性,并且表明简化误差的引入可以控制DEM的简化程度.     

基于地形综合指数的土地利用动态变化研究——以山西省运城市为例

以数字高程模型(digital elevation model,DEM)和1980,1996,2005年遥感影像数据为基础,用地理信息系统相关理论和方法,以山西省运城市为例,构建地形综合指数,并在此基础上分析各土地利用类型在各地形级别上的变化情况及速度.结果表明,地形综合指数比传统的单一地形因素方法更能综合地反映地形因素对土地利用变化的影响作用;地形因素对土地利用变化的影响作用明显,在不同地形级别上,土地利用分布、土地利用转移、土地利用变化速度等均表现出不同的时空变化特征.     

基于等高线的数字高程模型带状区域建模法

为简化传统方法用等高线地形图建立数字高程模型(DEM)时需先提取离散点数据、构建大量不规则三角形网(TIN)的繁琐过程,提出简便的带状区域法.首先对等高线进行完整性处理并按多边形编号存储,利用既有的等高线及其单边邻接关系将整个地形图划分为相互独立的带状区域,形成DEM模型;通过搜索查询点所在的带状区域及对应的等高线高程值,采用距离加权平均法计算查询点的高程.该方法建立的DEM模型明显减少了网格数量和存储空间,高程插值计算精度不低于TIN法,建模效率提高,适合于建立基于等高线的大型DEM.     

基于TanDEM-X和ERS数据的InSAR提取DEM的实验研究

以天山地区为研究区域,利用干涉合成孔径雷达干涉测量技术(In SAR)分别对Tan DEM-X和ERS获取的数据进行干涉处理生成数字高程模型(DEM),结合SRTM DEM和我国1∶5万数字高程模型标准,对所获取的DEM的精度进行比较和分析.结果显示,由于实验区域地形复杂、高程变化剧烈且植被茂密,2组数据生成的DEM与SRTM DEM之间的整体差值偏大,标准差分别为11.55 m和16.74 m,但Tan DEM-X数据获取的DEM精度更高.结果表明,在地形复杂区域Tan DEM-X数据能够监测到C波段数据所不能监测到的细节,其生成DEM的结果较ERS数据具有明显优势.     

基于不同采样率的短航程油耗估计

针对多因素影响下的短航程油耗呈现双峰分布,提出了使用高斯混合聚类(Gaussian mixture model,GMM)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法对短航程油耗进行估计。该算法先使用GMM对短航程油耗数据聚类,得到两个不同形状的聚类簇。以不同的采样率对两个聚类簇进行采样,构造子数据集,并对每个子集使用回归树进行训练。将CART回归树并行得到RF用于短航程油耗估计。在同一机型和航线,不同的航班数据上进行对比实验,结果验证了所提算法的有效性。     

基于空间分析方法对TIN模型建立后平区域的修正

基于等高线和其他地形特征要素构建的TIN模型，再内插生成DEM往往存在大量不合理平三角形造成的平坦区域，针对这些不合理的平坦区域提出了利用空间分析的方法，对其进行修正，使得DEM逼近地形特征，首先提出了利用似圆度以及其他参数对不同类型的平三角形进行归类，进而将不合理的平区域提取出来，然后针对不同类型的平区域使用不同的处理方法，对山顶造成的平区域采用了增加内插点的方法，对等高线曲率比较大的地方以及鞍部形成的平区域，采用平区域的缓冲区选择方法提取影响平坦区域内插值的高程点，采用局部内插方法获取其平坦区高程值，通过叠加运算的方法来修正不合理平坦区，最后通过实验验证了此方法的有效性。     

面向无人艇的船舶主动干扰意图识别模型

针对水面无人艇(USV)在进行障碍物规避过程中需要对船舶的干扰意图进行识别的问题,提出基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和连续隐马尔科夫模型(continuous hidden Markov model,CHMM)的船舶干扰意图识别模型.首先,考虑到意图识别的复杂性,基于USV与船...     

城区三维景观重建中的建筑物提取

在采用包含建筑物高程信息的DEM数据进行地形建模时,依次连结相邻网格点为多边形的绘制方式会带来建筑物墙面倾斜,建筑物与地形混淆的问题．针对这一问题,利用建筑物顶点与地形顶点之间具有较大高度差的特点,结合建筑物的几何特征,提出了一种在DEM数据中提取建筑物的算法．实验结果证明利用该算法重建出的城区三维景观具有更为逼真的显示效果．     

DEM对典型喀斯特山区地形及流域特征的尺度效应分析

通过对数字高程模型(DEM)数据进行最近邻方法重采样,获取不同空间尺度DEM数据.针对不同空间尺度DEM,研究地形因子和流域信息提取与DEM的尺度效应,并进行相关性分析.结果表明:1)随DEM空间尺度的增大,高程信息、坡度和地面粗糙度等地形因子的平均值呈下降趋势,河网总长度与河网密度值随DEM空间尺度的增大而减小,大尺度DEM无法较好地表达喀斯特山区细小河流信息;2)经相关性分析发现,坡度、地面粗糙度与DEM分辨率相关性较强,用幂函数拟合相关性为显著相关;3)借鉴信息熵理论方法分析可知,研究区地形和流域信息提取的DEM最佳分辨率范围区间为30~120 m.     

一种基于DEM数据的可视化数字地形绘制

给出数字高程模型(DEM)数据的存储格式,研究如何有效地读取DEM数据,并把它转化为可以被OpenGL图形库所读取的数据格式的方法.在此基础上,研究绘制三维地形涉及到的问题及其绘制原理,给出了利用OpenGL图形库进行地形绘制的简单易行的实现方法,并给出实例.最后,讨论了现存的几种地形简化方法,为解决基于DEM数据的地形实时、快速绘制打下了基础.     

重力场模型和DEM提高GPS高程转换精度

为了充分利用GPS观测数据中的高程信息,提高山区GPS大地高转换为正常高的精度,利用国内外最新的重力场模型和数字高程模型（DEM）数据,采用移去-拟合-恢复方法进行GPS高程转换,并与三等水准实测高程进行比较,结果表明：在地形起伏较大的山区,利用高精度的地球重力场模型,可将GPS高程转换的精度提高50%左右。地形改正也可以在一定程度上提高GPS高程转换的精度,地形对高程异常的影响与地形起伏程度和拟合点间高差有关。对于几何水准难以施测的山区利用GPS观测信息确定高精度海拔高程有重要意义。     

复杂条带状沟谷地形点云抽稀与内插算法对数字高程模型构建的精度影响

针对点云数据构建数字高程模型(DEM)的精度受点云抽稀和内插算法等因素影响的问题,设计不同点云抽稀方法和不同内插算法对DEM构建精度影响的两组试验,寻求适用于复杂条带状泥石流沟谷地形构建DEM的组合方法 .利用空间抽稀、体素分割抽稀、随机抽稀3种方法以96%的抽稀率对原始点云数据进行抽稀,得到的抽稀结果再分别应用自然邻点插值法、反距离权重法(IDW)、克里金法、样条函数法4种内插算法进行内插,共构建出12种组合生成DEM的方法,对每种组合方法构建的DEM进行高程和坡度精度评价分析.结果表明,针对泥石流沟谷地形空间抽稀条件下利用IDW进行DEM内插的结果最为可靠,拟合优越度为0.999 540,平均误差为0.746 2 m,中误差为1.262 9 m.     

Amery冰架附近区域年际表面高程变化分析

使用基于坡度改正的ICESat(冰云和地面高度卫星)激光测高数据重复轨分析法对2003至2009年2月与10月Amery冰架及其附近区域进行了表面高程变化分析.该区域的ICESat轨道重复轨之间的平均距离为100m,平均坡度为0.3%,使用数字高程模型(DEM)进行重复轨间的坡度改正可以消除坡度对重复轨之间高程点投影时的影响.最终得到了2003～2009年2月和10月的总体平均高程变化,以及不同高程区间内的平均高程变化.结果表明海拔较低即更靠近海洋的区域高程变化剧烈,波动范围在±40cm左右甚至超出,而海拔较高即内陆区域的高程变化较缓和,波动范围在±10cm以内.     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

基于不同空间分辨率DEM的地形因子分析比较

地形因子是描述地理空间信息最直观有效的数据,是表达地形的重要指标.基于DEM数据的地形因子提取也是各类地理空间相关研究的基础和核心.以德钦县为研究区域,在ArcGIS软件平台支持下,分别基于云南省德钦县四种不同分辨率(30m、45m、60m和90m)DEM数据对坡度、坡向、平面曲率以及剖面曲率四个地形因子进行提取.并采用对比分析法和图表法对数据进行统计分析,得出不同空间分辨率所提取的各地形因子之间的差异.结果表明,对于德钦县来说,随着DEM精度的降低,地形信息不断被综合,更趋于概括,各地形因子地形信息的变化也都具有一定的规律.     

基于层次细节简化和分形的真实感地形生成

研究数字高程模型及分形理论后,提出一种新的地形建模方法,即利用DEM数据生成地形框架,运用分形理论生成细节;框架生成过程中采用层次细节简化技术简化地形,提取大致描绘地形总体形状特征的数据,再运用分形理论进行细节绘制,并结合视点变化提出新的面片可见性判别方法.实验证明,文中方法能够充分发挥DEM法真实度高和分形法数据量少,速度快的优点.     

最近邻河道相对高度及其在中国洪水淹没制图中的应用

基于国际上由数字高程模型（digital elevation model，DEM）衍生的最近邻河道相对高度（height above nearest drainage，HAND）概念，采用STRM DEM数据派生了中国1000和250 m水平分辨率的HAND数据集，并将HAND数据集应用于洪水淹没制图，建立了河道水位相较枯水期上涨1~10 m情景下的中国河道型洪水淹没图库．进一步以淮河一级支流淠河2020年7月大洪水为例，采用遥感提取及HEC-RAS计算的淹没范围，验证了基于HAND绘制的淹没图．结果表明，HAND相对于经典的DEM能够补充提供局地地形信息，基于HAND的淹没制图方法具有可行性和合理性．本文计算的中国HAND数据集可为地理学相关领域的研究提供凸显局地特征的地形数据，建立的基于HAND的淹没图库可为中国的洪水淹没制图工作及洪水风险管理提供参考．      

一种基于网格数据的等高线生成算法

等高线在地理空间信息表达中占据着重要的地位,与数字高程模型(DEM)都是用来表示地形信息的,从格网DEM中快速提取等高线数据并绘制出精确的等高线是十分有必要的。在格网生成等高线的传统算法基础上,提出一种针对数据量少、数据分布大致呈网格分布的网格等高线生成方法,在网格的横边和纵边上快速扫描跟踪各个等值线的点并绘制出地形图的等高线和水利大坝的温度等值线。试验结果显示算法具有较高的精度和实用性。