基于OpenGL的河道地形实时仿真方法

由于分析跨河桥梁、防洪堤坝等水利工程影响河流过水断面、上下游防洪的相关软件较少,而且目前多数三维建模软件侧重于三维对象的建模,缺乏对场景和模型的实时控制,因此,提出并实现基于OpenGL的河道地形实时可视化显示系统.该系统首先从航测数字线划图(Digital Line Graphic,DLG)文件中自动提取数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,然后选用分段二次Lagrange插值基函数对原始河道地形数据进行插值处理,最后以三角形不规则网(Triangular Irregular Network,TIN)为基础,采用Visual C 并结合OpenGL的编程环境进行实现.     

多尺度小波分析用于DEM网格数据综合

数字高程模型(DEM)虽已广泛应用于地学、景观以及区域规划等工作，然而在不同尺度下，不同的系统对其数据量的要求是不同的，且数据量将影响系统运行及分析的速度；其次等高线的制图综合也可直接通过数字高程模型数据的综合来实现，为了加快DEM数据综合的速度和保持综合前后DEM数据特征一致性，提出了一种采用小波多尺度分析的方法来进行DEM网格数据综合的方案，并给出了数字高程模型网格数据的综合基本模型。同时对综合以后的可靠性分别从数据量、断面图和曲面面积变化等方面进行了分析。具体实例说明，将多尺度小波分析用于DEM网格数据综合是有效的。     

数字高程模型数据的无损数字水印

针对数字高程模型数据（简称DEM数据）提出广义直方图的概念,以DEM数据作为信息承载对象,采用修改广义直方图的方法嵌入水印信息,提取水印时不需要原始数据,水印提取后可完全恢复DEM数据,具有较高的经济价值。此方法计算复杂度低,适宜处理浮点精度的DEM数据,在保证较高峰值性噪比（平均42 dB）的同时嵌入信息量大（≥48.8 KB）,带水印的DEM数据能很好地保持地形形状和起伏特征。     

任意输电线路的DEM快速裁剪算法

传统获取带状目标数字高程模型(DEM)数据的包围盒方法存在效率低、数据下载量大的问题。为此,提出基于空间分析的平滑缓冲区DEM裁剪提取算法和基于矩形拼接的DEM裁剪拼接算法,利用空间分析和矩形拼接的优势,实现带状DEM数据高效、轻量级的提取。采用电力行业三维输电线路的DEM工程数据进行实验,结果表明,所提算法在提取效率、算法复杂度和提取结果的数据量方面,相比传统的包围盒方法均有显著优势。     

利用DEM数据绘制等高线的自适应算法

数字高程模型(DEM)近年来发展迅速，地形数据越来越多地采用这种模型存储。利用DEM数据绘制地形等高线，是实现地形可视化的重要方法。文中提出了一种利用DEM海量数据自适应地绘制地形等高线的算法。该算法执行效率较高，对计算机硬件配置要求较低。     

从DEM中自动提取自然水系

为了从数字高程数据中自动提取区域水资源信息，以提高基于GIS的区域水资源勘查评价工作的效率，提出了一种从DEM中自动提取自然水系的实用方法，该方法通过DEM数据预处理，首先将其中的洼地和小平原改造成斜坡；然后依据水总是沿斜坡最陡方向流动的原理，确定DEM中每一个栅格点的水流方向，再根据各点的水流方向数据，计算出每一个栅格点的上游给水区；接着，根据栅格点上游给水区数值，用阈值法确定水系栅格点，并对水系栅格点进行筛选；最后，根据水系栅格点的水流方向，将整个水系追索出来，另外，还用该方法对试验区的DEM数据进行了自动提取自然水系的试验，其结果与用手工方法提取的水系基本一致，证明该方法是有效的。     

基于GIS三维地形的数字高程模型建模实例

简述了数字高程模型的概念,包括数字高程模型的三维地形表面建模原理、方法及技术,并给出使用VC++生成和读取DEM数据的实例。     

一种多进制小波变换DEM数据简化方法

通过对DEM数据的二维多进制小波变换系数特征的讨论，针对三维地理景观的动态、实时绘制问题，提出了一种基于多进制小波变换的数字高程模型数据压缩方法，给出了DEM数据多进制小波系数编码压缩算法及其算法实验结果。     

基于EMD的DEM数据信息伪装技术

提出了一种全新的基于经验模态分解的数字高程模型（DEM）数据伪装技术。首先利用SHA-256单向Hash函数产生由种子控制的伪随机序列,扩充序列后再用经验模态分解生成用于伪装的DEM数据,伪装后的DEM数据具有较高的视觉欺骗性。同时针对DEM数据提出了广义直方图的概念,通过修改广义直方图在伪装的DEM数据中以便可逆地嵌入水印。本方法保证提取水印后可完全恢复伪装DEM数据以及使用种子可完全还原秘密DEM数据,算法安全性较高。     

利用DEM数据绘制等高线的自适应算法

数字高程模型(DEM)近年来发展迅速,地形数据越来越多地采用这种模型存储.利用DEM数据绘制地形等高线,是实现地形可视化的重要方法.文中提出了一种利用DEM海量数据自适应地绘制地形等高线的算法.该算法执行效率较高,对计算机硬件配置要求较低.     

顾及地形的铁路线路模型建立方法

提出一种构建三维地形及线路整体模型的方法，该方法利用DEM数据生成四边形网格对地面进行描述，将铁路路基剖面线覆盖到DEM上，剖面线与DEM网格线相交，将此交点作为新的插入点生成局部三角网，通过集成AutoCAD及3DS即可达到对铁路线路进行三维造型的目的。     

基于数字图像处理的海底三维地形重建方法

水下地形匹配辅助导航是目前导航领域研究的新方向,而分析地形匹配算法需要以水下三维数字地图为基础。为了得到满足匹配精度要求的海底三维数字地图,提出了一种利用GeoTIFF格式的海底地形图像重建数字高程模型(Digital Ele-vation Model,DEM)的方法:首先提取图像中的像素颜色信息和地理信息,然后通过数字图像处理技术得到水深数据规则网格,利用插值方法进行平滑处理,最后对海底三维地形进行重建并利用该图进行了地形匹配仿真。仿真结果证明了上述方法是有效地获取海底数字地图手段,为分析海底地形匹配算法提供了基础。     

利用星载InSAR技术提取镇江地区DEM及其精度分析

InSAR技术是目前获取高精度数字高程模型（DEM）的一种新方法。为了分析InSAR技术提取DEM的精度,首先介绍了美国航天飞机雷达SRTM DEM的精度和数据结构,然后以江苏镇江地区作为试验区,采用ERS1/2卫星影像来提取DEM,并对星载SAR提取的DEM与SRTM 3弧秒分辨率DEM的精度作了比较。 结果表明,利用星载SAR提取的DEM分辨率与SRTM 3弧秒分辨率的DEM相当,能很好地显示出地形起伏（如山脉、沟谷）的纹理特征。进一步的研究还表明,利用InSAR技术提取DEM的精度与SRTM 3 DEM之间存在5米左右的系统误差,并对产生这一系统误差的原因作了详细分析。     

由离散点和特征线构建DEM的优化控制方法

基于拉普拉斯方程和优化控制(OC)理论,提出一种构建地形的OC方法.以极小化拉普拉斯方程左端项平方和为目标函数、采样离散点作为等式约束条件、河流线作为不等式约束条件、格网点附近的离散点集的高程范围为上下界约束条件,形成一个标准的OC问题,求解该问题即可获得融合原始数据中隐含信息的数字高程模型(DEM).通过调节OC的参数值,可以获得不同的DEM.实际案例表明,OC方法既能保证地形曲面的整体光滑性,又能保证DEM结果对于原始数据的忠实性,其模拟结果优于约束不规则三角网方法.     

基于平面不规则三角网的DEM数据压缩与质量分析

针对构建的不规则三角网,依据相邻三角形法线向量之间的夹角为判断依据,给出一种基于平面不规则三角网(TIN)的DEM数据压缩方法。在详细推导了压缩准则的基础上,给出了压缩判断阈值的确定方法。为了说明该压缩方法能顾及地形特征,对压缩方法的可靠性作详细介绍,并说明了该方法的可行性。     

DME/DME导航信号有效覆盖分析

针对地形因素对信号覆盖范围存在遮蔽的问题,提出一种结合实际地形分析DME/DME导航信号有效覆盖范围的方法。采用可视性分析方法,通过数字高程模型数据定量分析单个DME台站的信号覆盖范围,并与地理信息系统相结合,以京沪区域导航航路为例对DME/DME信号的有效覆盖范围进行分析与研究。仿真结果证明,该方法可准确地预测DME/DME信号的覆盖范围,能为区域导航程序设计提供可靠的理论支持,避免潜在的安全风险。     

Deriving terrain and textural information from stereo RADARSAT data for mountainous land cover mapping

A new procedure is proposed for land cover classification in a mountainous area using stereo RADARSAT-1 data. The method integrates a few types of information that can be extracted from the same stereo RADARSAT images: (1) the Digital Elevation Model (DEM) generated from the stereo RADARSAT images; (2) terrain information (elevation, slope and aspect) extracted from the derived DEM; and (3) textural information derived from the same RADARSAT images. An Artificial Neural Network (ANN) classifier is applied for the land cover classification. Performance of the proposed method is evaluated using a mountainous study area in Southern Argentina, where there is a lack of up-to-date information for environmental monitoring. The results show that the integration of textural and terrain information can greatly improve the accuracy of the classification using the ANN classifier. It demonstrates that stereo RADARSAT images provide valuable data sources for land cover mapping, especially in mountainous areas where cloud cover is a problem for optical data collection and topographical data are not always available.     

面向对象滑坡信息提取中DEM空间分辨率影响分析

数字高程模型(DEM)是识别滑坡的重要特征,而在实际应用中通常难以获取研究区的高分辨率DEM数据。为分析DEM分辨率对滑坡提取的影响并确定满足应用的分辨率要求,将原始10 m分辨率DEM重采样为空间分辨率不同的15、20、30、50、75与100 m,采用DEM及其衍生数据辅助高分遥感影像的面向对象滑坡信息提取方法进行实验。实验结果表明:当DEM分辨率小于30 m时,对面积大于5 000 m²的滑坡能得到较好的识别和分类;大于30 m时虽难以区分出滑坡类型,但通过调整部分规则参数仍能实现对滑坡的监测。该研究对于准确提取滑坡信息所需DEM产品的选择具有一定的指导意义和参考价值。     

基于快速排序的数字高程模型分级填洼算法

数字高程模型（DEM）的填洼过程是水系提取中最耗费时间的过程,在Moran和Vezina提出的填洼思想（M&V填洼算法）的基础上,建立了基于快速排序的分级填洼算法,既能有效地减少填洼过程中的搜索路径,提高填洼效率,又能保证依此提取水系的完整与连贯。对于一个给定的DEM地形,传统的填洼算法的执行效率是固定的,而分级填洼的实际执行效率取决于分级数量,对于自然流域,一般200至500的分级量可使计算效率达到最高。通过在6个不同流域上的应用表明,在平均情况下,分级填洼算法的时间复杂度约为O(n1.29),其执行效率远高于M&V填洼算法及Arcgis 9.2（采用改进Jenson&Domingue算法）的执行效率。