一种在DEM平地中的河网水流方向估算方法

在基于DEM的水文分析中,如河网水系提取、区域侵蚀评价等需要将栅格赋予水流方向。平地流向成为较为棘手的问题之一,前人的研究多以修正DEM值来确定平地水流方向,在合理性和效率方面还有待进一步提高。文章提出了一种计算平地流向的算法,以平地的初始汇流累积量为参考,按照最短路径和就近原则算法提取流向。通过与JD方法和Barnes方法进行对比,本文方法能够有效地提取平地流向并避免平地平行流问题,适合于流向及汇水面积提取,且效率较高。该方法是平地河网提取方法的有益尝试,也是对数字地形分析技术的补充。     

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SRTMDEM的流域特征信息提取——以鄱阳湖流域为例

基于DEM数据提取水文特征因其快速高效,得到了广泛的重视和应用,然而由于传统测绘DEM数据高程获取的问题,提取的水文特征结果的精度不甚理想.本研究选用遥感手段获取的、经过SWBD水系数据预处理的SRTM DEM数据,利用D8水系提取算法实现了鄱阳湖流域的边界提取和亚流域划分.提取结果表明,应用遥感源地形数据提取流域水文特征具有较高的精度和效率,显示了遥感面源数据在更新水文研究基础数据中的优势.     

基于SRTMv4的异龙湖流域地形因子提取

以最新SRTMv4版DEM作为基础数据,选择异龙湖流域为研究区域,利用ArcGIS 10平台中的水文分析扩展模块提取异龙湖流域的流域边界和流域水文特征两方面的流域地形因子。根据提取结果与获取到的实测数据进行有效性检验:①与实际调查数据的水系网和1∶5万水系图对照比较,发现基于SRTM DEM所提取出的流域地形因子等信息是合理有效的。②与1∶5万DEM所提取流域水网进行对比发现基于SRTM DEM所提取的数据精度较为满意,在相同河网密度情况下,基于SRTM的DEM与1∶5万DEM的水网细节表现高度一致,具有可靠性。     

基于DEM的干旱区河网系统模拟--以柴达木盆地流域为例

数字地形模型是模拟现代环境过程的重要工具,建立具有高精度的数字高程模型成为构建分布式现代过程模型的重要内容,其中河流网络构成了流域水文模型的重要参数。根据Shreve与Strahler提出的流域结构图,进行了基于DEM的河网系统自动提取的应用研究。以柴达木盆地为例,分析1：250000与1：1000000比例尺地形图数据所建立的数字高程模型。相比较而言,在构建TIN模型中,样条插值方法在等高线内插分析中具有更好的效果;水流方向矩阵计算中格网的大小对结果有很大的影响,在地形复杂的地区表现更为明显,主要表现为随格网变大而河网系统更密集;提取河流网络的计算阈值取全流域累积矩阵的平均值,可以得到最好的图形效果。     

一种基于TIN的多尺度流域河网提取算法

多尺度水文模拟是水文研究的重要领域,多尺度的流域河网是多尺度水文模拟的基础,而现有基于TIN提取算法存在河道定义单一、未处理平坦区域及不支持多尺度等不足。提出一种基于TIN的多尺度流域河网提取算法,定义谷线河道、重心—重心河道和重心—谷线河道等流域河网特征;利用回溯的方法确定平坦区域三角形的流向,进一步确定平坦区域的河道;定义基于TIN数据的汇水面积的概念,用以实现空间多尺度流域河网的提取。设计河网的二叉树拓扑结构和编码方案及算法,用于构建流域河网的空间拓扑结构为水文研究提供接口。研究及实验结果表明,提出的算法提取出的流域河网与地形数据中的实际河网吻合。     

基于DEM的干旱区河网系统模拟——以柴达木盆地流域为例

数字地形模型是模拟现代环境过程的重要工具,建立具有高精度的数字高程模型成为构建分布式现代过程模型的重要内容,其中河流网络构成了流域水文模型的重要参数。根据Shreve与Strahler提出的流域结构图,进行了基于DEM的河网系统自动提取的应用研究。以柴达木盆地为例,分析1∶250 000与1∶1 000 000比例尺地形图数据所建立的数字高程模型。相比较而言,在构建TIN模型中,样条插值方法在等高线内插分析中具有更好的效果;水流方向矩阵计算中格网的大小对结果有很大的影响,在地形复杂的地区表现更为明显,主要表现为随格网变大而河网系统更密集;提取河流网络的计算阈值取全流域累积矩阵的平均值,可以得到最好的图形效果。     

三维可视化系统中动态多分辨率地理模型的构造

根据三维地形可视化中利用四叉树存储DEM数据的方法，提出了一种基于视野计算的三角形格网动态多分辨率地理模型的构造算法，给出了该模型的多分辨率地形结构以及动态地形简化方法。     

从规则格网DEM中提取沟谷网络的方法研究

对TauDEM软件提取沟谷网络的方法进行了研究。以某地区1∶1万地形图为基础数据生成适宜分辨率的规则格网DEM数据;运用TauDEM 5.0软件对DEM数据进行洼地填充、水流方向计算、汇流累积量计算;通过沟谷高差统计分析确定汇流累积量的临界值,提取出该地区最佳沟谷网络,并与ArcGIS水文分析模块提取的沟谷网络进行了比较。研究表明,该方法提取的沟谷网络比较精细,伪沟谷较少,提取效率也明显较高,同时减少了反复实验获取合理阈值受主观因素的影响。     

虚拟战场环境中地形场景的实时简化技术

三维地形场景实时简化是构建虚拟战场环境中的基本问题,本文论述了一种基于限制四叉树的地形简化算法,实现对规则格网DEM的连续多分辨率表示,结合实时消隐技术,减少场景绘制的三角形数目,提高了大规模DEM地形场景的实时可视化和动态交互的速度。     

基于水系改进的数字高程模型内插研究

流域地形是决定水系生成的一个关键性因素，是数字流域和分布式水文模型研究的主要内容。针对现有应用数字高程模型进行水文分析时存在的若干问题，在对当前数字高程模型的生成算法进行讨论的基础上，提出在利用现有方法进行内插的过程中加入河流数据进行方向判断和高程修正的算法。通过试验与分析，得出应用本方法生成的数字高程模型在保留精度的基础上，较好地反映了地表水文特征和河流结构，利用它不仅可以进行一般的地学分析，还能够作为水文模拟与研究的数据源。     

基于Sentinel-1双极化数据改进水体提取的Otsu算法

基于SAR图像的阈值分割法是水体信息有效提取的常用方法之一。针对Otsu算法对于SAR影像水体提取精度低、噪声大的问题,以C波段Sentinel-1 SAR为数据源,提出一种基于Otsu算法的SAR图像水体提取新方法。该方法首先基于双极化数据构建自然指数函数,优化原始Sentinel-1数据图像像元直方图分布,再结合Otsu算法对图像进行水体提取,最后基于DEM数据去除误提取的山体阴影。以同一天的Landsat 8光学影像作为真实水体样本进行精度评定,结果表明：在不同水体占比情况下,该方法水体提取精度均优于Otsu算法,在水体占比小于10%时综合精度提升约为20%—60%,而且噪声小、适用性强,可用于快速高效获取大范围内水体信息。     

基于河流特征的DEM与遥感影像配准

针对DEM数据地物特征不明显,控制点不易选取,从而造成与影像配准困难的情况,提出根据DEM生成河流信息,利用河流交叉点及河流拐点作为控制点,然后再与遥感影像进行配准的方法。该方法首先根据DEM确定河流流向,根据河流流向计算每个栅格的汇流累积量,而后根据汇流累积量提取河流信息,最后根据生成的河流信息提取关键特征点,从而实现DEM与遥感影像的配准。通过对北京密云地区ETM影像与DEM数据进行配准试验,证明了该方法的可行性。     

正则表达式的Web数据提取研究

Internet正在日益成为一个重要的信息来源,如何对Web数据进行检索和加工,使得用户能够更好地利用Internet上的数据资源己经成为了新的研究热点。文中论述了半自动化数据提取算法,其中使用了基于扩展正则表达式的信息槽提取算法和基于网页特性的事件分割算法。同时描述了利用这些算法的信息提取系统,并详细介绍了系统的体系结构和实现细节。该系统可以被用于真实的Web环境中以提高存储、利用信息的效率,在一定程度上解决在Internet上获取信息及利用信息的困难。     

正则表达式的Web数据提取研究

Internet正在日益成为一个重要的信息来源,如何对Web数据进行检索和加工,使得用户能够更好地利用Intemet上的数据资源己经成为了新的研究热点。文中论述了半自动化数据提取算法,其中使用了基于扩展正则表达式的信息槽提取算法和基于网页特性的事件分割算法。同时描述了利用这些算法的信息提取系统,并详细介绍了系统的体系结构和实现细节。该系统可以被用于真实的Web环境中以提高存储、利用信息的效率,在一定程度上解决在Internet上获取信息及利用信息的困难。     

航空遥感图象中道路的自动提取方法

基于航空遥感图象的道路自动检测与识别是数字城市、道路监控等领域非常重要的课题;其检测方法经改进可用于跑道识别,为飞机自动降落提供必要的跑道信息。该文以传统道路提取方法为基础进行改进,提出一种道路自动提取方法,该方法包括以下几步:首先,利用微分几何方法对图象进行线特征强化处理;接着,进行线段提取,将传统方法中需要分步实现的线特征抽取和线段连接同步完成,同时对连接判定阈值的设置进行了一些讨论,提出了自动设置阈值的方法;最后,根据道路的拓扑性质进行线段的聚合分类。实验结果表明,该方法能准确有效地提取出道路。     

DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法

现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大,效率较低。针对该问题,提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法。该算法在遗传过程中,通过在初始群体生成阶段构建选择因子,使得在节点搜索时更加倾向于终点方向,提高初始群体生成效率;对变异过程中变异节点的变异区间进行限制,避免产生路径断点;在蚁群寻优过程中,根据遗传过程产生的路径信息,采用自适应信息素初始化与更新策略,提高算法搜索效率。测试结果表明,混合算法能够在规则网格DEM数据下搜索出符合条件的路径,并具有较好的效率。     

基于数字高程模型的建筑物自动提取算法研究

从遥感影像中自动提取建筑物是研究从遥感影像构建地图的关键技术。针对当前建筑物自动提取算法中存在的缺陷,提出了一种基于数字高程模型的建筑物自动提取算法。该算法是建立在灰度数学形态学、矢量化变换、离散化噪音消除以及边缘简化技术综合的基础上,充分考虑了建筑物后续重建计算量的问题。实验结果表明利用该算法提取出的建筑物边缘清晰正确,同时又能大大减少冗余数据量。     

基于非标准航拍图像的三维数字地图实现

在分析和研究国内外有关特征点提取算法基础上,对Harris算子进行了改进,通过融合彩色图像的RGB各分量值得到彩色图像的特征点检测算子,确定自然特征点,减少了计算时间;改进当前国内比较普遍使用的DEM格式,提出一种简单、容易理解、占用空间小、运行速度快的DEM格式,并实现了三维漫游。