利用拓扑关系快速提取鞍部点

从鞍部点的形态特征出发,利用移动窗口法预提取出符合地形结构的鞍部特征点,对DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)数据进行等高距分层以模拟出等高线地图的地貌特性,从而考查特征点与周围区域的拓扑关系,剔除未处于鞍部地区的伪特征点。实验结果表明,算法快速简便,所获取的鞍部点符合地貌认知。

形态特征约束的地形鞍部点提取方法

鞍部点是重要的地形特征点,是构建地形结构点簇不可或缺的部分,准确提取鞍部点是开展山地地形空间结构与特征分析的基本内容和基础支撑。本文从鞍部点的形态特征出发,依据其独特的等高线空间拓扑关系,构建了致密等高线缩小逼近鞍部范围,进而确定鞍部点位置的新型的地形鞍部点提取模型。该模型融入形态特征约束机制,探测和提取地形鞍部点,实验结果表明:该模型快速简便,能有效过滤大量伪鞍部点,提取的鞍部点位置精确度和数量准确度高,所获取的鞍部点符合地貌学认知,是一种高效高质量的鞍部点提取方法。

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难。本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法。该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形剖分的原始地形汇水线,进而通过特征线求交实现鞍部点的快速自动提取。不同地貌样区实验显示,该方法摆脱了传统移动窗口分析方法无法顾及地形整体变化的缺点,考虑了鞍部点与周围地形特征点线之间的拓扑关系,提高了鞍部特征点的提取精度。

基于DEM的山地鞍部点分级提取方法

本文以地形起伏变化较大的陕北黄土丘陵沟壑区为例,通过流域边界线上高程相对低点的自动识别,实现基于DEM数据的地面鞍部点自动获取。实验结果显示,采用该方法所提取的地面鞍部点具有层次结构显著、提取精度高、操作简便、便于确定重要性等级及与山顶点空间关系等优点,对于DEM地形特征点簇的构建与分析具有重要意义。

基于等高线空间关系的鞍部点提取方法

鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网DEM数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网DEM数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文DEM的尺度即5 m DEM数据。

基于DEM的山顶点和鞍部点一体化提取

在提取流域边界线后,通过分离边界线分量构建山脊线链表,间断识别像素链表上的高程极大值点和极小值点,实现山顶点和鞍部点的一体化提取。选择高山、中山、低山3种地形样区,采用25m分辨率DEM（digital elevation model）为实验数据,分别利用本文提出的一体化方法与常用的窗口分析法、正反地形法进行提取山顶点和鞍部点的实验分析。结果表明,一体化方法不仅能维持山顶点和鞍部点空间上的耦合关系,同时能保证它们在数量上的对应性。此外,该方法也有适用性好、提取速度快的特点。