基于DEM分析的山体对象构建

来源 :西南交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:pplhome
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
地形的表达是一个非常重要的研究领域,目前常用的地形模型主要有:规则格网模型(Grid)、不规则三角网模型(TIN)、等高线模型(Contour)等。以上几种模型都是基于场的观点建模,模型中并不具有地形对象,只有单个的像元、等高线、三角面片。从对地形的理解角度上,地形中存在地形对象。但是对于如何在地形中构建出对象,以及对地形对象构建的评价方法,还处于相对比较薄弱的阶段。山地地形是重要的地形之一,并且具有层次性,本研究尝试基于DEM分析构建山体对象。构建山体对象的基础是确定山体边界线和山地地形的特征线。山体边界线采用反地形流域盆提取。山地地形特征线主要有:山脊线和山谷线。提取地形特征线的方法基于不同的地形数据格式又分为多种。本文以格网DEM数据为基础,采用地表径流模型提取山谷线,采用子流域边界提取山脊线。在山谷线和山脊线提取基础上,本文分别提出针对山谷线和山脊线的分级方法。山谷线的分级以汇流累积量为依据,通过地表径流模型提取的山谷线具有方向,将之与汇流累积量数据叠置,获取汇流量数据。山脊线的分级是以脊线二叉树的深度为依据。通过子流域边界获取的山脊线没有方向,也不能以汇流量为指标进行分级。但是,它本身是树状结构,具有层次性。本文将脊线网络转换成为二叉树,以求取二叉树深度的方式,获取脊线网络的主干,并对它进行分级。分级后的骨架网络线之间具有较好的层次结构关系,但是并不能直接选取作为每一层的骨架网络。因此,本文采用K-Means算法,以骨架线段的等级和长度作为指标进行空间聚类,选取聚类后最优秀的一组数据作为每一层山体对象的骨架网络。本研究以SRTM90DEM的山地地形为数据源,在ArcGIS Desktop软件上完成对山体边界线、山谷线、山脊线的提取。并在ArcGIS Engine10和Visual Studio2010平台采用C#语言编程实现山谷线分级、山脊线分级以及山体骨架线的选取和搭接。实验结果表明,本文提出针对谷线和脊线的分级算法能够得到比较理想的层次划分结果。采用K-Means聚类算法获取最每层的骨架线后与山体边界线搭接,能够基本划分出每层山体对象。整个实验结果说明本文的这一套方法,针对山体的划分和构建对象基本可行。
其他文献
近年来,随着空管事业蓬勃发展,空管保障队伍不断发展壮大其中团员青年所占的比例在迅速增加,逐渐成为一支重要的主体力量。如何发挥团员青年在空管安全保障中的主体作用,引导
学位
学位