[发明专利]一种高程数据脱密与恢复方法

说明书

技术领域

本发明属于地理信息安全领域，具体涉及一种基于线性与非线性混合模型进行高程数据的脱密与恢复的方法。

背景技术

高程数据是国家机密数据，事关国家安全，在全球信息化的大趋势下，高程数据安全保护问题越来越突出。根据国家相关法律法规，公开地图的位置精度不高于50m，等高距不小于50m，数字高程模型格网不小于100m；相关文献中也提到地形景观与特征、图幅的最高点、主要山峰等制高点的地理位置及高程、冲沟比高、陡崖比高等影响较大的地貌信息应删除；某些地方数据标准中要求高程涉密图层如等高线、高程点等涉密图层信息应进行屏蔽处理，不予显示。目前，我国对高程数据的处理多数是进行删除，不对外发布。而一些对外公布的高程数据不统一、不准确、甚至相差很多，不利于国民经济建设中重要地理信息数据的使用。

发明内容

本发明的目的在于：针对高程数据的特点，提出一种线性与非线性混合模型对高程数据进行脱密与恢复处理的方法，具有随机性、可逆性和难以破解等特点。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案：

一种高程数据脱密与恢复方法，包括如下过程：

（一）高程数据的脱密过程

步骤11：确定脱密变换量

输入高程数据总体变换量sumpara和非线性变换量nonlinear，其中，0<nonlinear<=sumpara；

步骤12：确定高程数据范围

打开原始高程数据H，获取其最小外接矩形R，其中，R左下角坐标为（x_min，y_min），右上角坐标为（x_max，y_max）；

步骤13：计算非线性变换参数a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、非线性变换缩放系数scale和线性变换量linear，具体步骤如下：

a）获取高程点数据，设高程点集合为Points={(Px_i,Py_i,Pz_i)|i=1，2，．．．，k}，其中k为高程点个数；

b）判断高程点数量，如果k<6，则返回错误，否则根据公式（1）对高程点集合Points进行最小二乘解算，得到非线性变换参数a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅；

Pz_i=a₀+a₁Px_i+a₂Py_i+a₃Px_i²+a₄Px_iPy_i+a₅Py_i²    （1）

c）在最小外接矩形R范围内生成m*n个均匀样本点组成样本点集合SamplePoints={(Sx_j,Sy_j)|j=1，2，．．．，num}，其中m是X方向样本点数量，n是Y方向样本点数量，m>=3，n>=3，num=m*n，根据公式（2）和非线性变换参数a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅计算样本点高程值，得到三维样本点集合SamplePoints={(Sx_j,Sy_j,Sz_j)|j=1，2，．．．，num}；

Sz_j=a₀+a₁Sx_j+a₂Sy_j+a₃Sx_j²+a₄Sx_jSy_j+a₅Sy_j²    （2）