[发明专利]基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取方法有效
申请号: | 202011154880.X | 申请日: | 2020-10-26 |
公开(公告)号: | CN112419495B | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 张安民;李梦源;邸明伟 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06T17/05 | 分类号: | G06T17/05 |
代理公司: | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人: | 李文洋 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 尺度 dem 空间 模型 高程 自动 提取 方法 | ||
本发明介绍了一种基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取方法,所谓基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取是指以输入DEM数据为基础,通过多次高斯滤波建立多尺度DEM空间模型,在该空间模型中提取初始高程点和临时高程点,并进行追踪,获取每个高程点的存活时间。最后设置阈值进行判断,提取结果高程点。
技术领域
本发明属于地图制图中地形图高程点提取的方法技术领域,具体涉及一种基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取方法。
背景技术
尺度空间的概念由David G.Lowe在1999年提出,尺度空间用于提取在多尺度变换下保持不变的关键点,这些关键点对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,是非常稳定的局部特征。尺度空间在图像特征点检测、图像匹配中应用广泛。
在地形图中,根据等高线的分布、数值、变化趋势,并结合高程点的大小,可以对地形图所描绘的地形起伏变化进行准确的模拟。高程点通常位于重要地形特征单元(如山峰、鞍部及山谷等)、河流、道路等自然或人文要素的内部或附近,具有重要的地理意义。受地形起伏的影响,高程点在空间上呈现密度不均匀的分布状态。常见的提取方法有基于数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的高程点提取方法,但该方法容易受噪声的影响,提取结果不稳定;手工提取方法的结果虽精度较高,但是费时费力且容易遗漏,具有极大的主观性。因此,有必要提出一种方法,能够根据地貌特征,自动、高效地提取稳定的、具有地理意义的高程点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取方法,以解决背景技术中存在的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:1、一种基于多尺度DEM空间模型的高程点自动提取方法,其中,所述DEM为原始输入DEM数据,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,多尺度DEM空间模型建立:对所述DEM数据建立多尺度DEM空间模型;
步骤二,初始高程点和临时高程点提取:在所述多尺度空间模型的第1层DEM数据中提取所述初始高程点,包括山峰点和洼地点,在多尺度空间模型的其余层提取临时高程点;
步骤三,高程点追踪:对所述初始高程点和所述临时高程点,在每一层尺度空间中对其进行追踪,获取其在所述多尺度空间中的存活时间;
步骤四,结果高程点提取:根据所述初始高程点和所述临时高程点的存活时间,设置存活时间阈值,若大于等于该阈值,则提取为所述结果高程点。
优选地,步骤一中,所述多尺度DEM空间模型的输入数据为DEM,由高斯滤波对所述DEM进行N-1次卷积得到所述多尺度空间模型,卷积模板的大小为3*3。
优选地,步骤二中,所述初始高程点和所述临时高程点提取方法如下:遍历所述多尺度DEM空间模型每一层的象元,在3*3大小的窗口中判断中心象元与周围象元之间的高程大小关系,进而提取中心象元的中心点为高程点,遍历第1层得到所述初始高程点,遍历其它层得到所述临时高程点。
优选地,步骤三中,所述高程点追踪方法如下:遍历所述多尺度DEM空间模型中第i(in)层的所述高程点,判断在第i+1层,该所述高程点所在象元周围8个象元是否存在相同类型的所述高程点,若存在,则该所述高程点的存活时间增加1,所述高程点转移,继续判断第i+2层,重复这个过程,直至第N层。
优选地,步骤四中,所述结果高程点提取方法如下:判断所述高程点在所述多尺度DEM空间模型中的存活时间,设置存活时间阈值,若大于等于该阈值,则提取为所述结果高程点。
本发明与现有技术相比,其有益效果是:
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