【摘要】：數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是國(guó)家空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,蘊(yùn)含著豐富的地形地貌信息,在土地管理、建設(shè)規(guī)劃、災(zāi)情預(yù)測(cè)等方面都有著廣泛的應(yīng)用。而當(dāng)前DEM數(shù)據(jù)以格網(wǎng)數(shù)據(jù)作為主流數(shù)據(jù),局部區(qū)域特征缺乏,且隨著人工改造區(qū)域的增多,地形結(jié)構(gòu)更趨于復(fù)雜,加大了地形的理解難度。因此,本文以加強(qiáng)地形的語(yǔ)義理解為目的,研究基于語(yǔ)義的地形分割方法,并以分割得到的地形單元作為對(duì)象,建立地形對(duì)象間拓?fù)潢P(guān)系,研究基于地形對(duì)象的淹沒分析算法,進(jìn)行基于語(yǔ)義的地形分析實(shí)踐研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了一種基于標(biāo)記分水嶺的地形語(yǔ)義分割算法,該算法在標(biāo)記分水嶺的基礎(chǔ)上,結(jié)合正負(fù)地形思想以劃分地形單元。實(shí)驗(yàn)表明,該算法實(shí)現(xiàn)了地形的語(yǔ)義分割,能夠提取具有單一語(yǔ)義屬性的地形單元,并且有效避免了傳統(tǒng)斜坡單元提取方法在劃分單元時(shí)存在平行邊界和誤分割的問(wèn)題。(2)提出了一種結(jié)合DEM紋理和分水嶺的地形語(yǔ)義分割算法,該算法通過(guò)融合DEM紋理特征信息和圖像灰度信息構(gòu)建混合梯度,以進(jìn)一步提高地形語(yǔ)義單元分割邊緣的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在有效提取地形語(yǔ)義單元的基礎(chǔ)上,提高了定位分割邊緣的精度。(3)以地形語(yǔ)義單元為基本對(duì)象,建立地形拓?fù)鋽?shù)據(jù),進(jìn)行了基于地形對(duì)象的淹沒分析實(shí)踐研究。實(shí)驗(yàn)表明,基于地形對(duì)象的淹沒分析能夠動(dòng)態(tài)模擬研究區(qū)淹沒情形,且有效解決了當(dāng)前淹沒分析中存在平地流向判斷困難、難以進(jìn)行人工改造地形淹沒分析的問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.1;P208
【圖文】：

字高程模型的表示構(gòu)建方法不同，數(shù)字高程模型可以分為三種表示模型：規(guī)則）、不規(guī)則三角網(wǎng)模型（Triangulated Irregular Network, TIN）和來(lái)說(shuō)，由于前兩種數(shù)據(jù)模型在進(jìn)行地形分割和洪水淹沒分析研、方便地模擬地形，便于計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和分析，因此等高線模型，轉(zhuǎn)換為 GRID 模型或 TIN 模型進(jìn)行使用[45]。則格網(wǎng)模型格網(wǎng)模型是指地面模型通過(guò)若干個(gè)大小相等、均一的單元來(lái)劃單元代表著相應(yīng)空間位置中的研究區(qū)實(shí)際地表面，并對(duì)應(yīng)一個(gè)陣形式表達(dá)，一般分為正方形網(wǎng)格、三角形網(wǎng)格和矩形網(wǎng)格三，格網(wǎng)單元間隔越小，信息空間分辨率（精度）越高[46]，如圖的是，分辨率并不是越高越好，分辨率過(guò)高意味著要處理更多更多的系統(tǒng)資源降低效率，而分辨率太低又會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果和因此，在實(shí)際研究中，應(yīng)當(dāng)根據(jù)具體情況來(lái)選擇合適的格網(wǎng)單

圖 2.4 等高線模型表示Fig 2.4 Contour model representation綜上，考慮到 GRID 模型建模過(guò)程更易、獲取成本更低、處理效率更高RID 模型進(jìn)行地形分割和淹沒分析計(jì)算時(shí)能有更高的效率。因此，本文形語(yǔ)義分割和洪水淹沒分析的研究時(shí)，使用 GRID 模型這一常用的數(shù)據(jù)基本研究數(shù)據(jù)。地形語(yǔ)義 地形語(yǔ)義的概念一般來(lái)說(shuō)，地形的表達(dá)方式可分為圖形描述和自然語(yǔ)言描述兩種[9]，前者較普遍，如常見的地形圖、等高線圖等，其數(shù)據(jù)格式多樣，本質(zhì)上為基的空間信息表達(dá)；而后者在日常生活中更為常見，其偏向于地形對(duì)象整，側(cè)重主體對(duì)于地形對(duì)象的整體認(rèn)知，一般會(huì)對(duì)地形整體的表達(dá)進(jìn)行相，如“山頂”“山腳”等詞都是以“山”這一地形整體對(duì)象進(jìn)行表達(dá)，而“

第二章 相關(guān)知識(shí)和理論基礎(chǔ)2.3 DEM 紋理2.3.1 紋理的基本概念紋理作為物體表面的固有屬性，是一種普遍存在、用來(lái)刻畫圖像同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征[47]。紋理特征描述了圖像或其中某一局部區(qū)域顏色和光強(qiáng)度等信息的空間分布，能夠表達(dá)物體表面結(jié)構(gòu)及其同周邊物體聯(lián)系等信息，因此在圖像分析、檢索以及分類中應(yīng)用廣泛[48]。很多類型的圖像都具有明顯的紋理特征，如醫(yī)學(xué)、遙感和DEM圖像等，其紋理包含了圖像最重要的信息。圖2.5為不同地貌類型地區(qū)的DEM圖像，可以看出它們具有豐富的紋理，蘊(yùn)含著地區(qū)特有的地形結(jié)構(gòu)信息。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 熊漢江;李秀娟;;一種提取山脊線和山谷線的新方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2015年04期

2 徐靜;王春;張耀民;顧留碗;;規(guī)則格網(wǎng)DEM中平直面狀特征地形識(shí)別與提取[J];測(cè)繪科學(xué);2014年08期

3 沈定濤;王結(jié)臣;張煜;黃俊;胡承芳;;一種面向海量數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)的洪水淹沒區(qū)快速生成算法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2014年06期

4 杜清運(yùn);任福;;空間信息的自然語(yǔ)言表達(dá)模型[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2014年06期

5 浦石;李京偉;郭四清;;融合語(yǔ)義特征與GPS位置的地面激光點(diǎn)云拼接方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2014年05期

6 張堯;樊紅;李玉娥;;一種基于等高線的地形特征線提取方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2013年04期

7 丁雨淋;杜志強(qiáng);朱慶;張葉廷;;洪水淹沒分析中的自適應(yīng)逐點(diǎn)水位修正算法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2013年04期

8 邵龍;楊景輝;洪友堂;;結(jié)合異質(zhì)性及分水嶺變換的遙感影像分割方法[J];測(cè)繪科學(xué);2014年03期

9 李小紅;武敬飛;張國(guó)富;賈莉;張宜軍;;結(jié)合分水嶺和區(qū)域合并的彩色圖像分割[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2013年03期

10 劉凱;湯國(guó)安;陶e

本文編號(hào)：2780259