灌排渠系作為河套灌區(qū)最主要的水利設施,用于水庫與農(nóng)田間的輸配水,進行農(nóng)作物的灌溉。掌握渠系的分布信息對提高農(nóng)業(yè)輸配水效率、灌排水情實時監(jiān)測、灌區(qū)灌排決策管理有非常重要的意義,因而數(shù)字化渠系的提取尤為重要。但在進行渠系提取時會因溝道中的洼地、溝道上的橋、涵洞等自然或人為地形的存在干擾提取的效果。本文以河套地區(qū)海豐縣內(nèi)的灌區(qū)為研究區(qū)域,使用無人機航拍的正射影像所獲取的數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model）為研究對象,分別使用河道燒錄（Stream Burning）算法與改進的基于最小代價路徑（Least Cost Path）的洼地裂開算法,移除溝道中的洼地、溝道上的橋、涵洞和暗渠等地貌,使渠系特征得到增強;然后以增強后的渠系DEM信息輔以渠系的可見光信息作為分類特征,使用基于隨機森林的正例與未標記單分類器進行渠系的分類,進而得到渠系提取結果去評價渠系特征增強的效果。本文主要研究內(nèi)容和結果如下:（1）河道燒錄算法增強渠系特征,利用部分渠系矢量信息作為輔助數(shù)據(jù),選定合適的燒錄深度以及衰減系數(shù),計算渠系對應柵格處的高程值,并替換掉原始高程值。實驗結果表明,借助矢量數(shù)據(jù)對渠... 

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與進展
        1.2.1 基于DEM的地形增強研究現(xiàn)狀
        1.2.2 灌溉渠系提取研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 技術路線圖
    1.5 論文組織結構
第二章 數(shù)據(jù)來源與相關知識介紹
    2.1 數(shù)據(jù)來源
        2.1.1 研究區(qū)域
        2.1.2 數(shù)據(jù)獲取
    2.2 數(shù)字高程模型
        2.2.1 數(shù)字高程模型概述
        2.2.2 數(shù)字高程模型的數(shù)據(jù)結構
    2.3 基于DEM地形增強算法
        2.3.1 洼地填充算法
        2.3.2 洼地裂開算法
        2.3.3 河道燒錄算法
    2.4 基于隨機森林的正例與未標記單分類器算法
        2.4.1 機器學習
        2.4.2 基于正例和無標記樣例學習
        2.4.3 單分類器
        2.4.4 隨機森林的基本原理
    2.5 本章小結
第三章 河道燒錄算法
    3.1 河道燒錄算法的實現(xiàn)
        3.1.1 算法原理以及改進
        3.1.2 渠系矢量數(shù)據(jù)的獲取
        3.1.3 渠系矢量數(shù)據(jù)柵格化
        3.1.4 燒錄深度與衰減系數(shù)的設定
    3.2 實驗結果與分析
        3.2.1 實驗過程
        3.2.2 實驗與結果分析
    3.3 本章小結
第四章 改進的洼地裂開算法
    4.1 洼地裂開算法的改進
        4.1.1 基于最小代價路徑的洼地裂開算法
        4.1.2 改進的洼地裂開算法流程
        4.1.3 增強結果分析
    4.2 渠系提取
        4.2.1 渠系提取方法
        4.2.2 渠系訓練樣本獲取
        4.2.3 渠系分類特征選擇
        4.2.4 渠系分類及提取過程
        4.2.5 渠系提取的精度評價
    4.3 DPB渠系特征增強效果
        4.3.1 渠系提取結果分析
        4.3.2 提取精度評價
    4.4 實驗與結果分析
        4.4.1 實驗工具
        4.4.2 實驗流程
        4.4.3 增強算法效果對比
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3654431