基于移动窗口法的DEM 数据优化方法研究

基于移动窗口法的DEM 数据优化方法研究 20 11 5 ， : DEM 45 年 第 期 胡 伟 等 基于移动窗口法的 数据 优化方法研究 文章编号:0494 -0911 20 11 05-0045-03 中图分类号:P231( 5 文献标识码:B 基于移动窗口法的DEM 数据优化方法研究 1 1 2 2 ， ， ， 胡 伟 卢小平 卢 遥 余 涛 1( ， 454003; 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室 河南焦作 2 ( ， 100 10 1 中国科学院遥感应用研究所 北京 A Study of Optimizing DEM Data by Moving-window HU Wei ，LU Xiaoping ，LU Yao ，YU Tao 摘要: DEM TIN 、 、 。 ， 数字高程模型 的 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达方法主要有 规则格网 等高线等 由于这些方法都没有预先对高程数据进行优化 会造成 ， DEM 。 DEM ， Matlab 大量的数据冗余 从而影响构建 的速度 研究移动窗口和逐点搜索两种构建 的数据优化算法 并利用 软件对 SRTM ， ， DEM 。 数据进行试验验证 结果表明这两种方法都达到较好的优化效果 可大大提高构建 的速度 通过进一步比较这两种算 ， 。 法的优化结果 得出移动窗口数据优化算法整体优于逐点搜索数据优化算法的结论 关键词: ;DEM ;SRTM ; 移动窗口 数据优化 ， DEM 。 的方法 使 能够应用到更广泛的地学领域中 、 一 引 言 二、DEM 数据优化 数字高程模型DEM 是将一定范围内规则格网 X ，Y Z ， 1( DEM 数据的选择 点的平面坐标 及其高程 的数据集 用于描 〔1〕。 ， SRTM 数据是由美国太空总署 NASA 和国防 述区域地貌形态的空间分布 目前 不规则三角 NIMA ， TIN DEM ， 部国家测绘局 联合测量的 其精度分为 网 是构建 的主要方法 其优点是可以减少 〔2〕 1arc-second 3arc-seconds ， SRTM1 规则格网 Grid 方法造成的数据冗余 。采用 和 两种 即 和 Delaunay TIN ， SRTM3 数据或30 M 和90 M 数据〔3〕。本文试验研 三角剖分是生成 的主要途径 但在构 40 ? , 4 1? 、 117 ? , 118? ， DEM ， 究区范围为北纬 东经 从中 建大区域平坦地区 时 会出现大量三角形表示 ， ， 选取了100 × 100 个SRTM3 的采样点高程数据作为 同一个平面的情况 由此产生大量的冗余数据 从 2 试验数据。 81 km ， 、 而导致构建DEM 的速度减缓。 试验区面积为 区内有平原 山地 ， 21 , 60 m ， 本文集成了 Grid 建模与TIN 建模各自所具有 两大主要地貌类型 平原高程在 山地的 。 Grid ， ; 高程在1 000 , 2 303 m 。 的优点 首先读取 的数据 并剔除冗余数据 然后再用 Delaunay 三角剖分算法生成TIN 来构建 2( 移动窗口数据优化算法 ， DEM 。 Delaunay TIN 移动窗口数据优化算法 就是在一定大小的窗 模型 用 三角剖分生成 构建 ， DEM ， 口内判断地形高程值是否满足阈值要求 如果高程 过程中 对于地表起伏不大的平原地区或小区 ， ， 的最大值和最小值与平均值的差值都小于阈值 则 域地形平坦地区 大量的三角网对地表形态的拟合 ， 。 剔除该点 其数学表达式为 完全可以用一个或几个三角形来代替 笔者研究 X , avg X DEM ， ?μ thd 了 数据的优化方法 即剔除平坦地区用大量三 avg X , min X 1 ， ? μ 角形描述起伏较小区域的数据 仅用一个或少量三 thd ， ， X 、min X 、avg X 角形拟合描述 且不损失或较少损失模型表示地形 式中 分别为窗口内的高 ， DEM 。 、 ; 的逼真度与精度 从而大大提高构建 的速度 程数据 的最大值 最小值和平均值 μ thd 为选取的阈 Delaunay DEM ， 。 1 。 具体方法是用 三角网构建 时 采用 值 移动窗口 数据优化的算法流程如图 所示 移动窗口的数据优化算法和逐点搜索数据优化 算 ， 由此可见 窗口大小及阈值的选取将影响到数 法来达到减少数据量的目的，从而找出适用于海 DEM 。 据优化的效率和构建 的精度 若选取的窗口 量、 TIN DEM ， ， ， 高效和符合实际应用需求的基于 构建 较大 计算量就小 能提高数据优化的速度 但会损 收稿日期:20 11-0 1-11 :2009 973 2009CB226107 ; 〔2009〕44 基金项目 年国家重点基础研究发展 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 资助项目 国家基础测绘科技项目 测科函 号 : 1988― ，， ， ， 。 作者简介 胡 伟 男 河南信阳人 硕士生 主要研究方向为摄影 测量与遥感 46 20 11 5 测 绘 通 报 年 第 期 TIN ， ，H 、H 、H 、 H 、H 失 建模表示地形的逼真度与精度 所构建的 式 中 left right up down 分别表示某点的高程及 DEM ; ， 、 、 、 。 难以较好地拟合地形 若窗口较小 则会增大 该 点邻近点左 右 上 下的高程 ， 。 ， ， 2 。 计算量 降低优化速度 同样 若阈值选取较大 则 逐点搜索数据优化的算法流程如图 所示 用TIN 构建的DEM 来拟合地形就会失真且精度低; ， 。 ， 阈值较小 就达不到数据优化的目的 因此 如何 ， DEM 选取最为适宜的窗口大小和阈值 取决于构建 、 。 的精度要求 采样点的高程数据及地形起伏情况 2 图 逐点搜索数据优化算法流程图 、 三 实例验证 1( 移动窗口数据优化算法的优化结果 1 5 × 5 、4 × 4 表 为选取 两种窗口大小与不同阈 1 图 移动窗口数据优化算法流程图 ; 3 ， Delaunay 值的优化处理结果 图 为数据优化后 用 TIN DEM 。 1 三角网生成 表示的 效果图 由表 及 3( 逐点搜索数据优化算法 3 ， 图 得出 移动窗口数 据优化算法的数据优化率高 ， 逐点搜索数据优化算法 就是逐点判断其高程 28( 57 % ， DEM 0 ( 5 s 达 以上 构建 的时间由优化前的 ， 值与邻域内高程值的关系 如果某点与邻域内高程 0 ( 4 s ， DEM ， 缩短到 左右 提高了 的构建速度 构建 ， ， 差值都小于阈值 就剔除该点 其数学表达式为 的DEM 拟合地形的逼 真度和精度由阈值和窗口大 H , Hleft ?μ thd ? ? 小共同决定。 H , Hright ?μ thd ? ? 2 H , Hup ?μ thd ? ? ? H , Hdown ?μ thd 1 表 不同阈值和窗口大小的优化结果 / m / / / % / s 窗口大小 阈值 优化后三角形个数 个 优化后的点数 个 优化率 计算时间 效果图 5 × 5 1( 5 14 029 7 143 28( 57 0 ( 4 16 1 图3 a 5 × 5 2 ( 5 13 214 6 708 32 ( 92 0 ( 4 10 4 图3 b 5 × 5 3( 5 12 110 6 140 38( 60 0 ( 388 7 图3 c 4 × 4 1( 5 14 157 7 217 27 ( 83 0 ( 446 0 图3 d 4 × 4 2 ( 5 13 438 6 854 31( 46 0 ( 436 7 图3 e 4 × 4 3( 5 12 398 6 334 36( 66 0 ( 4 17 1 图3 f 原数据 19 602 10 000 0 ( 500 2 图3 g : , / × 100 % 注 优化率 原数据点个数 优化后数据的点个数 原数据点个数 2( 4 ， 逐点搜索数据优化算法的优化结果 图 得出 逐点搜索数据优化算法的数据优化率高 ， 2 4 30 ( 20% ， DEM 0 ( 5 s 同理 表 和图 为选取不同阈值逐点搜索数 达 以上 构建 的时间由优化前的 DEM 。 2 0 ( 4 s ， DEM ， 据优化的结果及构建的 效果图 由表 和 缩短到 左右 提高了 的构建速度 构建 20 11 5 ， : DEM 47 年 第 期 胡 伟 等 基于移动窗口法的 数据优化方法研究 DEM 、 DEM 的 拟合地形的逼真度和精度随着阈值增大而 动窗口数据优化算法具有优化率高 构建 速度 。 、 。 ， 减小 快 拟合地形的逼真度和精度高等优点 同时 还 、 、 DEM 得出应根据地形特征 高程数据精度 构建的 ， 拟合地形的精度和逼真度的要求 来选取阈值及窗 口大小的结论。 图4 DEM 效果图 、 四 结束语 针对用Delaunay 三角网生成TIN 来构建DEM 、 DEM 易产生大量数据冗余 影响到构建 速度的问 ， 、 题 本文建立了从数据源开始优化 剔除冗余数据 ， 的算法模型 并通过实例对比 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 了移动窗口和逐 ， 点搜索数据优化算法的适用性 为研究高效构建 图3 DEM 效果图 DEM 提供了借鉴。 参考文献: 2 表 不同阈值的优化结果 〔1〕 ( 〔D〕( : 宋秋艳 不规则三角网及其可视化实现 长沙 中 阈值 优化后三角 优化后 优化 计算时 效果图 南大学，2008( / m / / / % / s 形个数 个 点数 个 率 间 〔2〕 ， ( DEM TIN 邱祝礼 李有利 不规则 数据转换为 模型算 0 ( 5 13 7 17 6 980 30 ( 20 0 ( 444 1 图4 a 法探讨及可视化 〔J〕( 工程与应用，2005 2 :187-188( 1( 5 11 702 5 927 40 ( 73 0 ( 381 6 图4 b 〔3〕 ( 〔J〕( 汪凌 美国航天飞机雷 达地形测绘使命简介 测绘 2 ( 5 6 426 3 253 67 ( 47 0 ( 323 1 图4 c 通报，2000 12 :38-40 ( 原数据 19 602 10 000 0 ( 500 2 图4 d 〔4〕 王强( RS-Globe 的DEM 数据处理与Delaunay 三角网 〔D〕( : ，2009 ( 生成算法研究 开封 河南大学 3( 两种算法的优化效果 〔5〕 ， ( 〔M〕( : 李志林 朱庆 数字高 程模型 武汉 武汉大学出 ， 、 DEM 、 通过上述试验 从优化率 构建 的速度 版社，2003( DEM 3 : 〔6〕 ( SRTM-DEM 效果图 个方面对比分析得出 窗口大小为 韩海辉 基于 的青藏高原地貌特征分 〔D〕( : ，2009 ( 4 × 4 、 2 ( 5 m ， 析 兰州 兰州大学 阈值为 时 移动窗口数据优化算法优化 〔7〕 ( DEM ; 0 ( 5 m ， 罗斌 基于约束数据域三角剖分的高精度 快速 效果较好 相同窗口大小且阈值为 时 逐点搜 〔D〕( : ，2006( 生成技术及实现 西安 长安大学 。 ， 索数据优化算法优化效果较好 据此可以得出 移