基于矢量等高线数据提取山脊线山谷线的研究

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1、54文章编号:0494-0911(2005)104X)54-03中图分类号:P208文献标识码祖2005年第10期基于矢量等高线数据提取山脊线山谷线的研究靳海亮髙井祥I,康建荣2（1.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州221008；2.徐州师范大学国土信息与测绘工程系，江苏徐州221116）AStudyofExtractingTerrainFeatureLinesBasedonVectorContourDataJINHai-liangtGAOJing-xiang9KANGJian-rong摘要:从数字化地形资料中自动提

2、取山脊线和山谷线的技术对于扩充GIS的应用功能具有特别重要的意义。在对现有的山脊线和山谷线自动提取的算法进行分析比较的基础上，提出i种简单实用的自动提取山脊线和山谷线的算法，实验结果表明•用该算法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。关键词：矢量等高线数据；山脊线;山谷线;提取记录地形起伏变化的数字化资料——数字化等髙线数据中隐含有山脊线和山谷线的信息。如何从这些数字化资料中自动提取隐含的山脊线和山谷线，并将其应用于地形分析、高逼真度DEM的建立,以及为应用部门提供山脊线和山谷线数据，一直是地学工作者面临的一个课题。近

3、年来，随着GIS技术的应用和发展•自动提取山脊线和山谷线的技术和方法的研究对于扩充GIS的应用功能具有特别重要的意义。目前此项技术的研究较为活跃，山脊线和山谷线数据的应用领域也相当广阔。一、已有山脊线山谷线提取算法综述基于矢量等高线数据提取地形特征线的过程一般分为两大步:一是地形特征点（山脊点、山谷点）的确定;二是地形特征线的连接。已有的山脊线和山谷线提取算法主要有:等高线曲率最大判别法、等高线骨架化法和等髙线垂线跟踪法等。等高线曲率最大判别法:先从已有数据资料中提取一些可能是山脊线和山谷线上点的候选点，然后再根据一定规

4、则对这些候進点进行分析，从中提取每条山脊线和山谷线。在提•取山脊线和山谷线上点的候选点时，该方法先计算每条等高线上各点处的曲率值，然后找出其局部曲率最大值点。由于地形噪音的存在，判定山脊线和山谷线上点的候选点时采用同一阈值，因而不能顾及区域地形变化的特殊规律。当阈值选择过大时,会遗漏一些山脊线和山谷线上的点;反之,则会增加候选点中的噪音。等高线骨架化方法:先求取每条等高线弯曲部分的骨架，然后连接相邻等高线的骨架得到山脊线和山谷线。该方法是将山脊线和山谷线两侧的地形视为对称变化。显然，这与多数地形的实际变化不符合，因此用该

5、方法所得到的山脊线和山谷线有很大程度的近似性。等高线垂线跟踪法：以山脊线和山谷线的物理特性为依据，通过模拟和分析地形表面流水的运动状况以得到分水线（山脊线）和合水线（山谷线）。先找出流水方向，然后计算汇水量或跟踪流水线，以几何分析即通过跟踪坡向的方法得到山脊线和山谷线。由于地形噪音的存在，这种流水模拟在地形破碎地区十分困难且会岀现错误。由于这种方法通常采用规则格网的数据资料进行流水模拟，当格网较密时,不仅地形噪音增加而且计算量倍增，而当格网较稀疏时，所提取的山脊线和山谷线的精度很差。二、捜寻山脊点、山谷点1・特征点提取算

6、法山脊线和山谷线上的点在等高线上的特征表现为等高线局部曲率最大点，也就是等高线弯曲变化的特征点。曲线特征点的提取算法有多种。其中Split法是一种较常用的曲线特征点提取算法。该法从原理上讲属于整体算法，它所提供的曲线特征点能够保证曲线变形在规定的限差之内。Splii法的基本思想是先用曲线的最左边和最右边的两个点作为起始点（对于闭合曲线）将闭合曲收稿日期：2004-07-07誓飜磁憐煤熬㈱®跟矍黠鑑臨赛隸鶯鹦聶豁诙）55线分为两部分，对于非闭合曲线选择其两个端点作为起始点。起始点确定后，顺序计算曲线上位于两个起始点之间的每

7、一个点距两个起始点连线的垂距,并找出最大垂距点。若该点处等高线张角小于给定阈值（本文采用的是165。,如果张角大于165°,则等高线在此处近似于直线，弯曲变化小）,则该点为特征点。它将原曲线分为两部分,对每一部分确定新的起始点，即用该点分别与原两个起始点构成两对新的起始点，用相同的方法对这两段曲线找岀各自的特征点。Split法的原理可用图1表示。于C点高程，则C点为山脊点,反之,C点为山谷点。图2识别山脊点山谷点原理图图3规则等高线PP1丽丽PS丽PsPb(b)图1Split法的原理2.山脊点山谷点识别算法应用Spli

8、t法，即可找岀特征点。找岀特征点后，还要对其进行分析判断，找岀哪些特征点是山脊点，那些特征点是山谷点。最直观的判断山脊点山谷点的方法如图2所示,即计算特征点C处等高线张角范围内某点D的高程，并与C点高程比较，如果D点的高程大于C点高程，则C点为山脊点，反之，C点为山谷点。此种方法看似简单，但由于计算D点高程算法复杂,