基于三维道格拉斯改进算法的地貌自动综合研究
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摘要
地貌自动综合是人们多维观察、表达和分析地理现象的基础，是多尺度地理数据库建库的核心，国内外学者在地貌自动综合的理论与方法方面做了大量研究。三维道格拉斯算法基于三维离散点数据，通过提取不同详细程度的地形特征点来实现地貌自动综合，是地貌自动综合的新方法。本文通过对三维道格拉斯算法在起始基面和算法方向性方面进行改进与完善，以黄土高原典型地貌类型区DEM为数据源，研究了三维道格拉斯算法进行地貌自动综合过程中，地貌综合程度与阈值的关系，构建了基于初探阈值实验的最佳阈值确定方法，实现了黄土高原典型地貌类型区1：1万DEM到1：5万DEM的地貌自动综合。最后，以国家生产的1：5万等高线及1：5万DEM为基础，对综合得到的DEM从高程精度和地形参数两个方面进行了精度分析。结果显示：改进后的三维道格拉斯算法能有效全面的提取地貌特征点，综合得到的DEM基本达到了国家一级或二级1：5万DEM精度标准，其地形参数频谱曲线与国家生产的1：5万DEM具有很高的相关性。基于三维道格拉斯改进算法进行地貌自动综合，避免了将DEM作为数字图像进行综合而割离了DEM本身地形特性的缺点，通过地形特征点的提取，实现了地貌综合所遵循的“取主舍次”的综合原则，达到了很好的综合效果，是基于DEM的地貌自动综合方法的完善，以黄土区的实验为例，为黄土高原地貌自动综合和数字黄土高原研究奠定了基础。
Relief Automated Generalization is the foundation for people to observe, express and analysis the geographic phenomenon multi-dimensional, and it is the core work in constructing the multi-scale geographic database. Massive researches have been done in the theory and the method of the relief automated generalization. Three dimensional Douglas-Peucker algorithm can be use to get the different detailed relief feature points based on the three dimensional discrete points and then can achieve the relief automated generalization. This paper firstly improved the Three dimensional Douglas-Peucker algorithm in the basic plane and the algorithm direction, then study the correlation between the generalization level and the threshold value based on the DEM of the typically area in Loess Plateau, according to this, formed the method of get the best threshold value from the initially threshold value experiment in relief generalization. Based on the method and the improved Douglas-Peucker algorithm, achieved the relief generalization from the 1:10000 DEM to the 1:50000 DEM in the typically area in Loess Plateau. Finally, evaluate the generalize result of the 1:50000 DEM in elevation accuracy and terrain parameter according to the original 1:50000 contours and 1:50000 DEM. The result shows that the improved Douglas-Peucker algorithm can extract the overall relief feature points effectively, the generalize result of the 1:50000 DEM has a high accuracy, and achieve the fist level or second level of the accuracy criteria of national 1:50000 DEM, it's terrain parameter frequency spectrum also has a highly correlation with the terrain parameter frequency spectrum derived from the national 1:50000 DEM. Relief automated generalization based on the improved Douglas-Peucker algorithm avoid the shortcoming of recognize the DEM as the digital image, which depart the DEM from its terrain character. It abides by the rule of keeping the important features and neglecting the small features in relief generalization form extracting the relief feature points, and it comes to a good generalization result. To some extent it is the improve and perfect of the relief automated generalization based on DEM, and A case study in the Loess Plateau, it established the foundation for the Loess Plateau relief generalization and for the research on the digital Loess Plateau.
Relief Automated Generalization is the foundation for people to observe, express and analysis the geographic phenomenon multi-dimensional, and it is the core work in constructing the multi-scale geographic database. Massive researches have been done in the theory and the method of the relief automated generalization. Three dimensional Douglas-Peucker algorithm can be use to get the different detailed relief feature points based on the three dimensional discrete points and then can achieve the relief automated generalization. This paper firstly improved the Three dimensional Douglas-Peucker algorithm in the basic plane and the algorithm direction, then study the correlation between the generalization level and the threshold value based on the DEM of the typically area in Loess Plateau, according to this, formed the method of get the best threshold value from the initially threshold value experiment in relief generalization. Based on the method and the improved Douglas-Peucker algorithm, achieved the relief generalization from the 1:10000 DEM to the 1:50000 DEM in the typically area in Loess Plateau. Finally, evaluate the generalize result of the 1:50000 DEM in elevation accuracy and terrain parameter according to the original 1:50000 contours and 1:50000 DEM. The result shows that the improved Douglas-Peucker algorithm can extract the overall relief feature points effectively, the generalize result of the 1:50000 DEM has a high accuracy, and achieve the fist level or second level of the accuracy criteria of national 1:50000 DEM, it's terrain parameter frequency spectrum also has a highly correlation with the terrain parameter frequency spectrum derived from the national 1:50000 DEM. Relief automated generalization based on the improved Douglas-Peucker algorithm avoid the shortcoming of recognize the DEM as the digital image, which depart the DEM from its terrain character. It abides by the rule of keeping the important features and neglecting the small features in relief generalization form extracting the relief feature points, and it comes to a good generalization result. To some extent it is the improve and perfect of the relief automated generalization based on DEM, and A case study in the Loess Plateau, it established the foundation for the Loess Plateau relief generalization and for the research on the digital Loess Plateau.
引文
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