改进约束D-TIN的等高线陡坡区域识别

发布时间：2018-04-12 06:40

  本文选题：等高线 + 陡坡区　； 参考：《测绘科学》2017年11期

【摘要】：针对高线图中陡坡区域特征的自动识别问题,在应用Delaunay三角网与线性插值法生成等高线图的基础上,改进了基于最大角原则生成约束Delaunay三角网的算法,对等高线图进行了三角剖分,根据等高线之间约束三角形的几何参数,计算了等高线图坡面单元坡度,识别出坡度较高区域。进一步地,给出了一种扩张算法对相连陡坡单元进行划分形成陡坡区域,计算了各个陡坡区域中心坐标、面积与平均坡度。通过对12组有256个坐标高程值的数据构建约束D-TIN并生成三维地形图对识别结果进行了评价,识别正确率达0.903,平均识别时间为33ms。实验表明,对于不同数据生成的不同等级等高线图的识别结果均有较高的效率与准确率。
[Abstract]:Aiming at the problem of automatic recognition in steep slope region feature contour map, based on the application of Delaunay triangulation with linear interpolation method to generate contour map, the principle of generating angular constraint Delaunay triangulation algorithm based on improved, the contour map of the triangulation, according to the geometric parameters of the triangle constraints between contour, contour map of slope units the slope was calculated to identify the higher slope area. Further, given an expansion algorithm divided into steep slope area of steep slope unit connected, each steep region center coordinates were calculated, and the average slope area. By 256 coordinate elevation value data to construct constraint D-TIN and generate three-dimensional topographic map on the recognition results of evaluation of the 12 groups, the correct recognition rate of 0.903, the average recognition time is 33ms. experiments show that for different grades of different data generated by the contour map The results of recognition have high efficiency and accuracy.

【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51567013) 云南电网科技项目(0303ky32)
【分类号】：P208;P217

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本文编号：1738593