基于语义的地形分割方法研究及其应用

论文摘要

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是国家空间数据基础设施的重要组成部分,蕴含着丰富的地形地貌信息,在土地管理、建设规划、灾情预测等方面都有着广泛的应用。而当前DEM数据以格网数据作为主流数据,局部区域特征缺乏,且随着人工改造区域的增多,地形结构更趋于复杂,加大了地形的理解难度。因此,本文以加强地形的语义理解为目的,研究基于语义的地形分割方法,并以分割得到的地形单元作为对象,建立地形对象间拓扑关系,研究基于地形对象的淹没分析算法,进行基于语义的地形分析实践研究。本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种基于标记分水岭的地形语义分割算法,该算法在标记分水岭的基础上,结合正负地形思想以划分地形单元。实验表明,该算法实现了地形的语义分割,能够提取具有单一语义属性的地形单元,并且有效避免了传统斜坡单元提取方法在划分单元时存在平行边界和误分割的问题。(2)提出了一种结合DEM纹理和分水岭的地形语义分割算法,该算法通过融合DEM纹理特征信息和图像灰度信息构建混合梯度,以进一步提高地形语义单元分割边缘的准确性。实验表明,该算法在有效提取地形语义单元的基础上,提高了定位分割边缘的精度。(3)以地形语义单元为基本对象,建立地形拓扑数据,进行了基于地形对象的淹没分析实践研究。实验表明,基于地形对象的淹没分析能够动态模拟研究区淹没情形,且有效解决了当前淹没分析中存在平地流向判断困难、难以进行人工改造地形淹没分析的问题。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 课题研究背景与意义
•     1.1.1 地形语义分割研究背景
•     1.1.2 洪水淹没分析研究意义
•   1.2 课题研究现状
•     1.2.1 地形语义分割
•     1.2.2 洪水淹没分析
•   1.3 本文主要工作及内容安排
• 第二章 相关知识和理论基础
•   2.1 数字高程模型
•     2.1.1 数字高程模型的概念
•     2.1.2 数字高程模型的表示
•   2.2 地形语义
•     2.2.1 地形语义的概念
•     2.2.2 地形语义的表达
•   2.3 DEM纹理
•     2.3.1 纹理的基本概念
•     2.3.2 纹理的分析方法
•     2.3.3 灰度共生矩阵
•   2.4 基于格网的洪水淹没算法
•     2.4.1 无源淹没
•     2.4.2 有源淹没
•   2.5 小结
• 第三章 基于语义的地形分割方法研究
•   3.1 引言
•   3.2 实验数据介绍
•   3.3 基于流域提取的地形分割算法
•     3.3.1 算法原理
•     3.3.2 算法实现
•   3.4 基于标记分水岭的地形语义分割算法
•     3.4.1 分水岭算法简介
•     3.4.2 算法原理与设计
•     3.4.3 算法具体实现
•     3.4.4 实验结果与分析
•   3.5 结合DEM纹理和分水岭的地形语义分割算法
•     3.5.1 算法原理与设计
•     3.5.2 算法具体实现
•     3.5.3 实验结果与分析
•   3.6 小结
• 第四章 基于地形对象的淹没分析实践
•   4.1 引言
•   4.2 基于格网的洪水淹没分析算法
•     4.2.1 基于格网的无源淹没
•     4.2.2 基于格网的有源淹没
•   4.3 基于地形对象的淹没分析算法
•     4.3.1 算法设计思想
•     4.3.2 算法具体设计
•     4.3.3 基于地形对象的无源淹没
•     4.3.4 基于地形对象的有源淹没
•   4.4 实验结果与分析
•     4.4.1无源淹没实验
•     4.4.2有源淹没实验
•   4.5 小结
• 第五章 总结与展望
•   5.1 研究工作总结
•   5.2 研究工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 程露

导师: 周波

关键词: 数字高程模型,地形语义,分水岭算法,纹理特征,淹没分析

来源: 合肥工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,计算机软件及计算机应用

单位: 合肥工业大学

分类号: TP391.1;P208

总页数: 76

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