CN103970837B - 基于城市用地和竖向规划的不连续dem分类制作方法 - Google Patents

Abstract

一种基于城市用地和竖向规划的城市地表分类别不连续数字高程模型制作方法，属于市政工程信息技术与地理信息系统技术交叉领域。从内涝仿真模型构建的需求出发，基于城市用地和竖向规划的原则，将城市地表划分为不同的类别，各类别又分割为多个独立的对象；对所有类别的不同对象采用不同的方法构建数学模型或矢量对象数据库；对各类别地表的对象通过不同的插值计算方法构建任意精度的栅格数字高程模型；依次无缝组合及叠加各种类别的栅格DEM模型并最终获得整个地表的全局数字高程模型。克服了常规城市地表数字高程模型制作方法存在的不确定性，将地表划分为多种不同的类别对象，将各对象之间的相互影响分离，构建了符合真实地表特征的不连续DEM模型。

Description

基于城市用地和竖向规划的不连续DEM分类制作方法

技术领域

本发明涉及一种基于城市用地和竖向规划的城市地表分类别不连续数字高程模型制作方法，属于市政工程信息技术与地理信息系统技术交叉领域。

背景技术

近年来，城市区域的内涝灾害频发，基于地理信息系统和水力模型的内涝数值仿真模拟技术已在城市地表淹水情景模拟方面得到了广泛的应用。地表的数字高程模型是积水内涝工况模拟的必要输入条件之一，实现高精度物理仿真模拟的前提是必须构建出符合真实地表特征、高精度的地形网格化区间表达。

目前，传统的城市地表数字高程模型(DEM)制作方法存在着局限性。首先，采用专业测量方法观测获取地面高程数据一直是获取地表高程信息的唯一来源，从70年达开始，全国范围1:100万、1:25万和1:5万的DEM数据库及区域级1:1万DEM的建库工作相继完成。近年来，部分城市甚至构建了1:2000和1:1000的较高精度地形测绘数据库，但即使是基于最高精度数据条件，用于内涝模拟时，其测量点的数量仍有限，单纯依据测量数据生成的数字高程模型无法满足模拟精度需求。而如果仅采用增加实测高程点的方法进行地表高程模型加密处理，往往就意味着工程成本的急剧增加；其次，随着地理信息技术的发展，当前应用最广泛的地形数据处理策略是以城市数字地形图的实测高程点为基础，通过简单采用地理信息平台下的空间插值技术构建连续变化的地表数字高程模型，从而实现对地面高低起伏变化的描述。该方法虽然易于获取较多新增数据，但从实质上来说，并不适应于城市地表地形特征的描述。城市地表是由多种地物和不同用地属性地块所组成，如包括了建筑物、道路、水体以及地下构筑物等，其地形起伏特征显然并非连续性变化，不同区域之间的高程变化往往是突变的，因此采用连续性的空间插值加密往往致使获得的地表网格模型失真度较高。

基于上述传统处理方法的缺陷，本专利从内涝仿真模型构建的需求出发，基于城市用地和竖向规划的基本原则，将城市地表划分为不同的类别，各类别又分割为多个独立的对象；对所有类别的不同对象采用不同的方法构建数学模型或矢量对象数据库；对各类别地表的对象通过不同的插值计算方法构建任意精度的栅格数字高程模型；依次无缝组合及叠加各种类别的栅格DEM模型并最终获得整个地表的全局数字高程模型。

发明内容

本发明主要为解决当前基于传统地形处理方法构建的数字高程模型精度偏低，失真度较高，同时，也没有从设计规范角度考虑复杂地形特征的表达。因此，提出了一种基于城市用地和竖向规划的地表不连续DEM分类制作方法。

本发明的技术方案如下：

基于城市用地和竖向规划的不连续DEM分类制作方法，所述方法依次包含以下步骤：

(1)基于城市主要竖向特征，将城市地表划分为四种不同的类别，并确定各类别之间的划分边界，依据边界将各类别地表分割为多个独立对象；

根据城市地表的主要竖向特征，从上至下，地表依次划分为：建筑、地平台面、道路和水体四类。各类别之间的划分边界以地平台面为基础，建筑与其的边界为建筑基底外轮廓线，道路与其的边界为道路红线，水体与其边界为堤岸蓝线。基于各类型之间的划分边界，建筑和水体均可被分割为多个独立对象。地平台面依据道路和水体边界，并忽略建筑边界的镂空影响，同样可被分割为多个独立对象。依据道路横断面形状的一致性，同一横断面形状的连续道路划分为一个对象；多条道路的交汇处沿红线和对象边界，同样划分为单独的对象；架空的道路，由于下层道路是影响地表水流运动的主要地表，因此仅保留下层道路面。

(2)对各类型地表的不同对象依据地形实测高程点和设计规范原则，分别构建数学模型或矢量对象数据库，不同类型地表的处理无固定的执行顺序；

(2.1)建筑类对象的矢量数据库构建；

单个建筑类对象以单个矢量多边形对象表达，矢量多边形对象以建筑基底外轮廓线为边界，单个矢量对象储存有空间坐标、建筑基底高程和建筑高程信息。建筑基底高程以实测高程信息为准，在缺乏实测信息的情况下，通过空间搜索获取周边实测高程点高程信息，并以其平均高程值作为建筑物基底高程。建筑高程则通常可通过建筑层数以及平均层高进行计算；

(2.2)地平台面对象的矢量数据库构建；

单个地平台面对象获取其内部测绘高程点，高程点集为其矢量数据库，矢量对象存储有地表高程数值、空间X坐标和Y坐标信息；

(2.3)道路类对象的数学模型和矢量数据库构建；

对于单个具有相同横断面形状的连续道路对象，其数学模型构建包括路拱曲线拟合、道路纵断面曲线拟合以及各特征边界的纵断面拟合曲线，特征带边界包括有道路边线以及人行道、绿化带和分车带的划分边界。道路交汇处的对象依据特征带边界构建多边形矢量数据库，单个特征带以单个多边形矢量对象表达，其高程具有固定的数值；

(2.4)水体类对象的矢量数据库构建；

单个水体类对象以其内部的测绘高程点集表达，高程点矢量对象存储有其地表高程数值、空间X坐标和Y坐标信息；

(3)对各类别地表的对象通过不同的插值计算方法构建任意精度的栅格数字高程模型；

(3.1)以多边形矢量对象表达的地表类型对象，划分任意精度的规则网格，网格型心处的高程为其覆盖范围内，占主要面积的多边形矢量对象固定高程值，建筑类对象根据基底高程和建筑高程信息计算得到建筑顶面固定高程值；

(3.2)以矢量高程点集数据库表达的地表类型对象，其内部高程变化呈现连续的变化趋势，因此可选择空间插值算法计算DEM模型。本发明采用克里金空间插值算法，描述如下：

$Z_V^{*}\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i}Z\left(x_i\right)$

其中，x_i代表对象内的任一矢量高程点，对象的点集数目共有n个，Z(x_i)是该点的高程测量值；网格型心的估计高程值为λ_i为权重系数，表示各实测高程点x_i的测量值Z(x_i)对估计值的贡献程度。权重系数的选择需满足下列两个条件，式中E代表序列值的数学期望值，Var代表序列值的数学方差值：

$E[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)]=0$

$\mathrm{Min}\left(\mathrm{Var}\right[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)\left]\right)=\mathrm{Min}\left(E{[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)]}^2\right)$

(3.3)以数值拟合曲线表达的道路类对象，通过对其划分任意精度的规则网格，网格型心处高程通过其平面坐标信息，选择匹配的拟合曲线，插值计算高程数值。

(4)依次无缝组合及叠加各种类别对象的栅格DEM模型并最终获得整个地表的全局数字高程模型；

对各类型地表划分优先级别，道路类为第一级别，建筑为第二级别，水体为第三级别，地平台面为最低级别，组合各类别栅格DEM模型时，有重叠区域则优先保留高级别类型地表高程信息，低级别忽略，最终实现无缝组合的地表全局数字高程模型构建。

有益效果：

1.采用本发明的构建方法，能够在利用较少数据和成本的前提下，快速的实现城市地表地形特征表达，准确构建出精细的数字高程模型，在此基础上构建出的规则离散网格单元，可满足城市内涝仿真模型精确模拟的应用需求。

2.常规的城市地表数字高程模型制作方法存在着较大的不确定性，连续内插面模型无法表达真实的地形特征。本发明从城市竖向特征出发，将地表划分为四种不同的类别，各类别又分割成多个独立的对象，各对象采用其自身的数学模型或矢量数据库插值计算DEM模型，从而将各对象之间的相互影响分离，增加了DEM模型的可靠度。

3.本专利考虑了设计规范的约束条件，在较少的基础数据基础下，即可快速而经济的实现城市地表地形特征表达，而无需耗费极大的人力和财力增补实测高程点，是减少水力模型项目成本投入的有效措施。

附图说明：

图1为本发明“基于城市用地和竖向规划的不连续DEM分类制作方法”工作的流程示意图。

具体实施方式：

本发明的具体实施流程如图1所示，包括以下步骤：

(1)根据城市地表的主要竖向特征，从上至下，地表依次划分为：建筑、地平台面、道路和水体四类。各类别之间的划分边界以地平台面为基础，建筑与其的边界为建筑基底外轮廓线，道路与其的边界为道路红线，水体与其边界为堤岸蓝线。基于各类型之间的划分边界，建筑和水体均可被分割为多个独立对象。地平台面依据道路和水体边界，并忽略建筑边界的镂空影响，同样可被分割为多个独立对象。依据道路横断面形状的一致性，同一横断面形状的连续道路划分为一个对象；多条道路的交汇处沿红线和对象边界，同样划分为单独的对象；架空的道路，由于下层道路是影响地表水流运动的主要地表，因此仅保留下层道路面。各对象进行独立的编号，并以多边形矢量对象保存其空间展布信息；

(2)单个建筑类对象以单个矢量多边形对象表达，矢量多边形对象以建筑基底外轮廓线为边界，单个矢量对象储存有空间坐标、建筑基底高程和建筑高程信息。建筑基底高程以实测高程信息为准，在缺乏实测信息的情况下，通过空间搜索获取周边实测高程点高程信息，并以其平均高程值作为建筑物基底高程；

(3)单个地平台面对象以及水体类对象通过空间搜索获取位于其内部测绘高程点，高程点集为其矢量数据库，矢量对象存储有地表高程数值、空间X坐标和Y坐标信息；

(4)单个具有相同横断面形状的连续道路对象，拟合路拱曲线、道路纵断面曲线以及各特征边界的纵断面曲线，特征带边界包括有道路边线以及人行道、绿化带和分车带的划分边界。道路交汇处的对象依据特征带边界构建多边形矢量数据库，单个特征带以单个多边形矢量对象表达，其高程具有固定的数值；

(5)以多边形矢量对象表达的地表类型对象，划分任意精度的规则网格，网格型心处的高程为其覆盖范围内，占主要面积的多边形矢量对象固定高程值，建筑类对象根据基底高程和建筑高程(或建筑层数)信息计算得到建筑顶面固定高程值；

(6)以矢量高程点集数据库表达的地表类型对象，采用克里金空间插值算法：

$Z_V^{*}\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i}Z\left(x_i\right)$

其中，x_i代表对象内的任一矢量高程点，对象的点集数目共有n个，Z(x_i)是该点的高程测量值；网格型心的估计高程值为λ_i为权重系数，表示各实测高程点x_i的测量值Z(x_i)对估计值的贡献程度。权重系数的选择需满足下列两个条件，式中E代表序列值的数学期望值，Var代表序列值的数学方差值：

$E[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)]=0$

$\mathrm{Min}\left(\mathrm{Var}\right[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)\left]\right)=\mathrm{Min}\left(E{[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)]}^2\right)$

(7)以数值拟合曲线表达的道路类对象，通过对其划分任意精度的规则网格，网格型心处高程通过其平面坐标信息，选择匹配的拟合曲线，插值计算高程数值。

(8)对各类型地表划分优先级别，道路类为第一级别，建筑为第二级别，水体为第三级别，地平台面为最低级别，组合各类别栅格DEM模型时，有重叠区域则优先保留高级别类型地表高程信息，低级别忽略，最终实现无缝组合的地表全局数字高程模型构建。

Claims (1)

1.基于城市用地和竖向规划的地表不连续DEM分类制作方法，其特征在于：

所述方法依次包含以下步骤：

(1)基于城市主要竖向特征，将城市地表划分为四种不同的类别，并确定各类别之间的划分边界，依据边界将各类别地表分割为多个独立对象；

根据城市地表的主要竖向特征，从上至下，地表依次划分为：建筑、地平台面、道路和水体四类；各类别之间的划分边界以地平台面为基础，建筑与其的边界为建筑基底外轮廓线，道路与其的边界为道路红线，水体与其边界为堤岸蓝线；基于各类型之间的划分边界，建筑和水体均可被分割为多个独立对象；地平台面依据道路和水体边界，并忽略建筑边界的镂空影响，同样可被分割为多个独立对象；依据道路横断面形状的一致性，同一横断面形状的连续道路划分为一个对象；多条道路的交汇处沿红线和对象边界，同样划分为单独的对象；架空的道路，由于下层道路是影响地表水流运动的主要地表，因此仅保留下层道路面；

(2)对各类型地表的不同对象依据地形实测高程点和设计规范原则，分别构建数学模型或矢量对象数据库，不同类型地表的处理无固定的执行顺序；

(2.1)建筑类对象的矢量数据库构建；

单个建筑类对象以单个矢量多边形对象表达，矢量多边形对象以建筑基底外轮廓线为边界，单个矢量对象储存有空间坐标、建筑基底高程和建筑高程信息；建筑基底高程以实测高程信息为准，在缺乏实测信息的情况下，通过空间搜索获取周边实测高程点高程信息，并以其平均高程值作为建筑物基底高程；建筑高程则通过建筑层数以及平均层高进行计算；

(2.2)地平台面对象的矢量数据库构建；

单个地平台面对象获取其内部测绘高程点，高程点集为其矢量数据库，矢量对象存储有地表高程数值、空间X坐标和Y坐标信息；

(2.3)道路类对象的数学模型和矢量数据库构建；

对于单个具有相同横断面形状的连续道路对象，其数学模型构建包括路拱曲线拟合、道路纵断面曲线拟合以及各特征带边界的纵断面拟合曲线，特征带边界包括有道路边线以及人行道、绿化带和分车带的划分边界；道路交汇处的对象依据特征带边界构建多边形矢量数据库，单个特征带以单个多边形矢量对象表达，其高程具有固定的数值；

(2.4)水体类对象的矢量数据库构建；

单个水体类对象以其内部的测绘高程点集表达，高程点矢量对象存储有其地表高程数值、空间X坐标和Y坐标信息；

(3)对各类别地表的对象通过不同的插值计算方法构建任意精度的栅格数字高程模型；

(3.1)以多边形矢量对象表达的地表类型对象，划分任意精度的规则网格，网格型心处的高程为其覆盖范围内，占主要面积的多边形矢量对象固定高程值，建筑类对象根据基底高程、和建筑高程或建筑层数信息计算得到建筑顶面固定高程值；

(3.2)以矢量高程点集数据库表达的地表类型对象，其内部高程变化呈现连续的变化趋势，因此可选择空间插值算法计算DEM模型；采用克里金空间插值算法，描述如下：

$Z_V^{*}\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{i}Z\left(x_i\right)$

其中，x_i代表对象内的任一矢量高程点，对象的点集数目共有n个，Z(x_i)是该点的高程测量值；网格型心的估计高程值为λ_i为权重系数，表示各实测高程点x_i的测量值Z(x_i)对估计值的贡献程度；权重系数的选择需满足下列两个条件，式中E代表序列值的数学期望值，Var代表序列值的数学方差值：

$E\[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)\]=0$

$Min(Var\[Z_V^{*}(x)-Z_V\left(x\right)\])=Min\left(E{\[Z_V^{*}\left(x\right)-Z_V\left(x\right)\]}^2\right)$

(3.3)以数值拟合曲线表达的道路类对象，通过对其划分任意精度的规则网格，网格型心处高程通过其平面坐标信息，选择匹配的拟合曲线，插值计算高程数值；

(4)依次无缝组合及叠加各种类别对象的栅格DEM模型并最终获得整个地表的全局数字高程模型；

对各类型地表划分优先级别，道路类为第一级别，建筑为第二级别，水体为第三级别，地平台面为最低级别，组合各类别栅格DEM模型时，有重叠区域则优先保留高级别类型地表高程信息，低级别忽略，最终实现无缝组合的地表全局数字高程模型构建。