CN108320317B - 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法 - Google Patents

一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108320317B
CN108320317B CN201810131068.1A CN201810131068A CN108320317B CN 108320317 B CN108320317 B CN 108320317B CN 201810131068 A CN201810131068 A CN 201810131068A CN 108320317 B CN108320317 B CN 108320317B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ring
line data
dike
digital terrain
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810131068.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108320317A (zh
Inventor
沈定涛
张煜
叶松
曹波
宋丽
陈文龙
魏思奇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changjiang River Scientific Research Institute Changjiang Water Resources Commission
Original Assignee
Changjiang River Scientific Research Institute Changjiang Water Resources Commission
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changjiang River Scientific Research Institute Changjiang Water Resources Commission filed Critical Changjiang River Scientific Research Institute Changjiang Water Resources Commission
Priority to CN201810131068.1A priority Critical patent/CN108320317B/zh
Publication of CN108320317A publication Critical patent/CN108320317A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108320317B publication Critical patent/CN108320317B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/203—Drawing of straight lines or curves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Revetment (AREA)

Abstract

一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其针对堤防高分辨率数字地形数据，沿着堤防行进方向在数字地形上自动构建探测圆环，查找圆环与数字地形的相交网格中高程值最高的网格单元，以该网格单元作为圆环中心继续构建探测圆环，直至堤防数字地形探测完毕，通过连接圆环中心点构建高精度堤防线数据，从而实现堤防线数据的自动提取。本发明与传统的人工实地测绘方法相比，极大地提高了堤防线数据生产的效率，而与当前堤防线数据提取较为常见的最小成本路径分析法、矩阵法、垂线法和点匹配垂线法等相比，较好的解决了堤防由于受到破坏导致线数据提取异常等问题，本发明无论是在线数据提取精度还是提取效率上都有着极大的优势，是一个较优的堤防线数据提取方法。

Description

一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法
技术领域
本发明涉及水利信息技术领域，具体是一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法。
背景技术
堤防是重要的防洪措施，我国目前已建堤防长度达到20余万公里，在防洪救灾中起到了重要作用。堤防的规格、形制如堤防的最小高程、堤顶宽度、堤坡坡度等，通常都有一套设计规范，在中国，最新的堤防设计规范是发布于2013年的《堤防工程设计规范》国家标准(GB 50286-2013)。堤防随着使用年限的延长，会因为受到洪水侵蚀、堤基下沉、人类活动等导致堤防防洪能力下降，主要表现在堤防高程下降、堤坡垮塌等等。
堤防的几何特征如堤防线数据提取等通常是基于传统的人工测绘手段进行，但是由于测绘工作相当耗时费力，生产成本高，工作效率普遍低下。
随着遥感技术的快速发展，通过遥感数据产品开展堤防的研究得到一定的应用，研究人员开始尝试从DEM数据中提取堤防线数据。关于堤防中心线的定义，一般认为堤防中心线是指沿着堤防方向，DEM网格高程值最高的那些网格单元相连接形成的矢量线数据，也可理解为在堤防的起始点和终止点之间，有一个网格单元集合，其网格数目最少，而网格高程值之和尽可能达到最大值。针对堤防中心线提取的问题，当前有四种主要的方法，第一种方法是采用GIS领域的最小成本路径分析方法(the least cost path analysis)，在堤防起始点和终止点之间查找沿着堤防方向的最高高程点集合。第二种方法是矩阵方法，鉴于堤防线数据是由贯穿于堤防顶部高程值最高的那些点所组成的，可以将堤防所在DEM数据看成是一个二维矩阵，通过从横向和纵向分别扫描矩阵，取得每行每列高程值最高的那些点，但是当堤防某些区域太过水平或者太过垂直，则很难提取到所需的高程点。第三种方法称为垂线法，该方法首先沿着堤防纵向每隔1米距离任取一点，然后在该点处做垂线，计算垂线与堤防相交点的最高高程点，将这些最高点顺次相连即可得到堤防中心线，该方法仍然存在一定的缺陷，垂线可能会与堤防多个区域相交，出现多个最高点，若只取最高点，则会出现错误。第四种方法称为点匹配垂线法，主要是为了解决第三种方法的缺陷，即计算垂线与堤防边缘的每个入点和出点，则当初始点和极值点都位于某入点和出点所在的线段上，该极值点才选为初始点处的堤防高程最高点。
第一种方法和第二种方法为自动化方法，而第三种和第四种方法为半自动化方法。对于第三种和第四种方法而言，因为加入了很多人工操作，其正确性要高于第一种和第二种方法，但是其工作量也较大。同时，第一种方法和第二种方法作为一种自动化处理方法，其对堤防数据自身有着较大的敏感性，受到堤防形态、堤防破坏程度等制约。特别是堤防由于受到侵蚀、人工建筑等的影响，这些方法很难用于堤防中心线的自动提取。为此，本发明提出了一种圆环探测法，该方法是一种自动程序化方法，且对堤防数据的敏感性比较低，能很好的用于堤防中心线提取。
发明内容
本发明针对常规高分辨率DEM提取堤防线数据存在方法效率低，需要人工干预，且对堤防破坏敏感度较高，导致方法适应性较差等缺点，提出一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其使用圆环探测法构建堤防线数据的全自动提取方法，能够高效的实现大范围、高精度的堤防线数据提取，满足堤防中心线的高效、大范围、高精度和自动化提取的要求。
一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于包括如下步骤：
第一步、设定探测圆环半径参数，确定初始探测圆环中心点，并绘制初始探测圆环；
第二步、在数字地形数据中查找圆环穿过的所有网格单元，并提取高程值最高的网格单元，并将该网格单元的中心点坐标存入堤防线数据坐标列表；
第三步、以当前提取的高程值最高的网格单元的中心点作为圆心，绘制新的探测圆环；
第四步、查找位于上一探测圆环外部且被当前探测圆环穿过的所有网格单元，提取高程值最高的网格单元；
第五步、判定第四步确定的高程值最高的网格单元是否存在或者是否位于初始探测圆环内部，若该网格单元存在且不位于初始探测圆环内部，将该网格单元中心点坐标存入堤防线数据坐标列表，并执行步骤三；否则执行步骤六；
第六步、依次连接堤防线数据坐标列表形成的堤防点，生成高精度堤防线数据。
进一步的，所述高分辨率数字地形是指以规则格网存储的数字高程模型数据，“高分辨率”主要是指DEM空间分辨率在米级尺度及其以下。
进一步的，第一步设定初始圆环中心点时，中心点坐标位于堤防DEM数据坐标范围内，若堤防不封闭，即堤防存在首尾两端，则应保证将堤防首尾两端的任意一端作为初始圆环的起始位置。
进一步的，设堤防平均宽度为w，则第一步中圆环半径r取值范围为：0.7w＜r≤1.5w。
进一步的，所述第二步中在数字地形数据中查找圆环穿过的所有网格单元时，将圆环离散化，即在圆环上均匀取点，且保持一定的点密度，查找每个点位于数字地形上的网格单元。
进一步的，所述第三步中绘制探测圆环方法与第一步中探测圆环绘制方法相同，圆环半径参数相同。
进一步的，所述第四步中查找位于上一探测圆环外部且被当前探测圆环穿过的所有网格单元，其具体步骤为：按照基于当前探测圆环提取的离散点，查找哪些离散点位于上一探测圆环外部，再对位于上一探测圆环外部的离散点在DEM上查找高程值最高的网格单元。
进一步的，第五步中判定该网格单元是否存在或者是否位于初始圆环内部，若不存在这样一个网格单元，则表示堤防已经探测到终点，则结束探测；针对环状堤防，当最后一个探测圆环与初始圆环相交，则会出现网格单元位于初始圆环内部，则结束探测。
进一步的，所述第六步依次连接堤防线数据坐标列表形成的堤防点，生成高精度堤防线数据，即通过保存每次探测圆环的圆心坐标，依次将存储的坐标值相连，即是该堤防的中心线。
本发明的有益效果：
(1)在堤防上采用圆环探测，间隔采样，可以有效避免堤防出现破坏等导致方法失效的问题。常规堤防线数据提取方法是在堤防DEM上沿着相邻的网格单元向前探测，一旦堤防出现破坏将导致方法适应性降低，常常会出现探测自动终止或者探测出现回路导致堤防线数据生成失败。本方法采用间隔采样，尽管在一定程度上降低的线数据的采样精度，但是圆环在穿过堤防DEM时，总能找到堤防最高点，从而完成堤防线数据的自动跟踪。
(2)通过设定圆环探测参数，以及初始探测圆环，该探测即自动进行，是一个全自动的堤防线数据提取方法，它不需要人工干预即可实现堤防线数据提取，其计算效率较高。
(3)通过采集不同时期堤防高分辨率DEM数据，即可实现堤防线数据的自动提取以及不同时期变化检测，具备开展堤防破坏度分析的应用潜力。
附图说明
图1是本发明一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法其中一个实施例的流程示意图；
图2是某地区影像和堤防DEM数据示例；
图3是由于人类活动、侵蚀等造成堤防破坏局部图，其中右侧是堤防影像图，左侧是在堤防影像上叠加了DEM；
图4是圆环与堤防相交示意图；
图5是沿堤防方向开展圆环探测示意图；
图6是探测圆环半径设定示意图；
图7是求圆环上某点A坐标示意图；
图8是某地区堤防线数据生成示意图；
图9是堤防线数据局部放大图；
图10是堤防局部高程异常示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1所示为本发明一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法其中一个实施例的流程示意图，图2给出了某地区的影像和堤防DEM数据示例(下半部分是堤防所在地区的影像，上半部分是堤防DEM)，影像主要是用于对堤防现状进行对比说明，该堤防DEM数据空间分辨率为1米，东西宽近50km，南北宽20km，堤防长度120km，此示例提供的是一段封闭的堤防，即堤防首尾两端是相连的。图3给出了该堤防由于人类活动、侵蚀等造成堤防破坏导致DEM出现高程异常的示意图，本发明即是要解决该问题，即如何在堤防遭到破坏的情形下提取堤防线数据。
为便于说明本发明计算原理，图4和图5分别给出了圆环与堤防相交示意图以及沿堤防方向开展圆环探测示意图。
如图4所示，假定平均宽度为w的堤防DEM从一半径为r(r>w)的圆环穿过，必定可以知道圆环与堤防DEM哪些网格相交(图中标记为深色的网格单元)，且能在这些DEM网格中找到高程值最大的那个。根据前述关于堤防中心线的定义，可以知道该DEM网格属于堤防中心线所在的网格。
更进一步的，如图5所示，若将高程值最大的DEM网格单元中心作为新的圆心点B，以半径r作圆形，该圆形与圆心点A所作的圆形相交，交点为P1和P2点，那么，一定可以在以圆心B所在的圆形，以P1和P2为起点所组成的大圆弧上(位于圆心A所在圆形外)找到高程值最大的堤防DEM网格单元，该单元中心为点C。依次类推，以点C为圆心做圆形，可以在堤防DEM上找到高程值最大的堤防DEM网格单元，其中心为点D，若当前圆环所在的大圆弧上找不到堤防DEM网格，或者大圆弧与初始第一个圆环相交，即可终止计算，依次将A、B、C、D等点连接起来，即是堤防中心线，本发明将此方法称为圆环探测法。
本发明实施例一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，如图1所示，其包括如下步骤：
第一步、设定探测圆环半径参数，确定初始探测圆环中心点，并绘制初始探测圆环；
因为堤防平均宽度w近似可以看作是已知的，而圆环半径r的选择则相当重要。半径r过小，则会出现圆形完全处于堤防DEM内部，或者圆环与堤防一侧相交，此时一是容易出现选择的高程点不是堤防中心线上的点，也可能出现圆环之间形成“回路”，即新圆环与之前的圆环相交，导致计算失败。若半径r过大，在堤防出现锐角处，圆环会与堤防两个区域相交，有可能导致堤防中心点提取出现错误。因此，有必要构建堤防平均宽度w与圆环半径r的关系，以避免出现上述情形，进而能够实现堤防中心线的自动提取。
如图6所示，堤防宽度平均设定为w，较一般的情形，堤防中心线位于堤防纵向中心处，对堤防中心线上任意一点，都靠近堤防横断面的中心。在堤防弯曲程度不大的区域，可以将堤防近似看成笔直形态，此时圆形半径只要满足r≥0.5w即可覆盖堤防两侧，而当堤防横断面上堤防中心点向堤防两侧移动，最罕见的情况，堤防中心点位于堤防最外侧处，则此时必须满足r≥w，圆环才能覆盖堤防两侧，通常这一情形比较少见，因此在堤防弯曲程度不大时，圆环半径r满足0.5w＜r≤w是比较合适的。而在堤防弯曲程度比较大的区域，考虑一种最为极端的情形，堤防以90度直角弯曲，当堤防拐弯处堤防中心线的中心点就是堤防拐弯处的中心点O时，圆环要完全覆盖堤防(即要使得B点和D点位于圆环内)，则圆环半径r1必须满足
Figure BDA0001574898440000071
即r1≥0.7w，同样考虑比较比较罕见的情形，堤防中心点位于堤防最外侧的B点或D点，圆环若要完全覆盖堤防，则圆环半径r2必须满足
Figure BDA0001574898440000072
即r2≥1.4w，这种情况通常比较少见，因此在堤防弯曲程度比较大的区域，圆环半径r满足0.7w＜r≤1.4w是比较合适的。
为了尽量使堤防整个外侧都处于圆环内部，综合考虑可取r＝1.5w，则通过圆环推进探测，堤防中心线的采样点距离为1.5w。以本研究区堤防为例，堤防平均宽度在30米左右，取圆环半径为50米基本可以完全覆盖堤防两侧。
第二步、在数字地形数据中查找圆环穿过的所有网格单元，并提取高程值最高的网格单元，并将该网格单元的中心点坐标存入堤防线数据坐标列表；
在已知当前圆环中心O点的坐标(xo,yo)，圆环半径r的条件下，要判断该圆环经过了DEM哪些网格，并进而找到高程值最高的网格，一个最直接的办法就是用圆弧与DEM横纵网格线求交点，计算每个交点之间的线段经过了哪些网格。这一处理过程比较繁琐，可以考虑对这一问题进行化简，若直接将圆环离散化为一系列圆上点集，只要点足够密集，就可以用点集所在的DEM网格集合代替上述线段求交计算DEM网格集合。至于圆上点集密度的设定，可以近似的认为，只要圆上两个相邻离散点所在的网格是同一网格或者是相邻网格，就可以认为此时点集密度是符合要求的。进一步的，假定DEM网格单元宽度为c，则圆环上相邻点的直线距离l需要满足l≤c即可，又已知圆环半径为r时圆环周长为2πr，若将圆环n等分，则圆环上相邻离散点之间的直接距离l≈2πr/n，即2πr/n≤c，进而可得出n≥2πr/c，以本研究区为例，DEM网格宽度c＝1米，圆环半径r＝50米，则n≥314。为便于计算，将圆环360度等分，即n＝360，此时圆环上相邻离散点之间直线距离l≈2πr/n＝0.87米，完全满足DEM网格探测需要。
如图7所示，以圆环中心点O为坐标原点，以水平方向为x轴，垂直方向为y轴，从x轴正方向上作为圆环第一个点开始，依次按照1度递增，形成圆环点集，共计360个点。那么，对点集中的A点而言，其与x轴正方向的角度α是已知的，因为圆环中心O点的坐标为(xo,yo)，则点A的空间坐标xA，yA为：
xA＝xO+r×cosα (1)
yA＝yO+r×sinα (2)
由DEM网格宽度为c，假设DEM范围最小最大坐标为(xmin,ymin)、(xmax,ymax)，则点A对应的DEM网格行列号IA，JA为：
Figure BDA0001574898440000081
Figure BDA0001574898440000082
因此，对于圆环上的任一离散点A，都能计算得到该点位于DEM上的行列号，也就知道了点A多在的网格单元，进而可以计算出高程值最高的网格单元。
第三步、以当前提取的高程值最高的网格单元的中心点作为圆心，绘制新的探测圆环；
第四步、查找位于上一探测圆环外部且被当前探测圆环穿过的所有网格单元，提取高程值最高的网格单元；
图7是对第三步和第四步的说明示意图。
如图7所示，假定点A所在的DEM网格就是高程值最高网格，以点A为圆心，r为半径做圆，因为圆心点A所在的圆和圆心点O所在的圆半径都是r，则点A所在的圆必过点O。假定圆心点A所在的圆和圆心点O所在的圆相交于点P1和点P2，线段AO和线段P1P2相交于点P。显然为了在堤防上探测中心线所在点位，在已知中心线点O和点A后，下一个待求点不能位于圆弧P1OP2上，即需要避免中心点回溯的问题。那么，下一待求点必须位于点P1和点P2的外侧圆弧上，即该圆弧处于点O所在的圆形外部。因此，只要求出点P1和点P2的坐标，以及角∠P1A和角∠P2A，进而判断P1和P2在以点A为圆心的圆环离散点的序号，从而可以在外侧圆弧点集上查找高程值最大的DEM网格。以点O和点A为圆心的圆形方程分别如下：
(x-xO)2+(y-yO)2＝r2 (5)
(x-xA)2+(y-yA)2＝r2 (6)
式中xo，yo，xA，yA，r为已知值。将以上方程组相减得到：
Figure BDA0001574898440000091
这是一条穿过点P1和点P2的直线方程，又可知，线段AO的长度为r，即
Figure BDA0001574898440000092
因此上式可以变形为：
2(xA-xO)x+2(yA-yO)y+r2＝0 (8)
基于上式，得到x与y的关系式如下：
Figure BDA0001574898440000093
Figure BDA0001574898440000094
考虑最简单的情况(10)，当xA＝xO，线段AO为一条垂直线，线段P1P2为一条水平线，基于对称性可知，
Figure BDA0001574898440000095
又因为线段P1P2和线段AO的交点P既是线段AO的中点也是线段P1P2的中点，且已知线段AO的长度lAO＝r，则可知线段AP的长度lAP＝0.5r，则线段P1P和线段PP2的长度分别为
Figure BDA0001574898440000096
因此可知
Figure BDA0001574898440000097
即P1和P2的空间坐标分别为
Figure BDA0001574898440000098
Figure BDA0001574898440000099
和
Figure BDA00015748984400000910
考虑更一般的情形(9)，当yA＝yO，线段AO为一条水平线，线段P1P2为一条垂线，此时
段P1P2为一条垂线，此时
Figure BDA00015748984400001013
，又可知
Figure BDA0001574898440000101
因此可知
Figure BDA0001574898440000102
即P1和P2的空间坐标分别为
Figure BDA0001574898440000103
当yA≠yO，已知点A和点O的斜率
Figure BDA0001574898440000104
则公式(9)可变为：
Figure BDA0001574898440000105
将此关系式代入点O所在圆的方程式得：
Figure BDA0001574898440000106
对上式展开得到：
Figure BDA0001574898440000107
为一标准的一元二次方程式，设定
Figure BDA0001574898440000108
Figure BDA0001574898440000109
则a，b，c为常数。该方程有两个解y1和y2，即是P1点和P2点的纵坐标yP1和yP2，得：
Figure BDA00015748984400001010
Figure BDA00015748984400001011
再基于公式(11)，得P1点和P2点的横坐标xP1和xP2为：
Figure BDA00015748984400001012
Figure BDA0001574898440000111
综上所述，P1点和P2点的坐标满足如下公式：
Figure BDA0001574898440000112
其中，
Figure BDA0001574898440000113
Figure BDA0001574898440000114
又由公式(1)和(2)可知，点P1和点P2的与x轴正方向的夹角αP1和αP2满足如下公式：
Figure BDA0001574898440000115
Figure BDA0001574898440000116
基于夹角αP1和αP2可知点P1和点P2在圆环上离散点集中的序号，进而可以计算位于P1和P2所在外圆弧上离散点的高程值，求取圆环上最大高程点。
第五步、判定第四步确定的高程值最高的网格单元是否存在或者是否位于初始探测圆环内部，若该网格单元存在且不位于初始探测圆环内部，将该网格单元中心点坐标存入堤防线数据坐标列表，并执行步骤三；否则执行步骤六；
当探测圆环已经到达堤防终止端，则无法找到满足高程值最大的网格单元，即离散点都位于DEM数据外部。另一种情形，若堤防是环形，则会出现高程值最大的网格单元位于初始圆环内部的情形。同样的，假设高程值最大的网格单元中心点A的坐标为(xA,yA)，且初始圆环中心O点的坐标为(xo,yo)，则点A位于初始圆环内部必定满足如下公式：
(xA-xo)2+(yA-yo)2<r2 (19)
第六步、依次连接堤防线数据坐标，生成高精度堤防线数据。
通过提取探测圆环的圆心坐标，并连接成线，即生成了堤防线数据。图8是某地区堤防线数据生成示意图，该图中显示了堤防线数据和生成的探测圆环序列。图9和图10是堤防线数据局部放大图，其中在图10中可以明显看到堤防DEM遭到了破坏。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于包括如下步骤：
第一步、设定探测圆环半径参数，确定初始探测圆环中心点，并绘制初始探测圆环；
第二步、在数字地形数据中查找圆环穿过的所有网格单元，并提取高程值最高的网格单元，并将该网格单元的中心点坐标存入堤防线数据坐标列表；
第三步、以当前提取的高程值最高的网格单元的中心点作为圆心，绘制新的探测圆环；
第四步、查找位于上一探测圆环外部且被当前探测圆环穿过的所有网格单元，提取高程值最高的网格单元；
第五步、判定第四步确定的高程值最高的网格单元是否存在或者是否位于初始探测圆环内部，若该网格单元存在且不位于初始探测圆环内部，将该网格单元中心点坐标存入堤防线数据坐标列表，并执行步骤三；否则执行步骤六；
第六步、依次连接堤防线数据坐标列表形成的堤防点，生成高精度堤防线数据。
2.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：所述高分辨率数字地形是指以规则格网存储的数字高程模型数据，“高分辨率”是指DEM空间分辨率在米级尺度及其以下。
3.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：第一步设定初始圆环中心点时，中心点坐标位于堤防DEM数据坐标范围内，若堤防不封闭，即堤防存在首尾两端，则应保证将堤防首尾两端的任意一端作为初始圆环的起始位置。
4.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：设堤防平均宽度为w，则第一步中圆环半径r取值范围为：0.7w＜r≤1.5w。
5.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：所述第二步中在数字地形数据中查找圆环穿过的所有网格单元时，将圆环离散化，即在圆环上均匀取点，且保持一定的点密度，查找每个点位于数字地形上的网格单元。
6.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：所述第三步中绘制探测圆环方法与第一步中探测圆环绘制方法相同，圆环半径参数相同。
7.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：所述第四步中查找位于上一探测圆环外部且被当前探测圆环穿过的所有网格单元，其具体步骤为：按照基于当前探测圆环提取的离散点，查找哪些离散点位于上一探测圆环外部，再对位于上一探测圆环外部的离散点在DEM上查找高程值最高的网格单元。
8.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：第五步中判定该网格单元是否存在或者是否位于初始圆环内部，若不存在这样一个网格单元，则表示堤防已经探测到终点，则结束探测；针对环状堤防，当最后一个探测圆环与初始圆环相交，则会出现网格单元位于初始圆环内部，则结束探测。
9.如权利要求1所述的基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法，其特征在于：所述第六步依次连接堤防线数据坐标列表形成的堤防点，生成高精度堤防线数据，即通过保存每次探测圆环的圆心坐标，依次将存储的坐标值相连，即是该堤防的中心线。
CN201810131068.1A 2018-02-09 2018-02-09 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法 Active CN108320317B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810131068.1A CN108320317B (zh) 2018-02-09 2018-02-09 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810131068.1A CN108320317B (zh) 2018-02-09 2018-02-09 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108320317A CN108320317A (zh) 2018-07-24
CN108320317B true CN108320317B (zh) 2021-04-09

Family

ID=62903346

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810131068.1A Active CN108320317B (zh) 2018-02-09 2018-02-09 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108320317B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110083673B (zh) * 2019-04-30 2020-12-15 河海大学 一种基于高程散点的河道或堤防智能搜索方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739887A (zh) * 2009-12-01 2010-06-16 陈建平 一种获取三维古地形图的方法及装置
KR101389126B1 (ko) * 2013-08-07 2014-04-25 (주) 지오씨엔아이 라이다 자료와 정사영상을 이용한 제방법선 매핑 방법
CN104050474A (zh) * 2014-06-10 2014-09-17 上海海洋大学 一种基于LiDAR数据的海岛岸线自动提取方法
CN104197902A (zh) * 2014-09-12 2014-12-10 国家海洋局第二海洋研究所 一种利用单景高分辨率光学遥感图像提取浅海地形的方法
KR101488214B1 (ko) * 2014-07-11 2015-01-30 (주)지오시스템리서치 카메라 영상을 이용한 조간대 지형 변화 모니터링 장치 및 그 방법
CN105631168A (zh) * 2016-03-25 2016-06-01 中国水利水电科学研究院 一种实时高效的流域洪水演进可视化仿真方法
CN105740464A (zh) * 2016-03-03 2016-07-06 中国国土资源航空物探遥感中心 一种基于dem的河谷形态参数自动提取方法
CN107063197A (zh) * 2017-02-28 2017-08-18 国网江西省电力公司柘林水电厂 一种基于空间信息技术的水库特征曲线提取方法
CN107610226A (zh) * 2017-08-11 2018-01-19 中国科学院国家天文台 月球环形坑边界的提取方法
CN107657636A (zh) * 2017-10-16 2018-02-02 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739887A (zh) * 2009-12-01 2010-06-16 陈建平 一种获取三维古地形图的方法及装置
KR101389126B1 (ko) * 2013-08-07 2014-04-25 (주) 지오씨엔아이 라이다 자료와 정사영상을 이용한 제방법선 매핑 방법
CN104050474A (zh) * 2014-06-10 2014-09-17 上海海洋大学 一种基于LiDAR数据的海岛岸线自动提取方法
KR101488214B1 (ko) * 2014-07-11 2015-01-30 (주)지오시스템리서치 카메라 영상을 이용한 조간대 지형 변화 모니터링 장치 및 그 방법
CN104197902A (zh) * 2014-09-12 2014-12-10 国家海洋局第二海洋研究所 一种利用单景高分辨率光学遥感图像提取浅海地形的方法
CN105740464A (zh) * 2016-03-03 2016-07-06 中国国土资源航空物探遥感中心 一种基于dem的河谷形态参数自动提取方法
CN105631168A (zh) * 2016-03-25 2016-06-01 中国水利水电科学研究院 一种实时高效的流域洪水演进可视化仿真方法
CN107063197A (zh) * 2017-02-28 2017-08-18 国网江西省电力公司柘林水电厂 一种基于空间信息技术的水库特征曲线提取方法
CN107610226A (zh) * 2017-08-11 2018-01-19 中国科学院国家天文台 月球环形坑边界的提取方法
CN107657636A (zh) * 2017-10-16 2018-02-02 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Flood Risk Measuring under the Flood Protection Embankment Construction in Dhaka Metropolitan Zone;Marju Ben Sayed,et al.;《Journal of Geosciences and Geomatics》;20171231;第5卷(第2期);第46-58页 *
Levee crest elevation profiles derived from airborne lidar-based high resolution digital elevation models in south Louisiana;Monica Palaseanu-Lovejoy,et al.;《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》;20140318;第114-126页 *
一种面向海量数字高程模型数据的洪水淹没区快速生成算法;沈定涛 等;《测绘学报》;20140630;第43卷(第6期);第643-652页 *
基于MIKE-二维耦合的安康城市洪水风险图编制研究;连阳阳;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》;20161115;C037-1 *
基于栅格数字高程模型DEM的河网提取及实现;李翀 等;《中国水利水电科学研究院学报》;20040930;第2卷(第3期);第208-214页 *
堤防测量的程序分析;孙继生 等;《黑龙江水专学报》;20050930;第32卷(第3期);第71-72页 *
数字河床洲滩演变空间建模分析;赵吉祥;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20071215(第6期);A012-24 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108320317A (zh) 2018-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103091675B (zh) 一种基于InSAR技术的矿区开采监测方法
Wang et al. Evolution of the topography of tidal flats and sandbanks along the Jiangsu coast from 1973 to 2016 observed from satellites
CN107180450B (zh) 一种基于dem的河谷横断面形态的算法
CN108984771B (zh) 基于河道断面坡度值的Mann-Kendall突变检验的河道宽度提取方法
CN105737751A (zh) 立式储罐变形监测系统及方法
CN108320317B (zh) 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法
Vojtko et al. Neotectonic evolution of the northern Laborec drainage basin (northeastern part of Slovakia)
Zhang et al. Application of artificial intelligence in geotechnical and geohazard investigations
Lerma et al. Decadal beach-dune profile monitoring along a 230-km high-energy sandy coast: Aquitaine, southwest France
Westley et al. The impact of coastal erosion on the archaeology of the Cyrenaican coast of Eastern Libya
CN108363050B (zh) 一种基于机载LiDAR数据的堤防破坏检测方法
CN112907567B (zh) 基于空间推理方法的sar图像有序人造构筑物提取方法
CN115293262B (zh) 一种岸线功能与结构长时序检测方法
Wang et al. Urban road information extraction from high resolution remotely sensed image based on semantic model
Gong et al. Roof-cut guided localization for building change detection from imagery and footprint map
CN110796310A (zh) 一种区域性地质灾害的易发性预测方法和系统
CN115388798A (zh) 一种隧道开挖面变形快速测量方法及装置
CN111780660B (zh) 矿区三维多量级形变优化方法及优化装置
Li et al. Spatiotemporal change patterns of coastlines in Xiangshan Harbor (Zhejiang, China) during the past 40 years
Zhao et al. 3D laser scanning technology in the application of modeling in mining subsidence area
CN113589369B (zh) 大型洞库群地震稳定性评估方法
Dong et al. General Coastline Extraction Based on an Improved Active Contour Model in Jiaozhou Bay, Qingdao, China, from 1990 to 2018 Using Landsat Satellite Images
Li et al. Evolution of urban built-up areas and its impact on urban vegetation of Jinan City, Eastern China
CN117232418A (zh) 一种深部盐岩孔洞圆周形变状态的计算方法和装置
Zhou et al. Flood submergence simulation and risk analysis based on GIS in plain area

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant