CN108805146A - 一种放射状和向心状水系的识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种放射状和向心状水系的识别方法，包括：(1)获取shp格式的待识别水系线图层数据，读入至数据集L；(2)根据L获取各河流要素的首尾端点，记录到Coord中，并根据Coord筛选出主干河流和支流；(3)根据各主干河流的首尾端点坐标，计算中心点mid(x_m,y_m)和方位角Azimuth_i；(4)根据各主干河流的方位角Azimuth_i，分别计算位于各象限中的河流条数，若所述条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别，否则执行步骤(5)；(5)计算待识别水系的内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount，若outcount>incount，则判定为向心状水系，否则判定为放射状水系。本发明算法复杂度较低，自动化程度高，识别准确度较好。

Description

一种放射状和向心状水系的识别方法

技术领域

本发明属于地理信息技术应用领域，具体涉及一种基于矢量数据的放射状和向心状水系的自动识别方法。

背景技术

一条干流及其支流组成的河网系统称为水系，自然界中相同类型的水系，其所在区域往往有着相似的地质构造和自然环境。通过对水系的排列形式、平面形态等进行分析，可以大致推断出水系所在区域的地质构造和地壳运动的大致情况。从而，水系类型的快速、准确解译具有重要的研究意义。

常见的水系类型有放射状水系、向心状水系、树状水系、格状水系、羽状水系、平行状水系以及辫状水系等。放射状水系又称辐射水系，是水系格局的一种，指在穹隆构造上或火山锥上发育的河流，形成顺坡向四周呈放射状外流的水系；向心状水系指水系中的河流流向是从四周流向中心，向中心汇聚，形成向心状形态，这种水系形态多出现在四周高，中间低的盆地地形当中。

目前，水系类型的判别方式，主要是人工判别，此种方法虽然简单易行，但效率低下，不利于大范围的判别。为提高处理效率，已有学者开展了水系类型的自动识别研究。如王一川使用二值化水系图像，基于最优统计图象分类器，形成了以水系纹理单元为单位进行水系分类的方法(参见王一川.水系自动分类研究[D].西南交通大学,2006.)；车国泉利用句法模式识别技术，对辫状水系的图像进行了自动识别(参见车国泉.辫状水系的自动识别[D].西南交通大学,2007.)。相关水系类型的自动识别方法，虽能够进行水系类型的一定识别，但由于是利用二值化水系图像，而不是直接利用水系矢量数据，导致算法的复杂度较高，识别效果较差。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种放射状和向心状水系的识别方法，该方法基于矢量数据识别放射状和向心状水系，算法复杂度较低，自动化程度高，识别准确度较好。

技术方案：本发明所述的放射状和向心状水系的识别方法包括：

(1)获取shp格式的待识别水系线图层数据，读入至数据集L＝{l_i|i＝0,1,2,…,m}，其中，l_i表示第i个河流要素，其属性包含河流长度Len_i和河流等级标志RiverLevel_i＝k，k为自然数，m为河流要素的个数；

(2)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中，并根据坐标集合Coord筛选出主干河流和支流，更新支流的河流等级标志RiverLevel_i＝k-1；

(3)根据各主干河流的首尾端点坐标，计算其中心点mid(x_m,y_m)和方位角Azimuth_i；

(4)根据各河流的方位角Azimuth_i，分别计算位于第一、二、三、四象限中的河流条数，若所述条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别，否则执行步骤(5)；

(5)计算待识别水系的内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount，若outcount>incount，则判定待识别水系为向心状水系，否则判定为放射状水系。

进一步的，步骤(2)具体包括：

(2-1)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中；

(2-2)判断各河流要素的首尾端点，是否与其他河流要素的任一点相交；

(2-3)若相交，则判定该河流要素为支流，并将该河流要素的河流等级标志更新为RiverLevel_i＝k-1；若不相交，则判定该河流要素为主干河流。

进一步的，步骤(3)具体包括：

(3-1)将标志属性RiverLevel＝k的河流要素提取出来，并将提取的河流要素的首尾点坐标写入集合P；

(3-2)根据集合P采用下式计算各主干河流的中心点；

式中，n表示主干河流的条数，x_is，x_ie分别表示第i条河流首、尾点的横坐标，y_is，y_ie分别表示第i条河流首、尾点的纵坐标；

(3-3)根据坐标集合Coord，采用下式计算每一河流要素的方位角azimuth_i:

式中，i∈[0,m-1]，azimuth_i的阈值范围为[0,360)。

进一步的，步骤(4)具体包括：

(4-1)根据各河流要素的方位角azimuth_i，判断其位于第几象限，其中判定方法为：

(4-2)分别统计位于第一、二、三、四象限中的河流条数；

(4-3)若位于第一、二、三、四象限中的河流条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别；否则执行步骤(5)。

进一步的，步骤(5)具体包括：

(5-1)将内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount初始值设为主干河流的条数；

(5-2)获取一条RiverLevel_i＝k-1的支流，将该支流与对应主干河流的交点记为q_j1(x_j1,y_j1)，该支流的另一端点记为q_j2(x_j2,y_j2)，j<m；

(5-3)根据下式，分别计算q_j1(x_j1,y_j1)和q_j2(x_j2,y_j2)到中心点mid(x_m,y_m)的距离d_j1和d_j2，计算公式如下：

(5-4)若d_j1<d_j2，则outcount加1；若d_j1>d_j1，则incount加1；

(5-5)返回执行(5-2)，直至完成所有支流的遍历处理，若此时outcount>incount，则该水系为向心状水系；否则，该水系为放射状水系。

有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：本发明基于矢量数据识别放射状和向心状水系，算法复杂度较低，自动化程度高，识别准确度较好。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2为实施例中实验数据1的线图层示意图；

图3为实施例中图2的外端点和内端点矩形图；

图4为实施例中针对图2进行识别后得到的实验结果图；

图5为实施例中实验数据2的线图层示意图；

图6为实施例中图5的外端点和内端点矩形图；

图7为实施例中针对图5进行识别后得到的的实验结果图。

具体实施方式

如图1所示，本实施例提供的放射状和向心状水系的识别方法包括以下步骤：

(1)获取shp格式的待识别水系线图层数据，读入至数据集L＝{l_i|i＝0,1,2,…,m}，其中，l_i表示第i个河流要素，其属性包含河流长度Len_i和河流等级标志RiverLevel_i＝k，k为自然数，m为河流要素的个数。例如，以图2作为实验数据，可知，m＝24，k＝1。

(2)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中，并根据坐标集合Coord筛选出主干河流和支流，更新支流的河流等级标志RiverLevel_i＝k-1。

该步骤具体包括：

(2-1)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中；

(2-2)判断各河流要素的首尾端点，是否与其他河流要素的任一点相交；

(2-3)若相交，则判定该河流要素为支流，并将该河流要素的河流等级标志更新为RiverLevel_i＝k-1；若不相交，则判定该河流要素为主干河流。

接上例，线要素计算得到的河流首尾两个端点坐标coord_i和主干河流标志属性RiverLevel具体如表1所示：

表1

从上表可以看出，主干河流有20条，1级支流有4条。

(3)根据各主干河流的首尾端点坐标，计算其中心点mid(x_m,y_m)和方位角Azimuth_i。

该步骤具体包括：

(3-1)将标志属性RiverLevel＝k的河流要素提取出来，并将提取的河流要素的首尾点坐标写入集合P；

(3-2)根据集合P采用下式计算各主干河流的中心点；

式中，n表示主干河流的条数，x_is，x_ie分别表示第i条河流首、尾点的横坐标，y_is，y_ie分别表示第i条河流首、尾点的纵坐标；

接上例，可以计算得到中心点的坐标为mid(584.53,-330.32)。

(3-3)根据坐标集合Coord，采用下式计算每一河流要素的方位角azimuth_i:

式中，i∈[0,m-1]，azimuth_i的阈值范围为[0,360)。

接上例，可以计算得到各河流的方位角Azimuth具体如表2所示：

表2

(4)根据各河流的方位角Azimuth_i，分别计算位于第一、二、三、四象限中的河流条数，若所述条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别，否则执行步骤(5)。

该步骤具体包括：

(4-1)根据各河流要素的方位角azimuth_i，判断其位于第几象限，其中判定方法为：

(4-2)分别统计位于第一、二、三、四象限中的河流条数；

接上例，该例子中统计到的河流条数如下表所示：

表3

(4-3)若位于第一、二、三、四象限中的河流条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别；否则执行步骤(5)。

接上例，可知，该例子中各象限河流条数均大于1，故执行步骤(5)。

(5)计算待识别水系的内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount，若outcount>incount，则判定待识别水系为向心状水系，否则判定为放射状水系。

该步骤具体包括：

(5-1)将内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount初始值设为主干河流的条数。内端点多边形和外端点多边形如图3所示。

(5-2)获取一条RiverLevel_i＝k-1的支流，将该支流与对应主干河流的交点记为q_j1(x_j1,y_j1)，该支流的另一端点记为q_j2(x_j2,y_j2)，j<m；

接上例，可以得到该例子中1≤j≤4，交点的值具体如表4所示：

表4

(5-3)根据下式，分别计算q_j1(x_j1,y_j1)和q_j2(x_j2,y_j2)到中心点mid(x_m,y_m)的距离d_j1和d_j2，计算公式如下：

接上例，可以计算得到该例子中距离d_j1和d_j2的值具体如表5所示：

表5

(5-4)若d_j1<d_j2，则outcount加1；若d_j1>d_j1，则incount加1；

(5-5)返回执行(5-2)，直至完成所有支流的遍历处理，若此时outcount>incount，则该水系为向心状水系；否则，该水系为放射状水系。

接上例，可以从表5看出，d_i1<d_i2的个数为4，d_i1>d_i2的个数为0，故outcount＝24，incount＝20。可以得出outcount>incount，故该水系为向心状水系，如图4所示。

图5为另一实验数据，针对该数据进行处理后得到：outcount＝12，incount＝13，如图6所示，可知，outcount<incount，其判别结果为放射状水系，如图7所示。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种放射状和向心状水系的识别方法，其特征在于该方法包括：

(1)获取shp格式的待识别水系线图层数据，读入至数据集L＝{l_i|i＝0,1,2,…,m}，其中，l_i表示第i个河流要素，其属性包含河流长度Len_i和河流等级标志RiverLevel_i＝k，k为自然数，m为河流要素的个数；

(2)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中，并根据坐标集合Coord筛选出主干河流和支流，更新支流的河流等级标志RiverLevel_i＝k-1；

(3)根据各主干河流的首尾端点坐标，计算其中心点mid(x_m,y_m)和方位角Azimuth_i；

(4)根据各河流的方位角Azimuth_i，分别计算位于第一、二、三、四象限中的河流条数，若所述条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别，否则执行步骤(5)；

(5)计算待识别水系的内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount，若outcount>incount，则判定待识别水系为向心状水系，否则判定为放射状水系。

2.根据权利要求1所述的放射状和向心状水系的识别方法，其特征在于：步骤(2)具体包括：

(2-1)根据数据集L获取各河流要素的首尾端点，记录到坐标集合Coord中；

(2-2)判断各河流要素的首尾端点，是否与其他河流要素的任一点相交；

(2-3)若相交，则判定该河流要素为支流，并将该河流要素的河流等级标志更新为RiverLevel_i＝k-1；若不相交，则判定该河流要素为主干河流。

3.根据权利要求1所述的放射状和向心状水系的识别方法，其特征在于：步骤(3)具体包括：

(3-1)将标志属性RiverLevel＝k的河流要素提取出来，并将提取的河流要素的首尾点坐标写入集合P；

(3-2)根据集合P采用下式计算各主干河流的中心点；

式中，n表示主干河流的条数，x_is，x_ie分别表示第i条河流首、尾点的横坐标，y_is，y_ie分别表示第i条河流首、尾点的纵坐标；

(3-3)根据坐标集合Coord，采用下式计算每一河流要素的方位角azimuth_i：

式中，i∈[0,m-1]，azimuth_i的阈值范围为[0,360)。

4.根据权利要求1所述的放射状和向心状水系的识别方法，其特征在于：步骤(4)具体包括：

(4-1)根据各河流要素的方位角azimuth_i，判断其位于第几象限，其中判定方法为：

(4-2)分别统计位于第一、二、三、四象限中的河流条数；

(4-3)若位于第一、二、三、四象限中的河流条数不是全部大于0，则判定待识别水系不是放射状或向心状水系，结束识别；否则执行步骤(5)。

5.根据权利要求1所述的放射状和向心状水系的识别方法，其特征在于：步骤(5)具体包括：

(5-1)将内端点多边形上点的个数incount和外端点多边形上点的个数outcount初始值设为主干河流的条数；

(5-2)获取一条RiverLevel_i＝k-1的支流，将该支流与对应主干河流的交点记为q_j1(x_j1,y_j1)，该支流的另一端点记为q_j2(x_j2,y_j2)，j<m；

(5-3)根据下式，分别计算q_j1(x_j1,y_j1)和q_j2(x_j2,y_j2)到中心点mid(x_m,y_m)的距离d_j1和d_j2，计算公式如下：

(5-4)若d_j1<d_j2，则outcount加1；若d_j1>d_j1，则incount加1；

(5-5)返回执行(5-2)，直至完成所有支流的遍历处理，若此时outcount>incount，则该水系为向心状水系；否则，该水系为放射状水系。