一种利用数学形态学提取地形轮廓的方法
地形地貌模型的制作方法
地形地貌模型的制作方法
地形地貌模型的制作方法有以下几种：
1. 传统建模法：传统建模法是通过测量地形地貌的高程数据，然后将这些数据转化为虚拟模型。
这种方法需要进行精密的测量工作，并使用CAD软件等工具进行建模。
2. 遥感数据法：遥感数据法通过卫星图像或航空遥感数据获取地形地貌的高程信息，然后将高程数据转化为三维模型。
这种方法可以快速获取大范围的地形地貌数据，并且可以使用GIS软件进行处理。
3. 数字地形模型（DTM）法：数字地形模型法通过采集地形地貌的高程数据，然后将这些数据转化为数字地形模型，从而生成三维模型。
这种方法结合了测量技术和计算机技术，可以高效地生成精确的地形地貌模型。
4. 激光雷达扫描法：激光雷达扫描法使用激光雷达设备对地表进行扫描，获取地形地貌的高程数据，并将这些数据转化为数字地形模型。
这种方法可以快速获取高精度的地形地貌数据，并且可以自动化地进行建模。
5. 无人机航拍法：无人机航拍法使用无人机对地表进行航拍，获取地形地貌的影像数据，并进行后期的处理，生成地形地貌模型。
这种方法可以快速获取地表影像数据，并可以实现高精度的地形地貌建模。
无论使用哪种方法，地形地貌模型的制作都需要地理信息系统（GIS）软件进行数据处理和模型生成。
同时，还需要使用三维可视化软件对模型进行可视化展示和分析。
ArcGIS DEM_8.4特征地形要素提取
河网分级的生成
河网分级是对一个线性的河流网络以数字标识 的形式划分级别。在地貌学中，对河流的分级是根 据河流的流量、形态等因素进行。不同级别的河网 所代表的汇流累积量不同，级别越高，汇流累积量 越大，一般是主流，而级别较低的河网一般则是支 流。在ArcGIS的水文分析中，提供两种常用的河网 分级方法：Strahler分级和Shreve 分级。
Strahler分级
如图8.26所示，Strahler分级是将所有河网弧 段中没有支流河网弧段定为第1 级，两个1级 河网弧段汇流成的河网弧段为第2级，如此下 去分别为第3级，第4 级，……，一直到河网 出水口。在这种分级中，当且仅当同级别的两 条河网弧段汇流成一条河网弧段时，该弧段级 别才会增加，对于那些低级弧段汇入高级弧段 的情况，高级弧段的级别不会改变；
(2)独立洼地区域的填平
洼地区域中只有一个谷底点，并且该点的8个 邻域点中没有一个是该洼地区域的边缘点。 填平的方法是按水流的反方向采用区域增长 算法，找出独立洼地区域的边界线，即水流 流向该谷底点的边界线。在该洼地边缘线上 找出最小高程点。将独立洼地区域内所有高 程小于该点的值都用这个点的高程值替代。
(3) 栅格河网的形成
利用【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】
可得到栅格河网。其思想是利用所设定的阈值 对整个区域分析并生成一个新的栅格图层，其 中汇流量大于阈值的栅格设定为1，而小于或 等于阈值的栅格设定为无数据。将计算出来的 栅格河网命名为streamnet；
栅格河网矢量化
流域分割操作
(1)在ArcMap里加载水流方向数据fdirfill和栅 格河网数据streamnet； (2) 在ArcToobox中选择
【Spatial Analyst】|【水文分析】|【河流连接】， 打开河流连接工具（图8- 24)；
arcgis之地形5山脊山谷线提取
致可以分为以下五种：1) 基于图像处理技术的原理；2) 基于地形表面几何形态分析的原理；3) 基于地形表面流水物理模拟分析原理；4) 基于地形表面几何形态分析和流水物理模拟分析相结合的原理；5) 平面曲率与坡形组合法。
平面曲率与坡形组合法提取的山脊、山谷的宽度可由选取平面曲率的大小来调节，方法简便，效果好。
该方法基本处理过程为：首先利用 DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为山谷。
实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度上可以很好地表征平面曲率。
因此，下面的提取过程以 SOA代替平面曲率。
具体提取过程为：1）激活 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用surface 菜单下的Derive Aspect 命令，提取 DEM 坡向层面，记为 A；2）激活 A 层面，在 Spatial Analysis 下使用 surface 菜单下的 Derive Slope 命令，提取A 层面的坡度信息，记为 SOA1；3）求取原始 DEM 数据层的最大高程值，记为 H；通过 Spatial Analysis 下的栅格计算器Calculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的 DEM 数据层，即反地形 DEM 数据；4）基于反地形 DEM 数据求算坡向值；5）利用 SOA 方法求算反地形的坡向变率，记为 SOA2；6）在Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为SOA ＝（（[SOA1]+[SOA2]）-Abs（[SOA1]-[SOA2]））/ 2，即可求出没有误差的 DEM 的坡向变率SOA；7）激活原始 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用栅格邻域计算工具 Neighborhood Statistics；设置 Statistic type 为平均值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为 275×275 MAP，则可得到一个邻域为 275×275 MAP的矩形的平均值层面，记为 B；8）在 Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为 C ＝[DEM]-[B]，即可求出正负地形分布区域，9）在 Spatial Analysis下使用栅格计算器 Calculator，公式为 D ＝[C] >0 & SOA > 70，即可求出山脊线；10）同理，在栅格计算器 Calculator 中，修改公式为 D ＝[C] < 0 & SOA > 70，即可求出山谷线。
图像识别中的轮廓提取算法探索(二)
图像识别中的轮廓提取算法探索随着计算机视觉技术的快速发展，图像识别成为了一个备受研究关注的领域。
在图像识别过程中，轮廓提取算法起到了至关重要的作用。
本文将从不同方法的角度，探索图像识别中的轮廓提取算法。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中一项重要的技术，旨在从图像中提取出物体的轮廓信息。
最常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子。
这些算法基于图像的亮度变化来进行边缘的检测，可以有效地提取轮廓信息。
Canny算子在边缘检测方面表现出色。
它利用了图像的梯度信息，并通过非最大抑制和双阈值处理来提取出准确的边缘。
Sobel算子是一种简单而常用的边缘检测算子。
它利用图像的亮度变化率来检测边缘，然后通过梯度幅值的阈值来确定是否为边缘点。
Laplacian算子则是一种二阶微分算子，通过求取图像亮度的二阶导数来检测边缘。
这种算法对于噪声的鲁棒性较强，能够提取到更为细致的边缘。
二、基于模型的轮廓提取算法基于模型的轮廓提取算法是通过对图像的区域进行建模来提取轮廓信息。
这类算法包括活动轮廓模型和分水岭算法。
活动轮廓模型是一种基于能量泛函的方法，它通过最小化能量函数，使得轮廓向物体的边缘收缩。
这类算法在复杂背景下能够准确地提取出物体的轮廓。
分水岭算法则是一种经典的图像分割算法，通过将图像看作地形地貌，以像素的灰度值作为高度的参考，实现对图像的分割。
这种算法适用于多物体的分割，但对于重叠的物体分割效果较差。
三、深度学习在轮廓提取中的应用近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破。
通过训练大规模的神经网络，可以实现对图像中物体轮廓的准确提取。
深度学习模型中最常用的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过学习具有不同卷积核的特征提取器，能够从图像中提取出具有鲁棒性的特征。
这些特征可以用于提取轮廓信息，并辅助进行图像识别。
同时，生成对抗网络（GAN）也被用于图像的轮廓提取。
GAN通过同时训练一个生成器和一个判别器，使得生成器能够生成逼真的图像，而判别器能够准确区分真实图像和生成图像。
dem生成等高线算法
dem生成等高线算法
DEM生成等高线算法主要包括以下步骤：
数据预处理：对原始DEM数据进行必要的预处理，包括数据格式转换、坐标系转换、噪声去除、异常值处理等，以确保数据的质量和准确性。
等高线生成：基于预处理后的DEM数据，通过设定适当的等高线间距，提取等高线信息。
常用的算法包括基于网格的搜索算法、基于距离变换的方法、基于形态学的方法等。
特征提取：从提取出的等高线信息中提取地形特征，如山脊、山谷、鞍部等。
常用的特征提取算法包括边缘检测、形态学运算、区域生长等。
地貌分类：根据提取出的地形特征，对地貌进行分类，如平地、丘陵、山地等。
常用的分类算法包括决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。
结果输出：将生成的等高线和分类结果进行可视化输出，可以以地图、图表等形式展示。
需要注意的是，具体的算法选择和实现方式可能因不同的应用场景和数据特点而有所不同。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法，以达到最佳的处理效果。
轮廓分析的概念
轮廓分析的概念轮廓分析是一种用于分析和描述物体形状的方法。
它是计算机视觉和图像处理领域的重要技术之一，被广泛应用于物体识别、形状检测、轮廓提取等任务中。
在轮廓分析中，轮廓是指物体边缘所形成的曲线或连续像素点集合。
轮廓分析的目的是通过分析和提取轮廓信息，获取物体的几何特征，比如形状、大小、拓扑结构等，并用于后续的物体识别、测量、分类等任务中。
轮廓分析的基本步骤包括轮廓提取、轮廓拟合和轮廓描述三个主要过程。
首先是轮廓提取。
轮廓提取是从图像中提取出物体边缘的过程。
常见的方法包括基于边缘检测的方法（如Canny边缘检测算法）、基于区域生长的方法（如基于阈值分割的方法）和基于边缘链接的方法等。
不同的方法适用于不同类型的图像和物体。
接下来是轮廓拟合。
由于从图像中提取出的轮廓一般是不完整和存在噪声的，因此需要进行轮廓拟合来得到更精确和光滑的轮廓曲线。
常见的方法有最小二乘法、Bezier曲线拟合和B样条曲线拟合等。
拟合后的轮廓能够更好地描述物体的形状特征。
最后是轮廓描述。
轮廓描述是将轮廓表示为一组数学特征的过程，以便后续的处理和分析。
常见的轮廓描述算法有形状上下文（Shape Context）、傅立叶描述子（Fourier Descriptors）和Zernike矩（Zernike Moments）等。
这些描述子可以提取出轮廓的局部和全局特征，用于对物体进行匹配、分类和识别等任务。
轮廓分析在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如在医学图像处理中，可以通过轮廓分析来识别和测量病灶的形状和大小，辅助医生进行诊断。
在工业自动化中，可以通过轮廓分析来检测产品的缺陷和形状异常，提高产品质量。
在机器人视觉中，可以利用轮廓分析来实现物体的抓取和定位。
总而言之，轮廓分析是一种用于分析和描述物体形状的重要方法。
通过轮廓提取、轮廓拟合和轮廓描述等步骤，可以从图像中获取物体的几何特征，并应用于物体识别、形状检测和轮廓提取等任务中。
它在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用前景。
基于MATLAB的数学形态学在遥感图像道路提取中的理论和应用
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二.形态学的介绍
3、裁剪： 所谓裁剪，就是对细化处理和骨架绘制算法 的补充，也就是我们所说的’毛刺’（寄生成分）
matlab 指令： I=bwmorph(J,’spur’,n)
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三.用形态学的方法进行道路提取
1、提取所要编辑的图形：
M=imread(‘遥感道路(256).bmp’) figure,imshow(M)
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三.用形态学的方法进行道路提取
2、改为灰度图形：
A=rgb2gray(I); figure,imshow(A)
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三.用形态学的方法进行道路提取
3、改为二值图形：
B=A>150; figure,imshow(B)
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三.用形态学的方法进行道路提取
基于MATLAB的数学形态学 在遥感图像道路提取中的理论 和应用
本文涉及的几个方面
一.遥感图像道路提取的意义和现状
二.形态学的介绍
三.用形态学的方法进行道路提取
四.总结 五.参考文献
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一.遥感图像道路提取的 意义和现状
遥感图像道路网提取是图像识别中的重要问题。
道路网可以为自动目标识别提供重要的上下文信息,
这些信息使目标定位更准确或使目标分类更有效。
在过去20年中,涌现出许多半自动和自动道路提取算
法,但各种算法都有各自的优缺点,普适性不强。因
此本人在这个方面做了粗浅了解和学习，希望能够
在该领域有所收获。
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ArcGIS实验操作(八)---地形特征提取
ArcGIS实验操作（八）地形特征信息提取数据：在data/Ex8/文件下·dem：分辨率为5米的栅格DEM数据。
·Result文件夹：·shanji：提取的山脊线栅格数据；·shangu：提取的山谷线栅格数据；·hillshade：地形晕渲图。
要求：利用所给区域DEM数据，提取该区域山脊线、山谷线栅格数据层。
操作步骤：1.加载DEM数据，设置默认存储路径，使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具，选择坡向工具（Aspect），提取DEM的坡向数据层，命名为A。
该DEM的坡向数据如下图所示：提取A的坡度数据层，命名为SOA1。
3.求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H：由此可见该最大高程值H为1153.79 使用栅格计算器，公式为（H－DEM），求反地形DEM数据如下：反地形DEM数据层calculation如下（可与原始DEM相比较）：4.基于反地形DEM数据求算坡向值反地形DEM数据层calculation的坡向数据如下：5.提取反地形DEM坡向数据的坡度数据，记为SOA2，即利用SOA方法求算反地形的坡向变率。
6.使用空间分析工具集中的栅格计算器，求没有误差的DEM的坡向变率SOA，公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2])－Abs([SOA1] －[SOA2]))/2其中，Abs为求算绝对值，可点击右下侧将其查找出来。
没有误差的DEM的坡向变率SOA如下图所示：7.再次点击初始DEM数据，使用空间分析工具集中的栅格邻域计算工具（NerghborhoodStatistics）；设置统计类型为平均值（mean）邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为11×11（这个值也可以根据自己的需要进行改变），则可得到一个邻域为11×11的矩形的平均值数据层，记为B。
8.使用空间分析工具集中的栅格计算器，求算正负地形分布区域，公式为C = [DEM]－[B]。