数字地面模型分割合并算法流程
第五章 空间分析的原理和方法
可视化空间查询方法；
基于自然语言的查询方法； 超文本查询方法。
1. 缓冲区的定义
• 所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范 围或服务范围。从数学的角度看，缓冲区分 析的基本思想是给定一个空间对象或集合， 确定它们的邻域，邻域的大小由邻域半径R决 定。因此对象Oi的缓冲区定义为：
Bi x : d x, Oi R
d R sinB 2
凸角圆弧法 • 在轴线首尾点处，作轴线的 垂线并按双线和缓冲区半径 截出左右边线起止点；
• 在轴线其它转折点处，首先 判断该点的凸凹性，在凸侧 用圆弧弥合，在凹侧则用前 后两邻边平行线的交点生成 对应顶点。 这样外角以圆弧连接， 内角直接连接，线段端点以 半圆封闭。
折点凸凹性的自动判断
注意：当存在岛屿和重叠自相交多边形时， 最终计算的边线被分为外部边线和若干岛 屿。对于缓冲区边线绘制，只要把外围边 线和岛屿轮廓绘出即可。
3.基于栅格结构的缓冲区分析
• 基于栅格结构也可以作缓冲区分析，通常 称为推移或扩散（Spread）。推移或扩散实 际上是模拟主体对邻近对象的作用过程， 物体在主体的作用下在一阻力表面移动， 离主体越远作用力越弱。 例如：可以将地形、障碍物和空气作为阻 力表面，噪声源为主体，用推移或扩散的 方法计算噪声离开主体后在阻力表面上的 移动，得到一定范围内每个栅格单元的噪 声强度。
采用向量叉乘判断向量排列
C b
S
A a B C b
BC X C X B , YC YB bx , b y
S AB BC a b a x by bx a y
AB X B X A , YB YA a x , a y
• 空间分析的根本目的：通过对空间数据的 深加工或分析，获取新的信息。
第七章 数字地面模型概述
Step 5 根据平差理论求解
V = M −Z X
ˆ X = M PM
T
(
)
-1
M PZ
Photogrammetry
T
Step 6 求待定点的内插高程值 F
摄影测量学
§7.4 DEM内插 (interpolation) DEM内插
[一] DEM数据格式转换 DEM数据格式转换 常用的格式有ASCⅡ码 BCD码和二进制 常用的格式有ASCⅡ码、BCD码和二进制 ASCⅡ 码。要根据DEM内插软件的要求，将各种数据 要根据DEM内插软件的要求， DEM内插软件的要求 转换成该软件所要求的数据格式。 转换成该软件所要求的数据格式。 [二] DEM数据坐标变换 DEM数据坐标变换 1. 其它坐标系向地面坐标系转换 2. 地面坐标系之间的转换
Z = a00 + a10 X + a01Y + a11XY
利用四个已经点求出上式的四个系数，然后根据待定点的坐 利用四个已经点求出上式的四个系数， 标（X,Y）求出待定点的高程。若四个数据点按边长为L的正 X,Y）求出待定点的高程。若四个数据点按边长为L 方形排列时，可直接求解待定点的高程： 方形排列时，可直接求解待定点的高程： Zi,j+1 Zi+1,j+1 Z
Xi2 + Y 2 i
p
d<R时，该点即被选用。 时 该点即被选用。
摄影测量学
Photogrammetry
§7.4 DEM内插 (interpolation) DEM内插
列误差方程式。若选择二次曲面作为拟 Step 3 列误差方程式。若选择二次曲面作为拟 合曲面， 合曲面，有：
点云地面分割算法
点云地面分割算法
点云地面分割算法是一种用于将点云数据中的地面和非地面点分离的算法。
在地图制作、机器人导航、无人驾驶等领域中，点云地面分割算法都有着广泛的应用。
点云地面分割算法的基本思路是通过对点云数据进行聚类，将地面点和非地面点分别归为不同的类别。
在聚类过程中，需要考虑到地面点的特征，如高度较低、密度较高等。
常用的点云地面分割算法包括基于平面拟合的方法、基于区域生长的方法、基于深度学习的方法等。
基于平面拟合的方法是一种比较简单的点云地面分割算法。
该方法通过对点云数据进行平面拟合，将拟合误差较小的点归为地面点，拟合误差较大的点归为非地面点。
该方法的优点是计算速度快，但对于地面不规则的情况，效果较差。
基于区域生长的方法是一种基于点云密度的点云地面分割算法。
该方法通过对点云数据进行聚类，将密度较高的点归为地面点，密度较低的点归为非地面点。
该方法的优点是对于地面不规则的情况有较好的适应性，但计算速度较慢。
基于深度学习的方法是一种新兴的点云地面分割算法。
该方法通过训练深度学习模型，将点云数据中的地面点和非地面点进行分类。
该方法的优点是准确率较高，但需要大量的训练数据和计算资源。
点云地面分割算法是一种重要的点云数据处理技术，对于实现精准的地图制作、机器人导航、无人驾驶等应用具有重要的意义。
在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的算法，并进行参数调整和优化，以达到最佳的效果。
第七章 数字地面模型
第七章 数字地面模型§7.1 概 述一、地形表达方式自古以来人类就对自身所处的地表环境信息感兴趣，利用各种方法测定地表形态并加以描述。
绘画是古老的方法之一，它是对绘画对象作了艺术的概括，但它没有严格的数学基础和特有的地图符号。
主要表现了对象的形态特征和色彩特征，而对对象的定量性描述有限。
另一种古老但非常有效并一直沿用到现代的精确表达地表现象的方式是地图。
地图实现了在各种二维介质平面上描述实际地形表面的三维信息。
地图实质上就是按一定数学法则，运用符号系统，概括地将地球上各种自然和社会经济现象缩小表示在平面上的图形。
地图的基本性质为公式化(数学基础)、抽象化(地图概括)和符号化(符号系统)。
地图具有形象直观性、地理方位性和几何精确性的特点。
地图按内容可分为普通地图和专题图。
普通地图又分为地形图与普通地理图两类。
在各种地图中，能准确描述地貌形态的是地形图。
在地形图上，所有的地形信息均以正射投影方式投影在水平面上，用线划或符号表示成按比例缩小的地物，对地物高度和地形起伏信息则有选择地用等高线表示。
地图编制方法有多种。
传统方法主要利用各种测量仪器在野外进行地面实地测量，自从摄影技术出现后，由于影像具有成像快速、信息丰富、直观逼真等特点，且摄影测量成图具有成本低、野外作业量少、时效性强等优点，人们又开始利用摄影像片进行地图的编绘，摄影测量也就成为重要的地形测绘方法。
摄影测量发展至今经历了三个阶段：模拟摄影测量阶段、解析摄影测量阶段和数字摄影测量阶段。
由于不同阶段的理论、技术和方法的差异，因此在不同时期具有不同形式的产品。
在模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段，利用影像编制的最终产品只是描绘在纸上的线划地图或印在像纸上的影像图。
这些线划图和影像图虽直观，便于人工使用，但不便于管理，特别是无法被现代计算机直接利用。
随着计算机技术和图像处理技术的发展以及生产实践的要求，人们开始利用数字形式表示地表信息，以往传统产品正逐渐被数字产品所取代，其中典型产品有数字地图与数字地面模型(Digital Terrain Model ，简称DTM)。
数字地面模型制作工序及要求-转
数字地面模型制作工序：
1、将平面布置图（DWG格式）转换为WGS84坐标体系（可以直接在skyline中导入dwg文件，设置坐标转换参数），确定公路范围。
2、从等高线数字高程文件中提取dem，数字等高线覆盖公路沿线范围，一般只有几百米
3、从google earth上下载覆盖整个公路范围的高程、影像数据
4、将等高线数字高程、google earth上下载的高程、影像统一到横轴墨卡托UTM投影坐标体系下（以米为单位）
5、拼接并合成mpt文件（高程优先采用等高线数字高程文件中提取的信息，合成的时候选择坐标系投影，从横轴墨卡托UTM投影转换到WGS84坐标体系）
数字地面模型制作要求：
1、影像颜色尽可能协调
2、拼接不存在裂缝、异变等问题（高程、影像）
3、提供转换各阶段过程中的坐标平移参数、转换参数(wkt文件)
4、遵守数据保密协议，等高线数字高程文件、制作过程的中间文件、最终合成MPT文件不得外传，并保证在交付后，均需删除。
中科院研究生课程GIS基础课件第7章数字地面模型
影像数据预处理
对原始影像数据进行几何校正 、辐射定标等处理。
特征提取与匹配
从影像中提取特征点，并进行 匹配，获取三维信息。
地面模型构建
利用匹配得到的三维信息进行 建模，生成数字地面模型。
不同建模方法比较与选择
数据获取方式比较
点云数据通过测量设备获取，影像数据通过摄影 或遥感获取。
遥感技术
利用卫星或航空摄影测量技术获取地面的影像数据 ，通过解译和提取得到地面信息。
地图数字化
将纸质地图通过扫描仪转化为数字图像，再利用矢 量化软件将地图要素转化为矢量数据。
数据预处理与质量控制
80%
数据清洗
去除重复数据、异常值和噪声数 据，保证数据的准确性和一致性 。
100%
数据转换
将数据转换为统一的格式和坐标 系，便于后续的数据处理和分析 。
纹理映射
阐述纹理映射的原理和实现方 法，包括纹理坐标、纹理过滤
、Mipmapping等技术。
虚拟现实技术在可视化中的应用
虚拟现实技术概述
立体显示技术
简要介绍虚拟现实技术的定义、发展历程 和应用领域。
详细解释立体显示技术的原理和实现方法 ，包括双目视差、偏振光、时分复用等技 术。
虚拟现实交互设备
介绍虚拟现实交互设备的种类和功能，如 头盔显示器、数据手套、三维鼠标等。
遥感技术（Remote Sensing Technology）：遥 感技术是一种通过非接触方式获取地球表面信息 的技术。在数字地面模型中，遥感技术可用于获 取大范围的高程数据和其他地形信息。
02
数字地面模型数据采集与处理
数据来源及采集方法
地面测量
数字地面模型
DEM模型是DTM模型的一种特例。
从测绘的角度看 DEM模型是新一代的地形图，它通过存储在 介质上的大量地面点空间数据和地形属性数 据，以数字形式来描述地形地貌。 为了表示地形起伏必需存储三维数据，这首先 必需研究三维数字地面模型。
整体 数学方法 局部
傅立叶级数 高次多项式 规则数学分块 不规则数学分块 规则 密度一致 密度不一致 三角网 邻近网
单元或数组元素对应一个高程值。
用规则采样点数据（或把不规则采样点数据内插成 规则点数据），而后，以矩阵形式来表地面形状。 它已成为栅格数据结构中DEM的通用形式。
1.模型的表示
按平面上等间距规则采样，或内插所建立的数字地面 模型，称为基于栅格的数字地面模型，可以写成以下 形式:
DTM＝│Zi,j│,i=l,2,…,m; j=1,2,n
DEM表示方法
点数据 图形法
不规则 典型特征 水平线
山峰、洼坑 隘口、边界
山脊线 谷底线 海岸线 坡度变换线
线数据
垂直线
典型线
DEM的表示方法
7.2 DEM的常用数据模型
一、规则格网(grid)模型
规则格网模型将空间区域分成规则的等距离单元，
每个单元对应一个数值，通常在数学上表示为一个
矩阵，在计算机中表现为一个二维数组，每个格网
根据各局部等值线上的高程点，通过插值 公式计算各点的高程，得到DEM。
2）数据头
DEM数据的起点坐标、坐标类型、格网大小、行列数 等。 3）数据体 行列数分布的数据阵列。
4、规则格网的优缺点 规则格网数据模型的优点：
1）数据结构简单，算法实现容易，便于空间操作
和存储。尤其适合在栅格数据结构的GIS系统中。 2）容易计算等高线、坡度、坡向、自动提取地域 地形等。 规则格网是DEM最广泛使用的格式。目前，很多 国家都以规则格网的数据矩阵作为DEM提供方式。
测绘技术中的数字地形模型处理方法解析
测绘技术中的数字地形模型处理方法解析数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）是测绘技术中的一项重要内容，它通过数字化处理和分析地形数据，能够准确地重建地表地形，并为地理信息系统、土地规划、灾害预防等领域提供有力的支持和应用。
本文将解析数字地形模型的处理方法，涵盖数据获取、数据处理、模型建立和应用等方面。
一、数据获取数字地形模型的数据获取是构建模型的第一步，常用的数据获取方法主要有激光雷达扫描(Lidar)、航测和测量等方式。
其中，激光雷达扫描是一种快速、高精度的数字地形数据获取方法。
通过采集激光束和接收返回的反射波，可以获取地表、植被和人造建筑物的高程信息，从而构建数字地形模型。
二、数据处理数据处理是数字地形模型建立过程中的关键步骤，它主要包括数据滤波、数据插值和数据融合等环节。
1. 数据滤波数据滤波是为了去除模型中的噪声和杂波，提高地形数据的准确性。
常见的数据滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波通过计算像素周围像素的平均值来平滑数据；中值滤波则是取像素周围像素的中值；而高斯滤波则是利用高斯函数对数据进行加权平滑处理。
根据实际需求，可以选择适合的滤波方法来提取出清晰、准确的地形特征。
2. 数据插值数据插值是利用已知地形点的高程数据，通过数学插值方法来估算未知点的高程值。
常见的数据插值方法有三角网格法(TIN)、反距离插值法(IDW)和克里金插值法等。
三角网格法将地形点连接成三角形，并在三角形内部进行插值；反距离插值法则是根据距离和高程值的倒数关系进行插值；克里金插值法通过计算地形点之间的半方差函数来插值。
不同的插值方法适用于不同的地形特征，选择合适的插值方法有助于提高地形模型的精度。
3. 数据融合数据融合是将不同来源和不同分辨率的地形数据融合成一个一致的地形模型。
常见的数据融合方法有加权平均法、最大值法和多尺度分析法等。
加权平均法通过给不同数据赋予权重，对高程值进行加权平均；最大值法则是选取不同数据源中最大的高程值作为地形模型的高程值；而多尺度分析法则是按照地形特征的不同尺度进行数据融合。
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•
• •
按照夹角大小对点排序，若夹角相同，按照距离排序
依次链接所有顶点，得到多边形 根据“凸多边形的各顶点必在该多边形的任意一条边的同侧”定理，删除非凸壳 顶点，得到边界。
凸壳生成算法
分割采样点
凸壳生成算法
P2
1、构造子网边界 2、三角化子网
P4 P3
P5 P1 P0
分割合并算法
P3 P2
1、构造子网边界 2、三角化子网 3、类似构造另外一个子集
P5
P4 P3 P4
P2
4、底线和顶线的查找
P0
P1 P5
P1
P0
Xmax Xmin
分割合并算法
P3 P2
1、构造子网边界 2、三角化子网 3、类似构造另外一个子集
P5
P4 P3 P4
P2
4、底线和顶线的查找 5、合并三角形
分割合并算法
分割合并算法步骤
S1 将数据集以横坐标为主、纵坐标为辅按升序排序。 S2 如数据集中点数大于阀值，则继续将数据集化为点个数近似相等 的两个子集，并 对每个子集做如下工作： ① 获取每子集的凸壳； ② 以凸壳为数据边界进行三角化，并用LOP优化成D三角网； ③ 找出连接左右子集两个凸壳的底线和顶线； ④ 由底线到顶线合并两个三角网。 S3 如数据集中点数不大于阀值，则直接输出三角剖分结果。
分割合并算法要点：
1、数据点集采用递归分割快速排序法；
2、子集凸壳的生成可采用格雷厄姆算法； 3、子集三角化可采用任意方法，3或4个点可直接三角剖分；
4、子网合并则需先找出左右子集凸壳的底线和顶线;
5、逐步合并三角剖分得到最终D三角网（三角网的局部优化）。
凸壳生成算法流程
•
• •
将数据集按照以横轴为主，纵轴为辅升序排序
P0
P1 P5
P3 P2
1、构造子网边界 2、三角化子网 3、类似构造另外一个子集
P5
P4 P3 P4
P2
4、底线和顶线的查找 5、合并三角形 6、LOP法则局部优化
P0
P1 P5
P1
P0