DEM误差编辑

论文摘要

DEM编辑是DEM数据生产的重要环节,本文在分析DEM数据误差的基础上,采用低通滤波的方法降低随机误差的影响,利用局部坡度信息和整体趋势面方法,实现DEM粗差的自动检测。本文着重研究了针对不同地形地貌的DEM区域编辑算法,显著提高了DEM编辑的作业效率和精度。论文还提出了保持DEM地形特征编辑的概念,在保持精度的前提下,尽可能地反映地形特征。研究的主要内容有: 1.在分析DEM数据误差源的基础上,采用低通滤波的方法消除DEM数据随机误差。 2.DEM粗差探测与自动剔除是提高DEM误差编辑效率的重要环节。研究了基于局部坡度信息检测和整体趋势面检测等方法的DEM粗差探测和自动剔除技术。 3.重点研究了区域编辑的方法。在分析典型数学函数特性的基础上,提出了针对水域、丘陵、黄土等不同地貌特征的DEM线编辑和面编辑算法,并取得了较好的实验结果。 4.提出了保持DEM地形特征编辑的概念,并重点解决了地形特征编辑中的两个关键技术:DEM数据的快速显示和空间三维数据的快速选取和反馈,并实现三维环境下实时的人机交互操作。

论文目录

• 第一章 绪论
• §1.1 研究背景和意义
• §1.1.1 DEM的误差源
• §1.1.2 DEM的质量控制
• §1.2 国内外研究现状
• §1.3 本文的主要内容和安排
• 第二章 DEM随机误差处理
• §2.1 引言
• §2.2 随机误差对DEM数据的影响
• §2.3 DEM低通滤波器的设计
• §2.3.1 基于卷积分的低通滤波器设计
• §2.3.2 权函数的确定
• §2.3.3 实验结果
• §2.4 本章小节
• 第三章 DEM粗差自动检测
• §3.1 引言
• §3.2 局部区域坡度信息分析
• §3.2.1 Hannah粗差探测方法
• §3.2.2 阈值的计算
• §3.2.3 实验结果
• §3.3 基于整体趋势面分析的粗差探测
• §3.3.1 趋势面回归模型
• §3.3.2 趋势面系数的确定
• §3.3.3 趋势面分析的整体策略
• §3.3.4 实验结果及分析
• §3.4 基于坡度信息的DEM自动编辑方案
• §3.4.1 基于坡度信息的自动编辑
• §3.4.2 权值的确定
• §3.4.3 实验结果
• §3.5 本章小节
• 第四章 DEM人工编辑
• §4.1 引言
• §4.2 水域地区的DEM批量编辑
• §4.2.1 水域置平
• §4.3.2 水坝的编辑
• §4.3.3 编辑效果
• §4.3 丘陵地区的DEM批量编辑
• §4.3.1 丘陵地区的DEM误差描述
• §4.3.2 高斯函数在DEM批量修改的应用
• §4.3.3 实验结果
• §4.4 黄土地貌的DEM批量编辑
• §4.4.1 黄土地区特种地貌
• §4.4.2 黄土地貌的DEM批量编辑
• §4.4.3 实验结果和分析
• §4.5 本章小结
• 第五章 DEM地形特征编辑的关键技术
• §5.1 引言
• §5.2 DEM地形特征编辑的概念
• §5.3 DEM数据的快速浏览
• §5.3.1 三维图形库的选择
• §5.3.2 DEM数据集的组织和管理
• §5.3.3 分场景DEM浏览的实现
• §5.4 精确快速的数据选取和反馈
• §5.4.1 依场景深度定位技术
• §5.4.2 定位信息的反馈
• §5.4.3 定位策略的改进
• §5.4.4 实验结果
• §5.5 本章小节
• 第六章 总结
• 参考文献
• 致谢
• 附录