一、地形图等高线的提取方法（论文文献综述）
李玮玮,帅向华,刘建坡,王雷[1]（2021）在《基于Matlab分割彩色等高线地形图》文中认为彩色地形图包含丰富的地理信息,通过黑、绿、棕、蓝等颜色表示道路、等高线、河流等空间信息,对识别地物、丰富地形图有着重要的作用。地形图中等高线是内插生成数字高程模型,显示三维地形的基础数据,分割彩色地形图对指导等高线自动提取工作意义重大。通过研究图像分割原理和方法,基于Matlab软件结合阈值分割对彩色地形图等高线进行实验分析,选取两个阈值进行分割,并与最大类间方差法（又称Otsu法）自动分割进行对比,通过实验实现较好的等高线分割效果。
刘康甯[2]（2021）在《基于层次格网索引的矢量高程数据错误识别与修正研究》文中认为地形是最重要的自然地理要素之一,地形信息科学研究及技术应用得到了充分的发展,传统地形图曾因基础设施建设、国防建设等用途被大量生产并积累,早期主要以纸质形式进行存储,数字地形图的出现和扫描数字化技术的成熟使得历史地形图有了更加科学的管理。传统地形图是早期地形信息的主要记录方式,其中蕴含的大量历史高程信息可以有效延长地形研究的时间序列,有利于对地形变化长期规律的深入挖掘。然而,高程错误降低了矢量高程数据的数据质量,制约着高程信息的实际应用。实现矢量高程数据的质量改善需要投入大量的人力与时间,历史高程数据的挖掘研究及数据整合均对矢量高程数据质量改善的自动化程度提出了更高的要求,高效率高精度的解决矢量高程数据质量问题是对历史高程数据挖掘及研究工作的重要支持。本文选取覆盖重庆市酉阳县的数字地形图进行矢量高程数据提取,针对等高线和高程点数据中存在的高程错误进行统计与梳理,分析错误的分布特征和数量特征,作为算法设计的基础,并从中选择了部分图幅的数据作为算法精度的验证数据。在分析结果的基础上利用层次格网索引分别创建了图幅接边处层次格网索引模型和图幅内部层次格网索引模型,减少了数据的重复计算,算法效率得到显着提升。通过进一步细化错误类型,结合矢量高程数据要素的空间特征及空间位置关系更具针对性的进行错误识别修正算法的设计,完成了等高线图幅接边处高程冲突识别、等高线图幅内部高程冲突识别以及高程点点线高程冲突识别工作,同时,基于图幅接边处等高线空间有序性强的特点,本文利用等高线空间位置标签及快速排序算法构建强空间位置关系,解决了图幅接边处等高线匹配的准确性问题,并以高程冲突位点为驱动因子进行逻辑判断,实现了等高线高程错误的修正。本文的主要研究成果如下:（1）对矢量高程数据高程错误的空间分布特征和数量特征进行了统计和分析,为质量改善工作提供了依据。（2）将层次格网索引应用到矢量高程数据高程错误的识别修正过程中,并分别构建了适用于图幅内外的索引模型,有效减少了计算过程中的数据重复运算问题,降低了运算耗时,算法运算效率得到显着提升。（3）完成了等高线高程冲突的识别以及高程点点线高程冲突的识别工作,同时对接边处等高线高程错误的修正进行了尝试,并通过构建强空间位置关系实现了图幅接边处等高线高程错误的准确定位及修正。研究结果表明:矢量高程数据中等高线数据的高程错误主要集中在图幅边界附近,图幅内部的高程错误相对较少,错误数量占比不足五分之一,高程点中存在的高程错误在空间分布上随机性较强;层次格网索引的应用有效的缩短了算法的运算耗时,显着提升了运算效率;本文方法能够有效识别修正图幅接边处等高线高程错误,有效识别图幅内部等高线高程冲突及高程点点线高程冲突,与现有方法相比,本文方法在精度和效率上具有更好表现,为矢量高程数据质量的改善提供了新的思路及方法支持。
焦旺[3]（2020）在《基于倾斜摄影数据的大比例尺地形图制作方法研究》文中指出绘制大比例尺地形图是工程测量的一项重要工作内容。利用倾斜摄影数据制作大比例尺地形图,已经成为倾斜摄影测量的一个重要应用领域。本文选用大量项目生产数据,对单镜头多旋翼无人机与垂直起降固定翼无人机搭载五拼相机两种常用倾斜摄影方案的实施方法和成果精度进行研究,选用不同密度像控点处理倾斜摄影数据并对成果精度进行对比分析,在当前倾斜摄影测量缺乏具体规范的情况下,总结出两种倾斜摄影方案布设像控点间距的推荐值。对基于倾斜摄影数据生产大比例尺地形图相关软硬件和技术流程进行了梳理,对使用该方法绘制的地形图精度进行了检验。对倾斜摄影制作大比例尺地形图中一些特殊情况的处理方法进行了探索。以期为大比例尺地形测量生产提供参考。论文主要得出以下结论:（1）不同无人机平台搭载不同任务设备,采用倾斜摄影测量方法制作不同精度要求的大比例尺地形图,像控点布设方案各有不同。对于纵横CW-10垂直起降固定翼无人机搭载CW10-WP五拼相机的倾斜摄影方案,测量1:1000地形图,摄影航高宜在300m350m选择,如测图等高距取0.5m,建议按800m1000m间距布设像控点,如测图等高距取1.0m,像控点间距可放宽至1200m。（2）利用倾斜摄影三维模型数据获取高程要素,利用倾斜摄影DOM数据获取平面要素,在南方Cass软件中完成等高线的生成和地形图编辑整饰的大比例尺地形图制作方法,技术可行,精度可靠。经检定,利用上述方法制作的某丘陵地1:500地形图,地物点平面位置中误差为±0.131m,等高线高程中误差为±0.231m,满足规范要求。（3）对于沙漠、秃山等地表裸露度较高的测区,可使用倾斜摄影DSM数据自动提取等高线,选择合适的采样间距,可以在保证精度的前提下,减少编辑工作量,提高生产效率。倾斜摄影生产的真正射影像对细条状地物表达有损失,将倾斜摄影垂直影像按垂直摄影数据进行处理,再用立体测图方法补绘错漏地物,可减少外业调绘工作量。
邓凯,朱世泉,王浩,岳梓晨,邓虎[4]（2020）在《基于Photoshop与ArcMap的扫描地形图等高线自动矢量化方法》文中研究说明纸质地形图在扫描过程中,由于扫描仪器操作或纸质地形图质量问题,会出现底纹、色彩失真及孔洞、断点等噪声。为避免这些噪声干扰扫描地形图等高线的自动矢量化,利用Photoshop对扫描后的电子地形图进行降噪处理,得到光滑连续的等高线栅格图,继而使用ArcMap的ArcScan工具自动提取等高线,最后,从等高线质量和处理效率角度出发,对提出的方法与手动提取以及未经过降噪处理的自动提取技术方案进行对比分析。结果表明:该方法不仅能够保证等高线的数据质量,作业效率也有显着提升。
康惟英[5]（2019）在《全野外数字地形图山区等高线的自动处理》文中研究指明随着科学技术的快速发展,地形图测绘已经逐渐迈入数字化、自动化。在数字地形图中,使用等高线来表达地形变化,因此,在全野外数字地形图中,等高线的正确绘制就显得尤为重要。对于山区来说,地势高低起伏,地形变化复杂,山脊线、山谷线等地形特征线较多,外业测量作业难度大,内业制图也较为困难,等高线的正确绘制更是一项复杂的工作。本文就此展开了研究:（1）对等高线自动绘制的原理进行了概述,其中包括传统的三角网的生长算法、基于边的三角网构网算法、等高线的追踪和等高线的光滑。详细阐述了使用南方CASS绘制等高线的步骤和注意事项,主要有建立DTM,修改三角网和绘制等高线。（2）针对数字地形图等高线绘制不正确的问题从内外业两方面进行了研究分析,其中外业观测的问题有:草图的绘制、测量的方法和特征点的选择;内业主要从面状地物和地形特征线两方面进行了详细的阐述,并就这些问题分别给出了合理的建议,在一定程度上能够提高地形图的质量。（3）山区地形图等高线的绘制中,地性线的绘制是一项复杂的工作。对未绘制地性线所生成的错误等高线进行分析,提出了一种基于错误等高线来自动绘制地性线的思路,通过程序实现对闭合曲线的自动搜索、特征点信息的自动提取和特征点的自动连接,以此来实现对地性线的自动绘制,通过人机交互的方式实现等高线的正确绘制。（4）基于等高线穿房屋的问题,提出了一种自动添加房屋高程点的思路,通过提取房屋的各角点坐标和已有高程点信息,将已有高程点信息自动复制到未测角点上,实现了对房屋未测角点的高程点属性信息的自动添加,在一定程度上提高了地形图的生产效率和质量。
龙永清[6]（2019）在《基于正交曲线的坡度坡向模型构建与质量评价》文中进行了进一步梳理坡度、坡向是描述坡地地形形态特征的重要指标,该指标已经成为侵蚀地貌、水文与土壤侵蚀、山地灾害等分析模拟,土地利用、水土保持和区域生态规划等工作的基本输入参数。坡度、坡向算法及其精度分析中,长期以来的难点问题是如何获得坡度和坡向的参考值或“真值”。研究中,坡度和坡向的“真值”通常用数学模拟或野外实测两种方式来获得。对于坡度的野外实测方法、数据质量评价等的鲜有报道。针对这一问题,本研究在黄土高原一完整坡面上,以最大坡降线为基准,全野外数字化采集了144个点的相关平面位置及高程位置数据,分析了不同状态下实测最大坡降线坡度的变化情况以及微地形对测量结果的影响,同时对实测坡度坡向与基于DEM提取的坡度坡向进行对比,在深入分析各种影响因素的基础上,构建了基于正交曲线的坡度、坡向模型,并从模型率定、模型验证及模型应用三方面开展研究了工作,得到以下主要研究结果:1.从最大坡降线坡度坡向实测过程及结果看,最大坡降线的确定受地形影响较大,且最大坡降线位置是影响实测结果的决定性因素之一。通过对最大坡降线方向的不同测定方法——上切线、下割线、拟合线、罗盘坡度实测分析,采样点坡度均值差异不明显,均能较好的反映地形的总体情况,但上切线、罗盘实测坡度时,受微地形影响更为显着,而下割线与拟合线受微地形影响更小。通过与DEM差分坡度、坡向的对比,整体上坡度吻合程度比坡向更优,简单差分算法与实测坡度、坡向差异均值最小,但其离散程度明显,说明在受各种误差影响下,简单差分算法随机性误差影响大。2.构建正交曲线坡度坡向模型。以高斯合成曲面对模型进行率定发现,随着采样曲线间隔的增大,正交曲线形态上与理论曲线偏差越发明显,但三次样条曲线拟合后偏差有明显的改善。坡度坡向差异随采样间隔增大而增大,在1-10m采样间隔时差异不明显,采样间隔大于25m后,差异明显增大。采样平面误差对坡度坡向影响较小,但高程误差在小采样间隔时影响是显着的,随着采样间隔的增大,高程误差影响逐渐减弱。在小采样间隔时地形平缓地区受高程误差影响更大,坡向比坡度更为敏感。3.正交曲线的测量与最大坡降线测量过程相比受地形、植被等因素影响更小,野外环境下更易实施,特别是低分辨率时具有可操作性。正交曲线坡度随着分辨率降低而减小,坡向也受分辨率影响明显,随分辨率减低坡向值更趋于单一。正交曲线方向差异引起坡度坡向差异均值为0.1°左右,影响较小。相同观测条件下,与最大坡降线坡度呈几乎1:1的正相关性,但随坡度的增大,离散程度有所增加。正交曲线坡向与最大坡降线坡向以16方向赋值时吻合程度为64.58%,且其差异受地形影响显着。正交曲线坡度坡向与DEM差分坡度坡向相比,差异也均以随机误差为主,坡度差异均值上看与简单差分最为匹配,其次为二阶差分,但差异变化范围上看简单差分效果最差,其次依次为二阶差分、Frame差分、三阶不带权差分,而三阶反距离平方权差分与三阶反距离差差异变化幅度最小。以16方向赋值差分算法坡向与正交曲线坡向吻合程度达75.69%。4.DEM数据高程误差与坡度、坡向存在密切的相关性,高程误差随着格网尺寸的增大而变大,坡度、坡向受高程误差影响显着,差分算法中三阶不带权差分方法受高程误差影响最弱、简单差分最为显着,随着格网尺寸的增大,高程误差对坡度、坡向的影响减弱,地形综合影响增强,且坡向受高程误差影响比坡度更为明显,特别是在地形平缓地区。坡度、坡向对空间参考系的改变呈现90°的周期性正弦规律变化。基于OCSAM模型的DEM质量评价时,坡度差异反映DEM数据的高程数据质量,坡向反向可以评判DEM数据高程序列错误。OCSAM模型不仅解决了高程中误差检验问题,而且对高程序列做出评判,保证DEM数据的逻辑一致性与完整性。
郭文月[7]（2018）在《基于相似性度量的等高线变化检测理论与方法研究》文中提出在我国基础地理空间数据库已经建成的条件下,基础地理空间数据在国防建设、国民经济及日常生活中的作用越来越明显,地理空间数据的快速高效更新逐渐成为当前测绘地理信息领域面临的重要挑战。等高线是重要的地理空间要素,其生产与更新是基础地理空间数据更新的必要环节,当前的等高线数据更新方法存在非必要更新多、精度不一致、后处理工作量大等问题。因而,通过变化检测的方法实现变化区域等高线局部更新成为提高等高线数据的更新效率与精度的迫切需求。本文通过卫星遥感精确定位并生成高精度数字高程模型,对等高线数据的相似性度量与变化检测相关理论和方法展开研究。首先基于空间相似性理论研究等高线的相似性层次结构,制定了等高线局部变化检测策略,并研究遥感影像的精确几何定位与数字高程模型生成,为等高线局部更新提供高质量更新资料数据;之后研究了等高线的几何相似性度量方法以及等高线群的拓扑相似性度量方法,分别量化阐述原始数据与更新资料数据之间的形态和结构差异;进一步分析几何特征和拓扑特征在整体变化检测中的作用机理,构建基于相似性层次结构的等高线整体变化检测模型,基于量化检测结果发现变化区域。论文旨在通过卫星遥感影像数据和基于相似性的等高线变化检测联合处理,提高地形图等高线数据的更新效率和精度,为基础地理空间数据的更新提供参考。论文的主要工作和创新点有:1.基于空间相似性理论,结合等高线空间特征,研究了造成等高线数据相似性与差异性的影响要素及其包含的空间特征,构建了基于相似层次结构的等高线数据变化检测模型,并制定基于相似性理论的等高线局部变化检测策略,为等高线变化检测提供理论支撑。2.引入Errors-in-variables模型对有理函数模型系统误差参数估计方程中的观测向量和系数矩阵中的误差进行描述,以该模型推导了基于正则化总体最小二乘法的有理函数模型系统误差参数求解方法,提高卫星线阵遥感影像的几何定位精度,进而得到高精度数字高程模型和等高线更新资料数据。利用实验验证了所推导方法的正确性和合理性,并利用有理函数模型的系统误差改正参数生成了数字高程模型,为等高线变化检测与更新提供高精度数据。3.提出了顾及形态特征的等高线几何相似性度量方法,量化度量了等高线的几何形态变化程度。针对已有几何相似性度量方法在等高线分布密集或变化剧烈区域产生的度量误差问题,提出通过特征描述测度函数将等高线二维节点序列转化为一维几何形态特征描述序列,利用动态规划方法求解特征描述序列间的最长公共子序列,进而根据最长公共子序列长度量化求解等高线要素之间的几何形态相似程度。实验结果表明,该方法有效顾及了等高线要素的形态特征,较已有方法具有更高的准确度和运行效率。4.提出了基于树编辑距离的等高线群拓扑相似性度量方法,量化度量等高线群的拓扑结构变化程度。针对已有拓扑相似性方法在复杂拓扑关系度量及区域拓扑变化评估中易产生度量误差问题,提出基于等高线拓扑树将等高线群间的拓扑差异转化为等高线树之间的编辑距离,通过构建地形变化的树编辑操作模式,引入Zhang-Shasha算法量化求解树编辑距离,进而基于树编辑距离量化求解等高线群间的拓扑相似度。实验结果表明,该方法能够有效度量多源多尺度等高线群之间的拓扑结构相似程度。5.研究了等高线群几何特征和拓扑特征在局部地形变化检测中的相互关系、作用机理以及度量方法,结合本文提出的几何形态相似性和拓扑相似性度量方法推导并形成了完整的局部等高线变化检测模型,提出一种为模型中拓扑、形态、长度等影响要素自动分配权重系数的方法。实验结果表明,该模型能够用于地形变化检测与分析,辅助地形图等高线数据的更新与融合。6.在基于相似性度量的变化检测基础上,对原始等高线数据实施局部变化更新,并对更新后数据进行正确性检验和一致性处理。在确保精度达到地形图更新要求的基础上,针对更新边界处的几何和拓扑不一致问题,提出优化表达方法,对更新边界处存在的重叠、相交等不合理情况进行处理。最后将论文的整体研究方法应用于等高线局部变化检测与更新的应用实例中,验证了本文方案的有效性和可靠性。
李靖涵[8]（2018）在《海底地貌自动制图综合算法研究》文中指出海图是描述、传递海洋空间信息的重要工具,在海洋工程建设、海洋科学研究、资源开发、航海运输等海洋活动中发挥着不可替代的作用。另外,海图被称为舰船的“眼睛”,直接影响着舰船的航行效率和航行安全。海图制图综合一直是海图制图、海洋地理信息系统多尺度表达中的难点,在海洋大数据分析、海洋空间数据挖掘及专题信息抽取等方面也有重要应用。作为海图制图的重要环节和科学问题,海图制图综合的自动化程度还比较低,严重限制了海图的生产效率和生产质量,迫切需要研究海图自动综合算法。本文以海图制图中工作量最大、考虑因素最多的海底地貌制图综合为研究对象,从提升海图自动综合自动化程度和丰富海图制图综合理论的角度出发,对等深线、水深注记等海底地貌要素的制图综合算法进行了研究。本文的主要工作和创新点包括:（1）研究了基于海图数据的水深注记选取方法。改进了特征浅点、特征深点、控制水深等特征水深点的识别方法;分析了复杂海底地形区域的主要特征,提出了面向水深注记选取的复杂海底地形区域自动识别方法;利用TIN模型在地形量化分析和水深注记邻近分析中的优势,提出了基于TIN化简的海图水深注记选取算法。首先,在标准间距约束下,提出了基于“选取线”的水深注记选取方法,实现了水深注记的初步选取;其次,在规定水深间距和地形表达误差的约束下,构建了水深注记选取结果的优化模型。该方法在顾及航行安全的同时,有效的提升了地貌表达精度。另外,水深注记选取结果满足菱形排列的要求,分布密度特征与海图制图要求相一致。（2）研究了基于多波束测深数据的水深注记选取方法。分析了多波束数据的水深注记选取特点;根据多波束测深点的排列特征,设计了基于剖面线的山脊点、山谷点以及地形变化点等特征水深的提取方法;考虑局部区域的地形特征建立了顾及坡度、坡向和水深值的菱形搜索模型;最后,通过对特征水深集和菱形搜索结果构成的初始水深选取结果进行抽稀得到最终选取结果。该方法能够满足航行安全的选取要求,有效的保持了地貌特征,且水深注记的菱形排列方式与坡度、坡向相适应。（3）研究了等深线的自动合并方法。首先,分析了等深线的合并条件,设计了一种基于面域图的待合并等深线探测方法,该方法能够避免复杂且费时的地形特征识别;其次,通过桥接区域扩展、“孔”结构填充操作,避免了不可辨“瓶颈”和无法容纳水深注记的小闭合等深线的出现。再次,通过融合待化简弯曲区域和桥接区域实现了等深线合并与化简的一体化;最后,通过对合并结果进行光滑处理,改善了等深线合并结果的光滑性。（4）研究了等深线的化简算法。针对等深线待化简弯曲探测不精确、化简不彻底的问题,提出了基于Delaunay三角网的等深线化简算法。首先,改进了等深线上待化简区域的识别方法,将等深线待化简区域分为微小弯曲区域和视觉冲突区域,并实现了两类待化简区域识别;其次,丰富了等深线化简的处理手段,设计了弯曲删除、夸大、凸壳化、“瓶颈”区域分裂等多种综合方法;最后,根据等深线化简的特点构建了新的化简模型实现了等深线的化简。针对等深线化简尺度驱动性不强、形态不光滑的问题,提出了最大曲率约束的等深线化简算法。设计了最大曲率约束的待化简区域探测方法,提高了待化简区域的探测精度;通过节点加密和渐进式节点位移的方式分别对凹弯曲和凸弯曲进行化简,确保了化简结果的光滑性。该方法与比例尺建立了客观联系,是一种尺度驱动型算法,适合海图这种没有固定比例尺的制图环境,且能够避免阈值设置。（5）研究了顾及航行安全的等深线光滑算法。针对等深线光滑需要确保航行安全的特殊要求,提出了一种基于多段Bezier曲线拟合的等深线光滑方法。首先,为保持原始等深线的弯曲特征,确立了以弯曲为分段单元进行曲线光滑的策略;其次,在航行安全的约束下,分别研究了凹弯曲和凸弯曲的Bezier曲线拟合方法以及弯曲连接处的光滑策略。该方法满足确保航行安全的要求,较好的保持了原始等深线的弯曲特征和形状关键点,且能够避免拓扑错误。另外,该方法能够方便灵活的对局部形状进行调整。
牛新宇[9]（2018）在《松花江干流流凌演进全视景仿真模拟方法研究》文中指出松花江流域是历年流凌灾害较为严重地区,加强流凌水域安全保障和有效降低、规避流凌带来的危害具有重要意义。本文以黑龙江省水利科技项目“松花江干流治理工程流凌演进机理及堤防防护技术研究”为依托,面向松花江干流流凌演进三维可视化仿真模拟问题,基于GIS系统与GE软件,研究数字地形模型快速构建方法,针对研究区域地物场景无法与MIKE21软件数值计算结果融合、直观性弱等不足,开展基于流凌演进数值模拟结果的GIS三维可视化二次开发技术研究,建立松花江干流流凌演进三维可视化仿真模拟方法。具体研究内容如下:（1）分析国内外三维可视化技术、流凌演进数值模拟、系统仿真研究现状,针对数字地形构建过程中,工作量繁重、数据处理量大等问题,建立基于GIS和Google Earth数据的数字地形快速构建方法。（2）考虑三维模型精度、效率与堤防工程建筑物特点,提出堤防三维模型构建方法,解决堤防建筑物在数字地形系统中导入及融合问题。基于CityEngine软件和GIS二维矢量数据结构特点,提出三维场景及可视化过程中的三维模型导入、遥感影像贴合、场景渲染方法,建立三维全视景仿真集成方法。（3）基于数字地形处理方法的研究成果,在MIKE21软件中建立几何模型、划分网格、确定边界条件,开展流凌演进数值模拟分析方法研究,确定流凌运动水面线、轨迹、速度、水位等要素。提取流凌演进过程三维可视化仿真模拟所需数据,建立多系统下异坐标系下的流凌演进三维全视景场景与数值模拟结果可视化数据耦合方法。（4）结合可视化仿真系统基本理论,开展流凌演进仿真模拟系统框架和功能设计、空间数据库与属性数据库构建研究。基于GIS、3ds Max和CityEngine建立流凌演进三维可视化场景,利用Visual Studio开发平台,解决系统开发过程中三维场景可视化、流凌演进三维动态仿真模拟等相关问题,实现流凌演进运动轨迹、沉积密度、水位的可视化动态模拟,完成松花江干流流凌演进仿真模拟系统开发。
杨柳[10]（2017）在《3D影像森林资源调查信息提取研究》文中认为森林资源调查与监测是森林经营与管理的基础,查清和落实好森林资源的数量和质量,是保障森林资源可持续发展的必要条件。但森林资源传统人工地面调查方式耗时耗力,效率较下,难以适应现代林业的要求。为此,本文对森林资源调查信息获取方式进行尝试性的改进,将3D影像应用于森林资源调查中,从地面、无人机和资源三号卫星三个尺度构建3D影像,分别探讨不同尺度3D影像森林资源调查信息获取能力,旨在降低森林资源调查成本,提高调查效率。为实现森林资源调查信息化、自动化、智能化和立体化奠定理论基础,为促进林业快速发展提供良好的技术支撑。主要结论如下:1)地面3D影像森林资源调查信息提取方面:采用普通数码相机,通过双片摄影获取研究区域的立体像对,利用编写的地面3D摄影测树软件,对立体像对影像进行量测分析,实现森林资源调查中单木胸径、可视树高和材积等测树因子的获取。通过与实测数据对比验证,立木平均胸径、可视树高和材积量测的判定系数依次为:0.816、0.827和0.734。提出利用智能手机获取立木三维点云,并进行森林资源调查参数提取的方法。通过智能手机环绕立木摄影拍照,采用Pix 4D软件对获取的影像结合手机自动记录的GPS坐标进行特征匹配和前方交会,恢复了林木的立体。在获取林木三维坐标的基础上实现了胸径和树高等森林特征参数的提取,与实测结果对比拟合,单木胸径和树高的判定系数依次为0.903和0.884,样地林木胸径判定系数为0.817。2)无人机3D影像森林资源调查信息提取方面:设计构建了基于固定翼无人机平台的遥感系统,对辽宁省本溪市老秃顶子林场进行航飞试验。在无人机上搭载SONY ILCE-7R数码相机,保证80%的航向重叠度和70%的旁向重叠度的条件下,对林场研究区进行摄影成像,获取高清数码影像和POS数据。采用PixelGrid软件对无人机影像进行预处理,获得空间分辨率为0.14米的数字表面模型（DSM）、数字正射影像（DOM）和数字高程模型（DEM）。以DEM为基础,提取老秃顶子林场的地形信息,在林种和地性线（山脊线和山谷线）控制下,利用面向对象分割提取法对老秃顶子林场进行了小班区划。利用监督分类和非监督分类的方法进行了林地信息提取,结果表明最大似然法林地提取精度最高为75%,最小距离分类法提取精度最低为65.89%。利用人工目视解译、eCognition面向对象提取法和改进分水岭法对树冠进行分割与提取。在人工目视解译树冠分割的基础上,结合地面调查数据,拟合得到胸径-冠幅模型和胸径-冠幅、树高模型,针叶林最佳模型依次为D=8.0424e0.1311k和D=0.569K+1.048H-1.156,阔叶林最佳模型依次为D=-3.016+6.578K-0.243K2和D=2.673K+1.011H-2.052。利用冠层模型法和树冠阴影法提取了树高,与树高实测值进行对比拟合,其判定系数分别为0.776和0.892。根据无人机影像中林木位置、树种类别和胸径大小,采用Voronoi多边形和Delaunay三角网进行林木空间结构信息提取,快速获取了大小比、混交度和角尺度信息,并与实测数据进行了对比分析。针对无人机影像,提出八边形微型样地的林分特征参数提取方法,结合实地调查数据和影像进行相关实验,并将其与50块角规样地调查数据进行对比拟合,林分平均高、平均胸径、株数密度和林分蓄积量判定系数分别为0.685、0.514、0.807和0.782。研究结果表明,八边形微型样地法可在中低郁闭度条件下利用无人机影像进行林分特征参数提取。3)资源三号卫星森林资源调查信息提取方面:以鹫峰林场资源三号卫星三线阵影像的前视和后视为数据源,在ENVI软件DEM Extraction模块下,构建立体像对,进行了相对定向、核线影像生成和绝对定向等操作,生成了数字表面模型DSM。对鹫峰林场的1:5000地形图进行扫描矢量化,采用Delaunay三角网方法内插生成DEM。在DSM和DEM的基础上生成数字冠层高度模型（DCHM）,首先,利用声峰林场森林资源二类调查数据中小班平均高与其进行对比分析,结果表明,植被冠层高度模型在总体上反映了鹫峰林场植被高度分布状况,其次,与103块角规地面调查数据的平均高进行对比拟合,结果表明决定系数为0.2701,精度较低。利用地形图矢量化得到的DEM数据,提取鹫峰林场的地形因子,并结合多光谱和全色影像提取的纹理因子和光谱因子,利用综合考虑光谱因子、纹理因子和地形因子的机器学习方法开展了鹫峰林场森林蓄积量估测研究。以上述三类因子中的46个参数为自变量,以地面角规样地实测蓄积量为因变量,进行偏相关分析,选取相关系数较高且通过F检验的12因子为建模因子,利用机器学习中的BP神经网络、粒子群优化最小二乘支持向量机和随机森林三种方法建立森林蓄积量估测模型,进行了建模和预测研究,结果表明:随机森林蓄积量建模模型中针叶林、阔叶林和混交林三种林型的判定系数都大于0.879,RMSE都小于6.4536m3/hm2,预测模型判定系数都大于0.808,RMSE均小于6.4562m3/hm2。随机森林蓄积量模型的建模精度和预测精度均明显高于另外两种模型。最后,以随机森林蓄积量估测模型为基础,对鹫峰林场蓄积量进行整体估测和空间分布制图,研究表明鹫峰林场总蓄积量为73850.52m3,蓄积量最大的地方主要集中于林场的中西部,林场北部地区蓄积量较低。综上所述,本文主要对地面、无人机和资源三号卫星三个不同尺度立体像对的生成方法和森林信息提取方法进行了研究,利用地面摄影测量构建的立体像对可以实现单木树高、胸径和材积信息的提取,运用无人机摄影测量构建的立体像对,可以生成DSM、DEM、DOM,实现单木或林分层次的森林资源调查信息提取,如冠幅、株数密度、郁闭度和林分平均高等信息的提取,还可进行林场级别的小班区划和林地信息提取。利用资源三号卫星提供的前视和后视数据,结合地形图矢量得到的DEM数据,可构建立冠层高度模型,实现林场冠层高度的估测。利用机器学习中的随机森林结合遥感影像中光谱因子、纹理因子、地形因子的方法可提高森林蓄积量估测精度,在森林资源调查中,综合考虑三种尺度3D影像的优缺点,可进行优势互补,极大地提高森林资源调查效率。
二、地形图等高线的提取方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地形图等高线的提取方法（论文提纲范文）
（2）基于层次格网索引的矢量高程数据错误识别与修正研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 第2章 测试数据与预处理 |
| 2.1 测试数据 |
| 2.2 数据预处理 |
| 第3章 高程错误分析及对象设计 |
| 3.1 错误分布及错误类型 |
| 3.2 对象设计 |
| 第4章 层次格网索引设计 |
| 4.1 格网数据设计与构建 |
| 4.2 层次格网索引 |
| 第5章 高程错误识别修正方法 |
| 5.1 接边处等高线高程冲突识别 |
| 5.2 图幅内部等高线高程冲突识别 |
| 5.3 高程点点线高程冲突识别 |
| 5.4 接边处等高线高程错误修正 |
| 第6章 算法测试及效果评估 |
| 6.1 评价指标 |
| 6.2 图幅接边处等高线识别修正精度分析 |
| 6.3 图幅内部等高线识别精度分析 |
| 6.4 点线高程冲突精度分析 |
| 第7章 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表的论文及参加的课题 |
（3）基于倾斜摄影数据的大比例尺地形图制作方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机倾斜摄影测量技术研究现状 |
| 1.2.2 无人机大比例尺测图技术研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术流程 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术流程 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 无人机倾斜摄影测量相关理论 |
| 2.1 无人机倾斜摄影测量基本原理 |
| 2.2 航摄参数 |
| 2.3 无人机倾斜摄影测量关键技术 |
| 2.4 倾斜摄影处理软件介绍 |
| 2.4.1 Context Capture Center |
| 2.4.2 Pix4DMapper |
| 3 两种常用无人机倾斜摄影实施方案 |
| 3.1 单镜头多旋翼无人机倾斜摄影 |
| 3.1.1 单镜头多旋翼无人机倾斜摄影实施方案 |
| 3.1.2 单镜头多旋翼无人机倾斜摄影实例 |
| 3.2 垂直起降固定翼无人机搭载五拼相机倾斜摄影 |
| 3.2.1 垂直起降固定翼无人机搭载五拼相机倾斜摄影实施方案 |
| 3.2.2 垂直起降固定翼无人机搭载五拼相机倾斜摄影实例 |
| 3.3 两种方案比较 |
| 4 基于倾斜摄影数据的大比例尺地形图制作方法 |
| 4.1 数据和软件平台 |
| 4.2 高程要素获取 |
| 4.2.1 在EPS三维测图平台中加载OSGB数据 |
| 4.2.2 高程点与辅助线生成 |
| 4.2.3 高程点与辅助线输出 |
| 4.3 平面要素获取 |
| 4.3.1 批量加载正射影像 |
| 4.3.2 绘制地物 |
| 4.4 高程和平面要素叠加与整饰 |
| 4.5 外业调绘与内业修测 |
| 4.6 地形图精度评定 |
| 4.6.1 实验2项目1:500地形图精度评定 |
| 4.6.2 实验4项目1:1000地形图精度评定 |
| 4.6.3 本节小结 |
| 5 倾斜摄影大比例尺地形图制作中特殊情况处理方法探索 |
| 5.1 地表裸露区域的等高线快速获取方法 |
| 5.1.1 问题提出 |
| 5.1.2 方法探索 |
| 5.2 漏绘地物的内业补绘 |
| 5.2.1 问题提出 |
| 5.2.2 方法探索 |
| 5.3 植被覆盖区域高程打点 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于Photoshop与ArcMap的扫描地形图等高线自动矢量化方法（论文提纲范文）
| 1 数据来源与噪声分析 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 噪声分析 |
| 1)底纹: |
| 2)与等高线相交的水系: |
| 3)与等高线相交的图斑: |
| 4)等高线断裂: |
| 2 数据处理与结果分析 |
| 2.1 处理流程 |
| 2.2 Photoshop处理 |
| 2.2.1 等高线分色处理 |
| 2.2.2 底纹噪声处理 |
| 2.2.3 非等高线噪声处理 |
| 2.2.4 等高线线条质量优化 |
| 2.3 ArcMap矢量化处理 |
| 3 效率与质量分析 |
| 3.1 效率对比 |
| 3.2 质量对比 |
| 4 结论与讨论 |
（5）全野外数字地形图山区等高线的自动处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 等高线生成的模型研究 |
| 2.1 等高线的相关定义 |
| 2.1.1 等高线的概念 |
| 2.1.2 等高线的分类 |
| 2.1.3 等高线的特性 |
| 2.2 数字地面模型 |
| 2.3 不规则三角网的构建算法 |
| 2.3.1 不规则三角网模型 |
| 2.3.2 传统的三角网生长算法 |
| 2.3.3 Delaunay三角网的生成 |
| 2.3.4 地形特征线的引入 |
| 2.4 基于TIN的等高线的追踪 |
| 2.4.1 等值点位的寻找 |
| 2.4.2 等值点的追踪 |
| 2.5 等高线的光滑 |
| 2.6 CASS环境下绘制等高线 |
| 2.6.1 绘制等高线的步骤 |
| 2.6.2 关于等高线绘制的一些规范要求 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 地形测量作业方法及其对等高线的影响分析 |
| 3.1 数字化地形测量 |
| 3.1.1 地形测量 |
| 3.1.2 数字化地形测量 |
| 3.1.3 全野外数字测图方法 |
| 3.2 山区地形图测绘及其注意事项 |
| 3.2.1 山区地形图测绘 |
| 3.2.2 山区地形图测绘注意事项 |
| 3.3 数字地形图等高线绘制不正确的问题分析 |
| 3.3.1 外业观测问题 |
| 3.3.2 内业成图问题 |
| 3.3.3 测图规范要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 等高线自动处理的程序设计 |
| 4.1 AutoCAD二次开发简介 |
| 4.2 C#语言介绍 |
| 4.3 实验数据说明 |
| 4.4 自动绘制地性线 |
| 4.4.1 错误等高线的特点分析 |
| 4.4.2 解决思路 |
| 4.4.3 实例验证 |
| 4.5 自动添加房屋高程点 |
| 4.5.1 解决思路 |
| 4.5.2 实例验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读研究生期间学术成果及参与工程实践项目 |
（6）基于正交曲线的坡度坡向模型构建与质量评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 坡度、坡向算法研究 |
| 1.2.2 坡度、坡向计算精度及其误差分布特征研究 |
| 1.2.3 “理论值”获取方法研究 |
| 1.3 需要进一步研究的问题 |
| 第二章 研究方案及数据基础 |
| 2.1 研究内容与目标 |
| 2.1.1 研究思路 |
| 2.1.2 研究目标 |
| 2.1.3 研究内容 |
| 2.2 研究区与数据基础 |
| 2.1.1 高斯曲面 |
| 2.1.2 实验样区 |
| 2.3 技术路线 |
| 第三章 最大坡降线坡度坡向实测及其分析 |
| 3.1 坡度、坡向测量 |
| 3.1.1 实测依据及原理 |
| 3.1.2 坡度、坡向测量过程 |
| 3.1.3 坡度计算及精度分析 |
| 3.2 实测坡度分析 |
| 3.2.1 统计分析 |
| 3.2.2 实测坡度互差分析 |
| 3.2.3 微地形对实测坡度影响 |
| 3.3 实测坡度、坡向与基于DEM提取的坡度、坡向对比分析 |
| 3.3.1 DEM测量过程及质量控制 |
| 3.3.2 坡度、坡向分析 |
| 3.4 坡度、坡向实测方法的问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 正交曲线坡度、坡向模型(OCSAM)构建与率定 |
| 4.1 OCSAM依据及基本原理 |
| 4.2 高斯曲面参数的确定及形态特征分析 |
| 4.3 OCSAM模型构建及验证 |
| 4.3.1 正交曲线函数的构建 |
| 4.3.2 基于高斯合成曲面模型验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 正交曲线测量方案设计及OCSAM质量评价 |
| 5.1 正交曲线测量方案 |
| 5.1.1 野外实测方案及实施 |
| 5.2 数据质量分析及预处理 |
| 5.2.1 数据质量分析 |
| 5.2.2 正交曲线地形突变点检验及数据压缩方法 |
| 5.2.3 正交曲线预处理 |
| 5.3 OCSAM实测结果分析 |
| 5.3.1 不同正交曲线实测坡度、坡向对比分析 |
| 5.3.2 正交曲线坡度、坡向与最大坡降线实测坡度、坡向对比分析 |
| 5.3.3 正交曲线坡度、坡向与DEM差分算法坡度、坡向对比分析 |
| 5.3.4 正交曲线实测坡度、坡向影响因素 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于OCSAM模型的应用与分析 |
| 6.1 DEM对坡度、坡向的影响分析 |
| 6.1.1 DEM数据质量评价方法 |
| 6.1.2 DEM格网尺寸对DEM数据质量的影响 |
| 6.1.3 DEM格网高程差异对坡度、坡向的影响 |
| 6.1.4 DEM格网方向对坡度、坡向的影响 |
| 6.2 基于等高线提取正交曲线坡度、坡向对DEM的质量评价 |
| 6.2.1 正交曲线的提取及处理 |
| 6.2.2 相同实测条件下的DEM数据质量评价 |
| 6.2.3 分辨率相同条件下的DEM数据质量评价 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要特色与创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 附表A 实测坡度单位° |
| 附表B 1m DEM差分算法坡度,单位° |
| 附表C 1m DEM差分算法坡向与实测坡向,单位° |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于相似性度量的等高线变化检测理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 等高线更新方法的研究现状 |
| 1.2.2 变化检测方法的研究现状 |
| 1.2.3 相似性度量方法的研究现状 |
| 1.2.4 现状分析 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第2章 相似性与等高线变化检测基本问题研究 |
| 2.1 相似性度量基本理论 |
| 2.1.1 空间相似关系及分类 |
| 2.1.2 实体集相似关系层次结构 |
| 2.1.3 等高线空间特征及相似关系层次结构 |
| 2.2 空间实体几何相似性度量基本方法 |
| 2.2.1 相似性测度 |
| 2.2.2 几何相似性度量方法 |
| 2.3 空间实体集拓扑相似性度量 |
| 2.3.1 拓扑关系模型 |
| 2.3.2 拓扑相似性的基本概念 |
| 2.3.3 拓扑相似性度量方法 |
| 2.4 基于相似性理论的等高线局部变化检测策略 |
| 2.4.1 等高线数据差异类型 |
| 2.4.2 等高线变化检测策略 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于卫星遥感影像的高精度DEM数据获取 |
| 3.1 基于有理函数模型的线阵遥感影像几何定位方法 |
| 3.1.1 基于RFM的直接定位方法 |
| 3.1.2 RFM的系统误差改正方法 |
| 3.1.3 RFM系统误差的正则化总体最小二乘改正方法 |
| 3.2 数字高程模型的生成 |
| 3.3 遥感影像精确定位与数字高程模型生成实验 |
| 3.3.1 有理函数模型直接定位实验 |
| 3.3.2 有理函数模型系统误差改正实验 |
| 3.3.3 数字表面模型与数字高程模型生成实验 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 顾及形态特征的等高线几何相似性度量 |
| 4.1 基于欧氏距离几何相似性度量方法 |
| 4.1.1 度量稳定性检验 |
| 4.1.2 度量准确性检验 |
| 4.2 顾及形态特征的几何相似性度量 |
| 4.2.1 特征描述测度选取及特征序列转换 |
| 4.2.2 最长公共子序列算法 |
| 4.2.3 基于几何特征描述测度的相似性计算 |
| 4.2.4 等高线匹配策略 |
| 4.3 等高线重采样 |
| 4.3.1 等高线重采样目的 |
| 4.3.2 等高线的傅里叶变换 |
| 4.3.3 等高线重构 |
| 4.4 顾及形态的几何相似性度量方法有效性验证实验 |
| 4.4.1 对比实验及分析 |
| 4.4.2 在多源等高线匹配中的应用及精度与效率分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 基于树编辑距离的等高线群拓扑相似性度量 |
| 5.1 等高线拓扑关系及等高线树构建 |
| 5.1.1 等高线拓扑关系 |
| 5.1.2 等高线树构建 |
| 5.2 基于拓扑邻域的拓扑相似性度量方法 |
| 5.2.1 基于拓扑关系形式化表达的方法 |
| 5.2.2 基于拓扑关系统计均值的方法 |
| 5.3 顾及结构特征的拓扑相似性度量 |
| 5.3.1 Zhang-Shasha算法求解树编辑距离 |
| 5.3.2 拓扑变化的树编辑模式 |
| 5.3.3 基于树编辑距离的拓扑相似性度量 |
| 5.4 基于树编辑距离的拓扑相似性度量方法有效性验证实验 |
| 5.4.1 拓扑相似性度量模拟实验 |
| 5.4.2 多源等高线拓扑相似性度量 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 等高线变化检测模型与更新应用实例 |
| 6.1 等高线变化检测模型 |
| 6.1.1 几何特征要素 |
| 6.1.2 拓扑特征要素 |
| 6.2 变化检测模型权重系数求解 |
| 6.2.1 层次分析法 |
| 6.2.2 等高线变化检测模型权重求解 |
| 6.3 局部更新后处理 |
| 6.3.1 正确性检验 |
| 6.3.2 一致性处理 |
| 6.4 变化检测模型在等高线更新中的应用实例 |
| 6.4.1 局部等高线群变化检测有效性验证实验 |
| 6.4.2 等高线变化检测与更新应用实例 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（8）海底地貌自动制图综合算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 等深(高)线综合 |
| 1.2.2 水深注记综合 |
| 1.2.3 存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 选题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 海底地貌综合基础理论 |
| 2.1 海底地貌制图综合相关概念 |
| 2.1.1 海图的概念 |
| 2.1.2 海底地貌表达 |
| 2.1.3 海底地貌综合 |
| 2.2 海底地貌制图综合的影响因素 |
| 2.3 水深注记选取的基础理论 |
| 2.3.1 水深注记选取的内涵 |
| 2.3.2 水深注记选取的约束 |
| 2.3.3 水深注记选取分类 |
| 2.3.4 水深注记选取模型 |
| 2.4 等深线综合的基础理论 |
| 2.4.1 等深线的特点 |
| 2.4.2 等深线表达的海底地貌特征分析 |
| 2.4.3 等深线综合的基本方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水深注记选取方法研究 |
| 3.1 特征水深注记识别方法 |
| 3.1.1 特征浅(深)点识别方法 |
| 3.1.2 控制水深识别方法 |
| 3.2 复杂海底地形区域提取 |
| 3.2.1 复杂海底地形的主要特征 |
| 3.2.2 水深点地形特征度量 |
| 3.2.3 复杂地形特征水深点提取 |
| 3.2.4 复杂海底地形区域边界构建 |
| 3.2.5 实验分析 |
| 3.3 基于海图数据的水深注记选取 |
| 3.3.1 基本思路 |
| 3.3.2 距离约束的TIN化简 |
| 3.3.3 局部水深注记调整 |
| 3.3.4 实验分析 |
| 3.4 基于多波束数据的水深注记选取 |
| 3.4.1 多波束水深选取的基本思路 |
| 3.4.2 特征水深点提取 |
| 3.4.3 水深点菱形搜索 |
| 3.4.4 基于TIN的水深点渐进删除 |
| 3.4.5 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Delaunay三角网的等深线合并方法 |
| 4.1 图形合并的基本方法 |
| 4.1.1 缓冲区法 |
| 4.1.2 Delaunay三角网法 |
| 4.2 待合并等深线识别 |
| 4.2.1 约束Delaunay三角网 |
| 4.2.2 等深线合并的条件 |
| 4.2.3 凸部等深线识别方法 |
| 4.2.4 面域自动划分 |
| 4.2.5 待合并等深线提取 |
| 4.3 邻近等深线合并 |
| 4.3.1 桥接区域扩展 |
| 4.3.2 “孔”的提取 |
| 4.3.3 弯曲识别与形态化简 |
| 4.3.4 等深线合并 |
| 4.3.5 等深线光滑处理 |
| 4.4 等深线合并实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 保持弯曲特征的等深线化简方法 |
| 5.1 航海图等深线化简的特点 |
| 5.1.1 等深线化简的基本要求 |
| 5.1.2 等深线化简与等高线化简的区别 |
| 5.2 等深线弯曲化简现状分析 |
| 5.2.1 基于弯曲识别的化简方法 |
| 5.2.2 双缓冲区算法 |
| 5.2.3 问题分析 |
| 5.3 基于Delaunay三角网的等深线化简 |
| 5.3.1 弯曲识别与度量 |
| 5.3.2 待化简区域识别 |
| 5.3.3 待化简区域处理方法 |
| 5.3.4 等深线化简过程 |
| 5.3.5 实验分析 |
| 5.4 最大曲率约束下的等深线化简 |
| 5.4.1 基本原理 |
| 5.4.2 曲率计算 |
| 5.4.3 弯曲划分 |
| 5.4.4 凹弯曲化简 |
| 5.4.5 凸弯曲化简 |
| 5.4.6 等深线化简过程 |
| 5.4.7 实验分析 |
| 5.4.8 讨论 |
| 5.5 等深线化简方法比较分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 顾及航行安全的等深线光滑方法 |
| 6.1 等深线光滑的基本要求 |
| 6.2 常用光滑曲线 |
| 6.2.1 Bezier曲线 |
| 6.2.2 B样条曲线 |
| 6.2.3 三次B样条与三次Bezier曲线的比较分析 |
| 6.3 多段Bezier曲线拟合的等深线光滑 |
| 6.3.1 基本思路 |
| 6.3.2 等深线弯曲单元划分 |
| 6.3.3 凸弯曲单元光滑 |
| 6.3.4 凹弯曲单元光滑 |
| 6.3.5 弯曲间连接处光滑处理 |
| 6.3.6 参数设置 |
| 6.3.7 实际应用中光滑过程 |
| 6.3.8 实验分析 |
| 6.3.9 讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（9）松花江干流流凌演进全视景仿真模拟方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维可视化技术研究现状 |
| 1.2.2 流凌演进数值模拟技术研究现状 |
| 1.2.3 系统仿真技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 数字地形系统构建方法研究 |
| 2.1 基于GIS的数字地形建模方法研究 |
| 2.1.1 数字高程模型(DEM)基本理论 |
| 2.1.2 基于不规则三角形的建模原理 |
| 2.1.3 数字地形屏幕数字化构建方法 |
| 2.1.4 数字高程模型(DEM)优化方法 |
| 2.2 数字地形数据源快速获取方法研究 |
| 2.2.1 基于GE的岸上数字地形数据获取方法 |
| 2.2.2 基于纸质河床地形图的河道数字地形数据获取方法 |
| 2.2.3 卫星影像图获取及处理方法 |
| 2.3 数字地形系统快速构建方法研究 |
| 2.4 松花江干流流凌演进区段三维数字地形系统构建 |
| 2.4.1 松花江干流数字地形系统数据源获取 |
| 2.4.2 松花江干流数字地形构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 三维全视景仿真集成构建方法研究 |
| 3.1 建模平台选取 |
| 3.2 堤防工程三维模型构建方法研究 |
| 3.2.1 堤防工程三维模型建模 |
| 3.2.2 堤防工程模型优化 |
| 3.3 研究区段三维全视景集成构建方法研究 |
| 3.3.1 数字地形与堤防工程模型集成方法 |
| 3.3.2 研究区段三维场景优化方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于MIKE21的流凌演进数值模拟研究 |
| 4.1 建模方法和边界处理 |
| 4.1.1 模型建立 |
| 4.1.2 网格划分 |
| 4.1.3 边界条件确定 |
| 4.2 数值模拟结果处理与分析 |
| 4.2.1 粒子运动轨迹提取 |
| 4.2.2 粒子轨迹对比分析 |
| 4.3 面向可视化的数据处理 |
| 4.3.1 多系统下异坐标系下的数据耦合 |
| 4.3.2 三维可视化展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于数值模拟结果的流凌演进可视化方法研究 |
| 5.1 可视化仿真系统基本理论 |
| 5.1.1 组件式GIS理论 |
| 5.1.2 基于GIS的流凌演进三维动态仿真方法 |
| 5.2 流凌演进仿真模拟系统设计 |
| 5.2.1 研发目标 |
| 5.2.2 功能要求 |
| 5.2.3 框架设计 |
| 5.2.4 功能设计 |
| 5.3 空间数据库与属性数据库的构建研究 |
| 5.3.1 空间数据库与属性数据库构建 |
| 5.3.2 属性数据库设置 |
| 5.3.3 数据库相互调用机制 |
| 5.4 松花江干流流凌演进仿真模拟系统功能实现 |
| 5.4.1 场景漫游与可视化 |
| 5.4.2 流凌运动轨迹可视化模拟 |
| 5.4.3 流凌演进沉积密度模拟 |
| 5.4.4 流凌演进水位模拟 |
| 5.4.5 流凌演进数据信息管理 |
| 5.4.6 系统特点 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）3D影像森林资源调查信息提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林资源调查 |
| 1.2.2 地面摄影测量 |
| 1.2.3 航空摄影测量 |
| 1.2.4 卫星摄影测量与森林蓄积量估测 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 3D影像森林资源调查应用与实验方案设计 |
| 2.1 森林资源调查体系与内容 |
| 2.1.1 森林资源一类调查 |
| 2.1.2 森林资源二类调查 |
| 2.1.3 森林资源三类调查 |
| 2.2 3D影像概述 |
| 2.3 3D影像森林资源调查应用 |
| 2.4 实验方案设计与研究区概况 |
| 2.4.1 实验方案设计 |
| 2.4.2 研究区概况 |
| 2.4.2.1 鹫峰林场 |
| 2.4.2.2 老秃顶子林场 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 地面3D影像测树因子信息提取 |
| 3.1 地面3D摄影原理 |
| 3.2 普通数码相机摄影获取测树因子 |
| 3.3 智能手机三维点云测树信息提取 |
| 3.3.1 单木三维点云森林参数信息提取 |
| 3.3.2 样地三维点云森林参数信息提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 无人机3D影像构建与森林资源调查信息提取 |
| 4.1 无人机影像获取与预处理 |
| 4.1.1 无人机影像获取 |
| 4.1.2 无人机影像预处理 |
| 4.2 无人机3D影像森林资源调查信息提取 |
| 4.2.1 地形信息提取 |
| 4.2.2 森林小班区划 |
| 4.2.3 林地信息提取 |
| 4.2.4 单木信息提取 |
| 4.2.4.1 冠幅信息提取 |
| 4.2.4.2 胸径冠幅模型 |
| 4.2.4.3 胸径-冠幅、树高模型 |
| 4.2.4.4 树高信息提取 |
| 4.2.5 林分特征参数信息提取 |
| 4.2.5.1 郁闭度信息提取 |
| 4.2.5.2 株数密度信息提取 |
| 4.2.5.3 林分空间结构信息提取 |
| 4.2.5.4 八边微形样地林分特征参数提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 资源三号卫星DCHM构建与森林蓄积量反演 |
| 5.1 资源三号卫星概述 |
| 5.2 森林冠层高度模型的构建 |
| 5.2.1 资源三号卫星3D影像建立 |
| 5.2.2 地形图矢量化DEM生成 |
| 5.2.3 植被冠层高度模型建立与精度验证 |
| 5.3 资源三号卫星多光谱影像森林蓄积量反演 |
| 5.3.1 建模因子获取 |
| 5.3.1.1 地面调查数据 |
| 5.3.1.2 光谱因子 |
| 5.3.1.3 纹理因子 |
| 5.3.1.4 地形因子 |
| 5.3.2 建模因子分析 |
| 5.3.3 机器学习蓄积量反演模型构建 |
| 5.3.3.1 BP神经网络蓄积量模型 |
| 5.3.3.2 粒子群优化最小二乘支持向量机蓄积量模型 |
| 5.3.3.3 随机森林蓄积量模型 |
| 5.3.4 森林蓄积量模型对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
四、地形图等高线的提取方法（论文参考文献）
- [1]基于Matlab分割彩色等高线地形图[J]. 李玮玮,帅向华,刘建坡,王雷. 地理空间信息, 2021(08)
- [2]基于层次格网索引的矢量高程数据错误识别与修正研究[D]. 刘康甯. 西南大学, 2021(01)
- [3]基于倾斜摄影数据的大比例尺地形图制作方法研究[D]. 焦旺. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]基于Photoshop与ArcMap的扫描地形图等高线自动矢量化方法[J]. 邓凯,朱世泉,王浩,岳梓晨,邓虎. 成都工业学院学报, 2020(01)
- [5]全野外数字地形图山区等高线的自动处理[D]. 康惟英. 西安科技大学, 2019(01)
- [6]基于正交曲线的坡度坡向模型构建与质量评价[D]. 龙永清. 西北大学, 2019(06)
- [7]基于相似性度量的等高线变化检测理论与方法研究[D]. 郭文月. 战略支援部队信息工程大学, 2018(02)
- [8]海底地貌自动制图综合算法研究[D]. 李靖涵. 战略支援部队信息工程大学, 2018(02)
- [9]松花江干流流凌演进全视景仿真模拟方法研究[D]. 牛新宇. 哈尔滨工程大学, 2018(12)
- [10]3D影像森林资源调查信息提取研究[D]. 杨柳. 北京林业大学, 2017(04)