基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于散乱高程采样数据的数字高程地形模型(DEM)生成方法。该方法从一组平面散乱采样点及其所对应的高程数据出发，首先确定DEM模型的采样区域Ω，通过为每个采样点定义邻近点集、支撑半径和支撑区域，进而为各采样点分别定义一个局部逼近函数和一个局部支撑函数；对于区域Ω内的任意一点，搜索支撑区域覆盖该点的各个采样点，并将它们的局部逼近函数用相应的局部支撑函数混合起来，定义覆盖区域Ω的全局高程函数；最后用全局高程函数计算平面上任意布局的DEM网格结点的高程值，生成所需的DEM模型。本发明专利技术方法能够过滤采样数据中的噪声，具有较好的内插能力，能够处理任意规模的散乱点采样数据。

【技术实现步骤摘要】
基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型生成方法
本专利技术涉及一种基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型(DEM)生成方法，属于数字化地形建模
，尤其涉及一种由散乱点高程采样数据构造数字高程地形模型(DEM)的方法。
技术介绍
建立DEM的方法有多种：从数据源及采集方式上讲有：(1)直接由地形测量得到，例如用GPS、全站仪、野外测量等手段获取；(2)根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等；(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集，然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多，主要有整体内插、分块内插和逐点内插三种。整体内插(参见：周兴华等,DEM内插方法与精度评定,测绘科学,2005,30(5):86-88)在整个区域内用一个数学函数式来表达地形曲面，该方法的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值(即采样点的高程值)建立的。该方法得到的整体内插函数保凸性较差，不易得到稳定的数值解，多项式系数的物理意义不明显，解算速度慢且对计算机容量要求较高，难以提供内插区域的局部地形特征。分块内插(参见：陈国良等,一种由等高线模型生成规则格网模型的算法,中国图象图形学报,2007,12(6):1110-1113)将采样点所在空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的插值函数。其中，线性内插和双线性多项式内插是两种典型的分块内插方法。线性内插法算法简单、易于实现、运算速度快。但由于此内插法的原理采用的是选择邻近点内插，而不关心邻近点的特性，如果邻近点是极值点，那么内插出的结果与实际情况的出入会较大。双线性内插法得到的模型表面比较平滑并且精度较高，缺点是地形的特征点线面被网格平均化和平滑化，极值容易丢失。逐点内插(参见：李世平等,数字高程模型的建立与分析应用,辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2008,5(27):31-33)以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称为移动拟合法。逐点内插法对未知点高程值的获得只考虑距离因素，不考虑距离之外的其它空间因素，也不关心未知点与周围其它点的拓扑关系和固有联系，该点的高程值过多地受其邻近点高程值的影响，因此采样点坐标或采样点所在的坐标系的微小变化都会使选点结果差别很大，结果可能造成数字高程模型表面的不连续。目前，DEM模型的拓扑结构有规则网络结构和不规则三角网(TriangularIrregularNetwork，简称TIN)结构两种。常用的DEM生成方法是：先在采样平面上构造网格，然后再在所构造网格的基础上，通过线性和双线性内插建立DEM。用规则方格网高程数据记录地表起伏信息的优点是：采样点的位置信息可隐含，无需全部作为原始数据存储，后继的数据处理也比较方便，其缺点是数据采集量大，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有被记录。TIN结构数据的优点是：能以不同层次的分辨率来描述地表形态。与规则格网数据模型相比，TIN模型在某一特定分辨率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的地形表面。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型(DEM)生成方法，该方法能够过滤采样数据中的噪声，具有较好的内插能力，能够处理任意规模的散乱点采样数据。为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型(DEM)生成方法，其具体步骤是：a.输入平面采样点集合及相应的高程值集合：输入由n个平面采样点组成的采样点集合，以及各个采样点处的高程值采样数据；b.确定数字高程地形模型(DEM)的采样区域：遍历平面采样点集内的各点，确定各采样点在平面上的分布范围；确定将要生成的数字地形模型(DEM)的采样区域；c.确定任意采样点的邻点及支撑半径：对于每个采样点，计算与其距离最近的若干个邻点；计算采样点到其各邻点的最大距离，并以此距离来定义其支撑半径；d.构造各采样点的局部逼近函数：对于每个采样点，由其自身及其邻点、以及相应的高程采样值，构造该采样点的局部高程逼近函数；e.确定各个局部逼近函数的支撑函数：对于每个采样点，用该采样点的支撑半径为其定义支撑区域；然后构造定义于支撑区域上的支撑函数；f.构造全局高程计算函数：根据支撑函数的局部覆盖特性，将相应局部逼近函数混合为一个全局高程计算函数，使得采样区域内的任一点均可由该函数计算出高程值；g.构造DEM数据：将采样区域分割为适当的网格拓扑结构，通过全局高程函数计算网格各顶点处的高程值，生成数字化高程模型的DEM数据。本专利技术的方法考虑到了更多的采样数据之间的联系，顾及到了距离、位置、范围等因素，同时可以有效地过滤采样高程数据中的噪声，既能生成规则网络结构的DEM模型，也能生成不规则三角网(TIN)结构的DEM模型。此外，该方法能够具有较好的内插能力，能够处理任意规模的散乱点采样数据。附图说明图1是本专利技术的方法流程图。图2是采样点的邻点与支撑半径示意图，其中，采样点p0共有8个邻点pi(i＝1,2,Λ8)。图3是支撑函数示例，其中，(a)非均匀衰减的类高斯函数、(b)均匀衰减的线性函数，随着自变量从0变化到R，函数值均由1衰减到0。图4是支撑区域覆盖关系示意图，其中，p1,p2,p3三个采样点的支撑区域覆盖点p。图5是DEM的网格拓扑结构示意图，其中，(a)是规则四边形网格、(b)均匀三角网格、(c)具有细节层次的三角网格、(d)具有任意拓扑结构的三角网格。具体实施方式下面结合附图和实施例来进一步说明本专利技术。如图1所示，基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型(DEM)生成方法，其具体步骤是：a.输入平面采样点集合及相应的高程值集合：输入由n个平面采样点组成的采样点集合，以及各个采样点处的高程值采样数据。b.确定数字高程地形模型(DEM)的采样区域：遍历平面采样点集内的各点，确定各采样点在平面上分布的范围，进而在该范围基础上确定将要生成的数字地形模型(DEM)的采样区域。c.确定任意采样点的邻点及支撑半径：对于每个采样点，查找并记录与其距离最近的若干个邻点(不同采样点的邻近点数可以不同)；计算其到各个邻点的最大距离d，并以此距离进一步定义该采样点的支撑半径R，并使R≥d。如图2所示，采样点p0的邻近点共有8个，即pi(i＝1,2,Λ8)，其支撑半径取为采样点p0到采样点p6的距离。d.构造各采样点的局部逼近函数：对于每个采样点，由其自身及其邻点、以及相应的高程采样值，构造该采样点的局部高程逼近函数，使该函数在上述各采样点处的值逼近相应的高程采样值。e.确定各个局部逼近函数的支撑函数：对于每个采样点，用该采样点的支撑半径定义一个平面区域，称其为该采样点的支撑区域；然后构造定义于支撑区域上的支撑函数，支撑函数是一个径向单调非増函数，其值在该采样点处取为1，并沿径向外逐步衰减，到达支撑区域边界时取值为0。图3给出了两个支撑函数的示例，其中采样点到支撑区域边界的距离为R。f.构造全局高程计算函数：根据支撑函数的局部覆盖特性，将相应局部逼近函数混合为一个全局高程计算函数，使得采样区域内的任一点均可由其计算出高程值。如图4所示，设p为DEM采本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型生成方法，其特征在于，具体步骤是：a.输入平面采样点集合及相应的高程值集合：输入由n个平面采样点组成的采样点集合，以及各个采样点处的高程值采样数据；b.确定数字高程地形模型的采样区域：遍历平面采样点集内的各点，确定各采样点在平面上的分布范围；确定将要生成的数字地形模型的采样区域；c.确定任意采样点的邻点及支撑半径：对于每个采样点，计算与其距离最近的若干个邻点；计算采样点到其各邻点的最大距离，并以此距离来定义其支撑半径；d.构造各采样点的局部逼近函数：对于每个采样点，由其自身及其邻点、以及相应的高程采样值，构造该采样点的局部高程逼近函数；e.确定各个局部逼近函数的支撑函数：对于每个采样点，用该采样点的支撑半径为其定义支撑区域；然后构造定义于支撑区域上的支撑函数；f.构造全局高程计算函数：根据支撑函数的局部覆盖特性，将相应局部逼近函数混合为一个全局高程计算函数，使得采样区域内的任一点均可由该函数计算出高程值；g.构造DEM数据：将采样区域分割为适当的网格拓扑结构，通过全局高程函数计算网格各顶点处的高程值，生成数字化高程模型的DEM数据。

【技术特征摘要】
1.基于散乱点高程采样数据的数字高程地形模型生成方法，其特征在于，具体步骤是：a.输入平面采样点集合及相应的高程值集合：输入由n个平面采样点组成的采样点集合，以及各个采样点处的高程值采样数据；b.确定数字高程地形模型的采样区域：遍历平面采样点集内的各点，确定各采样点在平面上的分布范围；确定将要生成的数字地形模型的采样区域；c.确定任意采样点的邻点及支撑半径：对于每个采样点，计算与其距离最近的若干个邻点；计算采样点到其各邻点的最大距离，并以此距离来定义其支撑半径；d.构造各采样点的局部逼近函数：对于每个采样点，由其自身及其邻点、以及相应的高程采样值，构造该采样点的局部高程逼近函数；e.确定各个局部逼近函数的支...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞明勇，董晓芬，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32