一种数字高程模型的数据压缩方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种数字高程模型的数据压缩方法及系统，涉及数据压缩技术领域，包括：根据待压缩的数字高程模型构建原始矩阵；将原始矩阵分别输入高转折识别模型中得到关联不同感受域的多个标注矩阵，并对各标注矩阵中分别标注的多个高转折点求并集得到不动点集合；根据关联的感受域分别对各标注矩阵中除不动点集合外的其他元素进行权差处理得到权差矩阵；根据预设的筛选阈值对各权差矩阵中的其他元素进行筛选，得到包含各筛选后元素和不动点集合的筛选矩阵；将筛选矩阵中的元素值对应替换为数字高程模型中对应高度，得到数字高程模型的数据压缩结果。有益效果是能够在保留地形基本形态和大细节的前提下，尽量减少数字高程模型的数据量。的数据量。的数据量。

【技术实现步骤摘要】
一种数字高程模型的数据压缩方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据压缩
，尤其涉及一种数字高程模型的数据压缩方法及系统。

技术介绍

[0002]数字高程模型(DigitalElevationModel)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
[0003]数字高程模型的数据格式的后缀为.Geotiff，其本质上是一种栅格图像，元素定义了一个栅格所对应的尺寸，一般是一个浮点数，记为A，同时是一个地理信息编码的矩阵，定义了栅格中心点的三维数据，记为(经度lat，维度lng，高度h)，但是通常高度h数据并不表达为真实的高度数据，而是用全高度区间H
‑
domain映射(0,1)浮点数概括，这样做数据可以用统一方式编码，但会造成数据量过于庞大，限制了数字高程模型的应用场景。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种数字高程模型的数据压缩方法，包括：
[0005]步骤S1，根据待压缩的一数字高程模型构建一原始矩阵，所述原始矩阵中的元素为所述数字高程模型中对应的网格点的高度，所述元素的坐标位置为所述网格点的经度和维度；
[0006]步骤S2，将所述原始矩阵分别输入预先训练得到的相应的高转折识别模型中得到关联不同感受域的多个标注矩阵，并对各所述标注矩阵中分别标注的多个高转折点求并集得到一不动点集合；
[0007]步骤S3，根据关联的所述感受域分别对相应的所述标注矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行权差处理得到对应的权差矩阵；
[0008]步骤S4，根据预设的一筛选阈值对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行筛选，得到包含各筛选后元素和所述不动点集合的一筛选矩阵；
[0009]步骤S5，将所述筛选矩阵中各所述筛选后元素和所述不动集合中的各所述高转折点的元素值对应替换为所述数字高程模型中对应所述高度，得到所述数字高程模型的数据压缩结果。
[0010]优选的，所述步骤S1包括：
[0011]步骤S11，将所述数字高程模型中对应的各所述网格点的所述经度加入一列表，并统计所述列表的长度；
[0012]步骤S12，根据所述长度对所有所述网格点对应的所述高度进行拆分形成一字典，并按照先遍历所述经度再遍历所述维度的规则遍历所述字典，形成所述原始矩阵。
[0013]优选的，所述步骤S3中，采用以下公式进行权差处理得到所述权差矩阵：
[0014][0015]其中，所述Q
(i,j)
用于表示所述权差矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；k用于表示所述感受域覆盖的子矩阵的行列数；A
(i,j)
用于表示对应的所述标注矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；An用于表示所述感受域中A
(i,j)
四周的各元素的元素值，n用于表示所述感受域中除A
(i,j)
四周的各元素外的其他元素的数量。
[0016]优选的，所述步骤S4包括：
[0017]步骤S41，针对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的每个其他元素，提取各所述权差矩阵中对应坐标位置的最小的元素值；
[0018]步骤S42，分别判断各对应坐标位置的最小的元素值是否大于所述筛选阈值：
[0019]若是，则将最小的元素值作为所述筛选矩阵的对应坐标位置的元素值，并对应配置一第一标记，随后转向步骤S43；
[0020]若否，则将对应坐标位置配置一第二标记；
[0021]步骤S43，采用三角面填充各所述坐标位置，分别判断形成每个所述三角面的各坐标位置是否均配置为所述第一标记：
[0022]若否，则删除所述三角面，随后转向步骤S44；
[0023]若是，则保留所述三角面，随后转向步骤S44；
[0024]步骤S44，对删除各所述三角面后形成的孔洞区域进行补洞后焊接，得到所述筛选矩阵。
[0025]优选的，所述感受域包括第一感受域、第二感受域和第三感受域，且所述第一感受域大于所述第二感受域，所述第二感受域大于所述第三感受域。
[0026]本专利技术还提供一种数字高程模型的数据压缩系统，应用上述的数据压缩方法，所述数据压缩系统包括：
[0027]矩阵构建模块，用于根据待压缩的一数字高程模型构建一原始矩阵，所述原始矩阵中的元素为所述数字高程模型中对应的网格点的高度，所述元素的坐标位置为所述网格点的经度和维度；
[0028]不动点识别模块，连接所述矩阵构建模块，用于将所述原始矩阵分别输入预先训练得到的相应的高转折识别模型中得到关联不同感受域的多个标注矩阵，并对各所述标注矩阵中分别标注的多个高转折点求并集得到一不动点集合；
[0029]权差处理模块，连接所述不动点识别模块，用于根据关联的所述感受域分别对相应的所述标注矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行权差处理得到对应的权差矩阵；
[0030]元素筛选模块，连接所述权差处理模块，用于根据预设的一筛选阈值对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行筛选，得到包含各筛选后元素和所述不动点集合的一筛选矩阵；
[0031]数据压缩模块，分别连接所述矩阵构建模块和所述元素筛选模块，用于将所述筛选矩阵中各所述筛选后元素和所述不动集合中的各所述高转折点的元素值对应替换为所述数字高程模型中对应所述高度，得到所述数字高程模型的数据压缩结果。
[0032]优选的，所述矩阵构建模块包括：
[0033]统计单元，用于将所述数字高程模型中对应的各所述网格点的所述经度加入一列表，并统计所述列表的长度；
[0034]构建单元，连接所述统计单元，用于根据所述长度对所有所述网格点对应的所述高度进行拆分形成一字典，并按照先遍历所述经度再遍历所述维度的规则遍历所述字典，形成所述原始矩阵。
[0035]优选的，所述权差处理模块中，采用以下公式进行权差处理得到所述权差矩阵：
[0036][0037]其中，所述Q
(i,j)
用于表示所述权差矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；n用于表示所述感受域的大小；k用于表示所述感受域覆盖的子矩阵的行列数；A
(i,j)
用于表示对应的所述标注矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；An用于表示所述感受域中A
(i,j)
四周的各元素的元素值。
[0038]优选的，所述元素筛选模块包括：
[0039]提取单元，用于针对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的每个其他元素，提取各所述权差矩阵中对应坐标位置的最小的元素值；
[0040]第一判断单元，连接所述提取单元，用于在判断对应坐标位置的最小的元素值大于所述筛选阈值时，将最小的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字高程模型的数据压缩方法，其特征在于，包括：步骤S1，根据待压缩的一数字高程模型构建一原始矩阵，所述原始矩阵中的元素为所述数字高程模型中对应的网格点的高度，所述元素的坐标位置为所述网格点的经度和维度；步骤S2，将所述原始矩阵分别输入预先训练得到的相应的高转折识别模型中得到关联不同感受域的多个标注矩阵，并对各所述标注矩阵中分别标注的多个高转折点求并集得到一不动点集合；步骤S3，根据关联的所述感受域分别对相应的所述标注矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行权差处理得到对应的权差矩阵；步骤S4，根据预设的一筛选阈值对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的其他元素进行筛选，得到包含各筛选后元素和所述不动点集合的一筛选矩阵；步骤S5，将所述筛选矩阵中各所述筛选后元素和所述不动集合中的各所述高转折点的元素值对应替换为所述数字高程模型中对应所述高度，得到所述数字高程模型的数据压缩结果。2.根据权利要求1所述的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S11，将所述数字高程模型中对应的各所述网格点的所述经度加入一列表，并统计所述列表的长度；步骤S12，根据所述长度对所有所述网格点对应的所述高度进行拆分形成一字典，并按照先遍历所述经度再遍历所述维度的规则遍历所述字典，形成所述原始矩阵。3.根据权利要求1所述的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用以下公式进行权差处理得到所述权差矩阵：其中，所述Q
(i,j)
用于表示所述权差矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；k用于表示所述感受域覆盖的子矩阵的行列数；A
(i,j)
用于表示对应的所述标注矩阵中经度i、维度j对应的元素的元素值；An用于表示所述感受域中A
(i,j)
四周的各元素的元素值，n用于表示所述感受域中除A
(i,j)
四周的各元素外的其他元素的数量。4.根据权利要求1所述的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S4包括：步骤S41，针对各所述权差矩阵中除所述不动点集合中的各所述高转折点外的每个其他元素，提取各所述权差矩阵中对应坐标位置的最小的元素值；步骤S42，分别判断各对应坐标位置的最小的元素值是否大于所述筛选阈值：若是，则将最小的元素值作为所述筛选矩阵的对应坐标位置的元素值，并对应配置一第一标记，随后转向步骤S43；若否，则将对应坐标位置的元素值配置一第二标记；步骤S43，采用三角面填充各所述坐标位置，分别判断形成每个所述三角面的各坐标位置是否均配置为所述第一标记：若否，则删除所述三角面，随后转向步骤S44；若是，则保留所述三角面，随后转向步骤S44；
步骤S44，对删除各所述三角面后形成的孔洞区域进行补洞后焊接，得到所述筛选矩阵。5.根据权利要求1所述的数据压缩方法，其特征在于，所述感受域包括第一感受域、第二感受域和第三感受域，且所述第一感受域大于所述第二感受域，所述第二感受域大于所述第三感受域。6.一种数字高程模型的数据压缩系统，其特征在于，应用如权利要求1
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5中任意一项所述的数据压缩方法，所述数据压缩系统包括：矩阵构建模块，用于根据待压缩的一数字高程模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：周令珩，朱仁，赵亮，温骏炎，
申请(专利权)人：宁波美象信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：