本课题针对当前多尺度DEM存在尺度割裂、数据冗余、应用需求尺度不匹配以及地形特征一致性等问题,提出一种面向多尺度地形分析的自适应尺度DEM理论模型(S-DEM)。研究从一个精细尺度DEM数据库中提取地形特征点、线,探讨地形特征与尺度之间的映射关系,为地形特征赋予尺度信息属性,从而构建S-DEM地形特征库。根据应用需求尺度从S-DEM库中自适应地提取特征点、线,动态构建TIN,生成DEM数据。通过本研究实现采用一个S-DEM数据库自适应地构建多尺度DEM数据,并保持多尺度DEM数据中的基本地形特征一致性,即地形骨架保持一致,以满足从广域到局部范围通用的数字地形分析应用需求,为环境保护、地质灾害、规划等应用领域提供分析依据和决策支持。
DEM;multi-scale;digital terrain analysis;terrain feature extraction;scale transformation
由于尺度问题是当前数字高程模型(DEM)应用中急需解决的一个重要问题, 从全球尺度到区域尺度的数字地形分析应用中,希望DEM能够根据不同的应用需求具有尺度的自适应特征。随着国家基础地理信息中各级DEM数据库相继建立多尺度DEM数据库也初具规模,然而这些多尺度DEM数据库只是多个固定尺度DEM数据库的组合,并不能从根本上建立起“多尺度->任意尺度->自适应尺度”的DEM数据模型。因此本课题提出了一种面向多尺度地形分析的自适应尺度DEM模型(S-DEM)。该模型只存储地形特征点、线信息,不再存储栅格DEM或矢量TIN结构,且地形特征点、线均具有尺度属性。用户根据实际需求从S-DEM库中自适应地提取满足该尺度条件的特征点、线,动态构建TIN,生成适应于该尺度的数字高程模型,并进行精度验证。 为了提取有效的地形特征点、线信息,本课题提出了一种地形综合方法(the Compound Method,简称CPE算法),该算法在精细尺度DEM的基础上,提取不到1%的重要点作为地形特征点,并结合地形特征线构建多尺度DEM。该方法既有效减少了数据量,又最大程度地保持地形特征一致性。在此基础上,将CPE算法中的特征点赋予尺度属性,根据应用需求自适应构建多尺度TIN,实现了自适应尺度DEM模型(S-DEM)。 经过实验验证表明,S-DEM不仅可以利用高精度DEM实现多尺度地形分析,而且能够自适应地选择需要尺度以提高整体计算效率。S-DEM能够从根本上解决多尺度DEM模型在实际地形分析中所在的问题,为环境保护、地质灾害、规划等应用领域提供分析依据和决策支持,也可为制图综合、生态尺度等研究领域提供可借鉴的理论与方法。