本申请实施例提供了基于地形内在结构的数字高程模型(DEM)综合方法和装置、设备及介质，属于水文地理技术领域。该方法包括：将原始地形高程数据中的水文网络作为识别对象迭代地进行主流识别得到河流集合，所述河流集合包括若干河流和河流的拓扑关系；根据拓扑关系设置河流等级；基于河流等级构建多级流域集合；根据理想流域数量选取目标流域集合进行地形特征点提取；利用提取结果建立数字高程模型。本申请实施例所得到的河流集合中包含水文网络内不同尺度区域的主流，能有效提取水文网络的活力结构，在水文网络的活力结构的基础上精准提取地表形态特点，能在简化DEM地形的同时尽可能保留原有数据特征。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水文地理，尤其涉及一种基于地形内在结构的dem综合方法和装置、设备及介质。
技术介绍
1、数字高程模型(di gita l e l evat i on mode l，dem)，作为地球表面地形高程的数字化表达方式，被广泛应用于测绘、水文、气象、工程建设等科学研究和生产领域。为满足不同的使用场景中对于地形精度和数据大小的多样需求，各国普遍采用多种比例尺共存的方式建立多尺度dem数据库。
2、传统的多尺度dem数据库采用多库多版本的方式构建，即独立采集各个尺度的dem数据分别建立dem数据库。随着激光雷达等空间数据获取手段的更新和提高，地形数据在数据量、采集频率、复杂性等方面都有显著增加，传统多库多版本的建库方式逐渐呈现数据冗余、一致性差、更新困难及浪费人财物力等弊端。为解决这些弊端，更为理想的方式是只建立高精度的大比例尺数据库，利用dem地形自动综合技术将其他小比例尺的数据从大比例尺的数据中提取导出。这种方式需要将大比例尺的数据简化为不同的小比例尺数据，同时保留原有的数据特征。因此，如何在简化dem地形的同时尽可能保留原有数据特征，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出基于地形内在结构的dem综合方法和装置、设备及介质，旨在简化dem地形的同时尽可能保留原有数据特征。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了基于地形内在结构的dem综合方法，所述方法包括：
3、获取原始地形高程数据；
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p>4、识别所述原始地形高程数据中的水文网络，所述水文网络包括若干河段；5、将水文网络作为识别对象迭代地进行主流识别，每一轮主流识别得到至少一个识别结果，所述识别结果包括河流和若干子水文网络；将各所述子水文网络作为下一轮主流识别的识别对象直至达到迭代停止条件；迭代完成后，得到河流集合，所述河流集合包括若干所述河流及所述河流的拓扑关系；
6、根据所述拓扑关系，对各河流设置河流等级；
7、对河流等级不小于i(i＝1,2……)的河流，提取每一河流的汇水区为i级流域，得到i级流域集合；
8、获取理想流域数量；
9、选取流域数量最接近所述理想流域数量的n级流域集合为目标流域集合；
10、对目标流域集合进行地形特征点提取；
11、利用提取的地形特征点建立数字高程模型。
12、在一些实施例，还包括：对所述原始地形高程数据进行数据预处理；所述对所述原始地形高程数据进行数据预处理，包括：
13、提取原始地形高程数据中的洼地；计算各洼地的洼地深度，得到洼地深度集合；利用头尾分割法将洼地深度集合分割为头部集和尾部集；选取尾部集对应洼地为非自然形成的洼地，填充非自然形成的洼地。
14、在一些实施例，所述识别所述原始地形高程数据中的水文网络，包括：
15、计算所述原始地形高程数据中各栅格的水流流向；按水流流向遍历各栅格，计算各栅格的累积流量，得到累积流量集合；利用头尾分割法将累积流量集合迭代地分割为头部集和尾部集，直至满足迭代停止条件；根据尾部集的平均值确定河段阈值；对累积流量值大于所述河段阈值的栅格进行矢量化操作，得到有向多段线集合，每一条有向多段线为一河段。
16、在一些实施例，所述主流识别，包括：
17、提取识别对象中最长河流路径为初始主流；在识别对象中移除初始主流，根据连接关系将剩余河段划分为多个子水文网络；在各子水文网络中提取最长河流路径为备选主流；根据路径长度和路径角度，计算各备选主流相对于初始主流的重要度；若重要度最大值为正值，则输出重要度最大值对应的备选主流为河流；否则，输出初始主流为河流。
18、在一些实施例，所述根据所述拓扑关系，对各河流设置河流等级，包括：
19、将仅末端出水口处与其他河流相连的河流设为1级河流；
20、移除j(j＝1，2，……)级河流，将剩余河流中仅末端出水口处与其他河流相连的河流设为j+1级河流，j自增1，重复该步骤直至所有河流都被赋予等级。
21、在一些实施例，还包括：在i级流域集合中，若低等级河流的汇水区与高等级河流的汇水区重叠，则将高等级河流的汇水区变更为非重叠区域。
22、在一些实施例，所述获取理想流域数量，包括：获取目标比例尺与原始比例尺的比值；根据所述比值和1级流域数量，确定理想流域数量。
23、在一些实施例，还包括：根据所述理想流域数量与目标流域集合的流域数量的差值，计算河流数量调整量；获取数量为所述河流调整数量的若干目标河流；在目标流域集合中增加或减少所述目标河流的汇水区。
24、在一些实施例，所述地形特征点，包括：山顶点、洼地点、山脊线、谷底线、鞍部点、山脊线节点和谷底线节点；所述山脊线节点为流域的山脊线中与至少两个相邻流域邻接的栅格点；所述谷底线节点为流域中两条谷底线交点处的栅格点。
25、在一些实施例，还包括：设置各地形特征点的等级，筛除等级低于预设的等级阈值的地形特征点；所述设置各地形特征点的等级，包括；
26、设置山顶点、洼地点、鞍部点、谷底线节点、山脊线节点的等级；
27、获取包含所有地形特征点的特征点集合；计算所述特征点集合的凸包，设置凸包顶点对应地形特征点的等级；
28、利用已设等级的地形特征点构建三角形网格，所述三角形网格包括若干三角形；
29、计算各未设等级的地形特征点的二维平面投影；计算各三角形的二维平面投影；依次判断各未设等级的地形特征点的二维平面投影是否在三角形的二维平面投影内，若在三角形的二维平面投影内，则构建未设等级的地形特征点与三角形的对应关系；
30、遍历所有三角形，计算当前三角形到对应未设等级的地形特征点的距离，取距离最大的点为候选点，得到候选点集合；根据预设的距离阈值，对候选点集合进行筛选，得到显著点集合；设置各显著点等级；利用显著点更新三角形网格以获取剩余所述未设等级的地形特征点的等级。
31、为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了基于地形内在结构的dem综合装置，所述装置包括：
32、数据获取模块，用于获取原始地形高程数据；
33、水文网络识别模块，用于识别所述原始地形高程数据中的水文网络，所述水文网络包括若干河段；
34、河流提取模块，用于将水文网络作为识别对象迭代地进行主流识别，每一轮主流识别得到至少一个识别结果，所述识别结果包括河流和若干子水文网络；将各所述子水文网络作为下一轮主流识别的识别对象直至达到迭代停止条件；迭代完成后，得到河流集合，所述河流集合包括若干所述河流及所述河流的拓扑关系；
35、流域构建模块，用于对河流等级不小于i(i＝1,2……)的河流，提取每一河流的汇水区为i级流域，得到i级流域集合；
36、模型重建模块，用于获取理想流域数量；选取流域数量最接近本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于地形内在结构的DEM综合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对所述原始地形高程数据进行数据预处理；所述对所述原始地形高程数据进行数据预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述原始地形高程数据中的水文网络，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主流识别，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拓扑关系，对各河流设置河流等级，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在i级流域集合中，若低等级河流的汇水区与高等级河流的汇水区重叠，则将高等级河流的汇水区变更为非重叠区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取理想流域数量，包括：获取目标比例尺与原始比例尺的比值；根据所述比值和1级流域数量，确定理想流域数量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述理想流域数量与目标流域集合的流域数量的差值，计算河流数量调整量；获取数量为所述河流调整数量的若干目标河流；在目标流域集合中增加或减少所述目标河流的汇水区。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地形特征点，包括：山顶点、洼地点、山脊线、谷底线、鞍部点、山脊线节点和谷底线节点；所述山脊线节点为流域的山脊线中与至少两个相邻流域邻接的栅格点；所述谷底线节点为流域中两条谷底线交点处的栅格点。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：设置各地形特征点的等级，筛除等级低于预设的等级阈值的地形特征点；所述设置各地形特征点的等级，包括；
11.基于地形内在结构的DEM综合装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10任一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.基于地形内在结构的dem综合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对所述原始地形高程数据进行数据预处理；所述对所述原始地形高程数据进行数据预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述原始地形高程数据中的水文网络，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主流识别，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拓扑关系，对各河流设置河流等级，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在i级流域集合中，若低等级河流的汇水区与高等级河流的汇水区重叠，则将高等级河流的汇水区变更为非重叠区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取理想流域数量，包括：获取目标比例尺与原始比例尺的比值；根据所述比值和1级流域数量，确定理想流域数量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述理想流域数量与目标流域集合的流域数量的差值...
【专利技术属性】
技术研发人员：江斌，杜家旺，
申请(专利权)人：香港科技大学广州，
类型：发明
国别省市：
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