一種適用于山區DEM生產的地形特征點自動提取技術研究與應用

周揚

摘 要：本文對山區DEM生產過程中地形特征點的自動化提取技術進行了研究，提出了以三角網坡度閾值為條件提取地形特征點位置以及曲面擬合以及矢量柵格空間疊加分析優化地形特征點高程值的方法，并設計實現了相應的軟件進行了測試驗證和實際應用。通過綜合對比分析，此技術對山區DEM生產的生產效率和成果質量方面均有顯著的提升。

關鍵詞：DEM；地形特征點；高程賦值

1 概述

傳統的DEM生產技術路線主要是使用包含等高線、高程點的DLG矢量數據進行構TIN然后柵格化的方式生產。其缺點是有時不能準確表示地形的結構與細部，無法準確表示地貌。為克服其缺點，可采用附加地形特征數據，如地形特征點、山脊線、山谷線、斷裂線等，從而構成完整精確的DEM。

地形特征點線對應的都是地形變化劇烈，DEM插值極易產生錯誤的區域。傳統的特征點線提取都是由人工從立體模型上進行采集生產。對于山地、高山地地形區域，此項工作無疑是一項耗時巨大的工作。而且對于某些生產原始數據只有DLG沒有立體模型和地形特征點線數據的項目，地形特征點線將無法提取，相應的DEM精度也無法達到規范要求。

如果解決了利用現有的DLG數據，提取滿足精度要求的地形特征點并減少人工編輯的工作量的問題，將會使DEM的生產技術更加先進，成本大幅降低，效率大大提升。

2 國內外相關技術發展現狀

國內外比較常用的DEM生產軟件主要有：ArcGIS、MapGIS、GeoWay、VirtuoZo、JX4等。

ArcGIS軟件的DEM生產模塊支持各類數據構TIN并柵格化生產DEM和拓撲轉柵格方式生產DEM（不通過構TIN直接利用拓撲曲面擬合的方式生成DEM）。但是缺點在于沒有特征點提取的功能，而且對參與運算的數據量大小也存在限制。

MapGIS軟件中DEM生產模塊提供了TIN基礎上的四剖面和八剖面插值，能夠減少部分特征點的需求，但人工采集和修改特征點線的工作量仍然很大，而且對數據量的大小也有限制，無法進行自動化批量生產。

GeoWay軟件中DEM生產模塊通過優化構TIN的成果，能夠使大部分情況在不需要特征點線的參與的情況下DEM也能達到精度要求，但是遇到地形復雜的地區（洼地、狹長山谷等），在有特征點線數據參與的情況下也需要多次修改才能滿足要求，通用性不是很好。

VirtuoZo和JX4是兩套全數字攝影測量系統。它們的特點在于支持立體模型匹配生產DEM，必須人工采集特征點線，沒有專門的優化設計，也沒有批量化數據生產的功能支持。

以上幾款軟件都是國內DEM生產經常采用的軟件。它們存在各自的優缺點。通過對現有DEM生產軟件的分析可以發現，基本所有軟件都要求人工采集大量的特征點線。如果能用計算機自動化提取地形特征點線，則可以大幅度提高生產效率。

3 地形特征點位置提取技術研究

根據人工采集特征點線的經驗，需要采集特征點線的位置一般包括山頂、洼地、山脊、鞍部、狹長山谷等地形突變的地方。對沒有特征點線的DLG數據構TIN并柵格化生產的DEM進行反生成等高線與原始等高線對比也可以發現同樣的規律。如圖1為一幅使用ArcGIS軟件利用等高線和高程點數據生產的DEM反生成的等高線與原始等高線的對比效果圖。可以看出在沒有特征點的情況下，在山頂、山脊等地形突變的區域，反生等高線的套合誤差較大，反映出DEM成果無法滿足精度要求。

將反生等高線與TIN三角網疊加對比分析，發現套合誤差大的區域三角網的三角形都有共同的特征：坡度值為0度。

所以，一種簡單的提取地形特征點位置的技術路線即可采用：計算TIN三角網的每個三角形的坡度值，以0度為閾值提取相應的三角形，然后以這些三角形的質心坐標作為地形特征點位置。如圖2所示。

4 地形特征點高程插值技術研究

地形特征點位置提取之后，還必須給點位賦高程值，而且賦值的準確性直接會影響最終DEM產品的精度。經過反復的試驗，最終形成的技術路線為：從曲面擬合生成的DEM數據中利用矢量柵格疊加分析提取特征點高程值初值，然后使用高程帶柵格統計分析對地形特征點高程值進行粗差檢測和高程值優化。具體的實現方法如下。

1）使用等高線和高程點為基礎數據，采用拓撲轉柵格的曲面擬合算法生成柵格圖像，然后利用之前提取的地形特征點矢量文件與拓撲轉柵格生成的柵格圖像進行矢量柵格疊加分析，提取出地形特征點位置的柵格像元值作為地形特征點的高程值。

2）從賦值結果與等高線高程值對比可以看出，大部分的地形特征點的高程值符合地形變化的趨勢，但是仍然有部分地形特征點的賦值結果是錯誤的，原因是因為曲面擬合也無法表達所有的真實地形變化，而且在曲面擬合的柵格化過程中也存在精度的損失，格網大小的也會對賦值結果產生影響，使其與實際高程值比較超過限差值。

為了減小這種賦值誤差，同時減少人工修改的工作量，必須對賦值過程中帶來的粗差進行檢測剔除并進行高程值優化。一種簡單的方案就是采用等高線轉面生成高程分帶矢量面文件；然后用面文件與之前拓撲轉柵格生成的柵格圖像進行矢量柵格疊加分析，統計出各個高程帶面區域內的柵格圖像的格網統計值（最大值、最小值、平均值、標準差等）保存在面文件屬性字段中；再然后采用地形特征點文件與高程帶面文件進行矢量空間包含分析，將面的屬性字段賦予點文件，最后比較地形特征點的高程初值與面賦予的高程統計值，將差值超限的點剔除，差值在精度范圍內的點按標準差向均值靠攏進行優化，最后得到符合地形變化趨勢的高程內插值。

5 算法的功能實現和應用分析

作者使用PYTHON程序語言和ArcGIS平臺的arcpy庫對算法進行了實現。檢驗使用本文算法提取地形特征點參與生產的DEM成果與沒有地形特征點情況下生產的DEM成果對比如圖3所示。

從圖1和圖3對比分析可以看出，由自動提取地形特征點參與生產的DEM數據幾乎無需人工修改就能達到山地、高山地地區DEM生產的精度要求，大大減少了人工修改的工作量，極大地提高了生產效率。

本算法經過嚴格的批量成果生產精度檢驗后，作為第一次全國地理國情普查貴州多尺度數字高程模型生產軟件的核心功能，完成了6000余幅一比一萬DEM精細化生產的輔助工作。軟件投入前后經過對比分析，生產人員的工作效率提高了約5倍左右，從每人每天生產3—5幅提高到了15—25幅，對項目的順利完成起到了巨大的推動作用，獲得了可觀的經濟效益，并且在今后的DEM生產中打開了廣闊的應用前景。

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