技术摘要：
本发明公开了一种基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法，首先提取DEM地形中高程点的三维坐标；其次是具体的DEM地形关键点提取方法，包括使用D8算法提取DEM地形骨架和图拉普拉斯下采样方法提取DEM地形的局部细节特征；图拉普拉斯下采样方法是基于图模型进行的，在  全部
背景技术：
数字高程模型(DEM)可以提供多尺度的地理景观信息，因此对于这一基础地理数 据的研究是十分有必要的。然而，现阶段对DEM尺度的研究还不够充分，实现不同尺度的DEM 地形综合还存在许多问题。例如生成不同尺度的DEM需要考虑地形骨架和地形结构细节，以 满足不同粗化层次的综合结果对地形特征需求。现有技术(例如，最大Z-容差法)在生成粗 化的DEM时，主要是通过选择具有最小误差的高程点来重建TIN(三角不规则网)。然而，在这 一过程中，许多结构细节(如坡度和局部地形特征)却被忽略，最终导致DEM地形综合的精度 随着尺度减少而剧烈降低，这在一定程度上削弱了DEM作为基础地理数据的应用价值。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术在生成粗化的DEM时，通过选择具有 最小误差的高程点来重建TIN的这一过程中，许多结构细节却被忽略，最终导致DEM地形综 合的精度随着尺度减少而剧烈降低，削弱了DEM作为基础地理数据的应用价值的技术缺陷， 提供了一种基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法。 本发明提供的基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法，首先对目标DEM地 形数据的遥感影像进行预处理，提取DEM地形中高程点的三维坐标，以便进行后续的DEM处 理工作；其次是具体的DEM地形关键点提取方法，包括使用D8算法提取DEM地形骨架和图拉 普拉斯下采样方法提取DEM地形的局部细节特征；图拉普拉斯下采样方法是基于图模型进 行的，在这个过程中需要构造包含DEM高程点间空间关联信息的DT(Delaunay  Triangle)图 模型，进而得到对应的初始的图拉普拉斯模型，最终使用拉普拉斯极特征向量方法完成图 拉普拉斯下采样操作；为了获取不同粗化层次的DEM地形综合结果，图拉普拉斯下采样操作 过程中还需要使用Kron-Reduction方法获取不同粗化层次的图拉普拉斯模型；最后是使用 提取到的高程点重构代表DEM地形特征的三维不规则格网(TIN)，即可实现多尺度DEM地形 综合。 本发明提供的基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法，该方法可以对通 过图拉普拉斯下采样技术提取DEM地形结构细节(如坡度和局部地形特征)，再结合DEM的骨 架重新构造不同粗化层次的TIN(三角不规则网)进而实现不同尺度的DEM地形综合。本发明 适于研究具有更为复杂的地形特征的DEM数据。 附图说明 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中： 图1是本发明的基于图拉普拉斯下采样技术的DEM地形综合方法一实施例的流程 5 CN 111553980 A 说　明　书 2/4 页 图； 图2是研究区域图； 图3是提取的DEM地形骨架图； 图4是图拉普拉斯下采样图； 图5是Kron-Reduction图； 图6是提取DEM地形结构特征示意图。