摘要：鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网dem数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网dem数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文dem的尺度即5 m dem数据。

摘要：传统的基于规则格网dem的库容计算主要是利用四棱柱模型作为计算单元,再将计算区域内所有计算单元的体积进行累加,从而得到库容计算结果。但是,这种方式计算出的结果与参考值存在较大差异;另外,此种方式未考虑到分层计算时,部分区域地形底面超出计算顶面的情况,从而导致计算结果不准确。针对这一问题,本文提出了利用三角柱模型作为计算单元的改进方法。首先对传统的四棱柱模型计算方法进行了介绍,分析了其优缺点;然后对三角柱模型计算方法进行了详细阐述;最后利用实测数据对本文提出的方法进行验证。结果表明,本文提出的库容计算方法处理结果更接近参考值,说明了本文方法正确且有效。