CN110189618A - 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法 - Google Patents

一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110189618A
CN110189618A CN201910448971.5A CN201910448971A CN110189618A CN 110189618 A CN110189618 A CN 110189618A CN 201910448971 A CN201910448971 A CN 201910448971A CN 110189618 A CN110189618 A CN 110189618A
Authority
CN
China
Prior art keywords
canals
rivers
density
water
water system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910448971.5A
Other languages
English (en)
Inventor
王结臣
盛彩英
钱天陆
迟瑶
张文涵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University
Original Assignee
Nanjing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University filed Critical Nanjing University
Priority to CN201910448971.5A priority Critical patent/CN110189618A/zh
Publication of CN110189618A publication Critical patent/CN110189618A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003Maps
    • G09B29/006Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及顾及密度差异的河渠线状水系要素制图方法,首先依据河渠水系的主支流关系,选取高等级的河渠;接着在候选河渠中选取要素长度较大的河渠;之后,根据已选河渠的密度和原始河渠的密度差异,统计未选取河渠要素的密度差异总和,选取密度差异总和最大的河渠水体并更新已选河渠密度;重复选取密度差异最大的河渠水体,直至选取数目达到制图综合所需河渠数目;最后,对选取得的河渠要素进行简化线处理,舍弃河渠细节,保留河渠基本形状。该方法能根据已选河渠和原始河渠的密度差异自动实现制图综合时的河渠水体选取,保持了制图区域不同密度区之间的密度对比关系,不需复杂的人工干预,使得河渠要素制图综合更加灵活、便捷。

Description

一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法
技术领域
本发明涉及依据密度差异对线状水系要素进行制图综合的方法。
背景技术
随着地理信息***和地图学的深入发展,数字地图以其更新便捷,修改存储方便,传输高效等特点越来越得到各个行业的重视和应用。数字地图的大量需求对传统的长周期人工制图的制作方式提出了挑战。地图制图综合是地图制图学研究领域内的一个重要组成部分,通俗意义上讲,它是指地图在比例尺变化的情况下,将地图各类要素采取相应的聚类、合并和化简等操作,最终制成复杂度符合相应比例尺的要求,且内容精简,程度符合实际需求的地图。计算机技术的发展促进了地图要素制图综合的自动化,它不仅可以提高地图制图的效率,也可以提高数字地图动态显示的效果,对满足电子地图的使用需求具有重要的意义。
水系是海洋、湖泊、水库、池塘、河流、运河、沟渠、井、泉等物体的总称,是影响人类活动的重要因素之一。在制图作业中,水系常被看成是地图的“骨架”,作为编绘其他要素的控制基础。目前大比例尺的水系数据更新主要以实测为主,而中小比例尺地形图以影像判绘和地图编绘为主。地图编绘最主要的工作就是对地图数据进行制图综合,使得地图在比例尺变换的同时保持地图内容的详尽性和清晰易读性。
现有的大型制图软件,如ArcGIS、MapInfo和MapGIS等都有相关的制图综合工具,但制图综合的功能的实现存在一定局限性。一方面大型的GIS制图软件往往考虑更加具有普适性的方法,算法针对性较差,而针对各类要素的制图综合则需要涉及大量的地图专家知识;另一方面GIS数据本身各有特点,各类专题地图的制图的要求也各不相同,给软件算法的设计带来了困难。
本文以河渠水系要素的制图综合要求为准则,设计了针对河渠线状水系要素的制图综合方法,实现了部分要素的自动提取和化简,增强了制图综合工具在实际作业过程中应用的针对性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有技术的上述不足,提供一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,在选取高等级线状河流的基础上,以已选取水系和原始水系的密度差异为依据,依次选取线状河流,并对选取结果进行线简化。
为了解决以上技术问题,本发明提供的一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,包括以下步骤:
第一步:选取高等级河渠,依据水系的主支流关系,对制图区域的水系要素进行分级,主干河渠为一级河渠,直接流入主干河渠的支流为二级河渠,选取一级河渠和二级河渠为高等级河渠加入选取图层;
第二步:选取较长河渠——在剩余未选水系中计算每条河渠的长度,按照制图规范中规定的长度选取标准,选取河渠长度满足长度选取标准的河渠加入选取图层;
第三步:计算未选取河渠的密度差和——计算制图区域内原始河渠水系的密度图和已选河渠水系的密度图;将原始河渠水系的密度图和已选河渠水系的密度图相减得到河渠密度差图,计算每条未选取河渠所经栅格单元密度差值的总和;
第四步:选取未选取河渠中密度差和最大的河渠——将未选取河渠中密度差和最大的河渠加入选取图层;若选取图层中河渠总数未达到所需数目,返回第三步,更新已选河渠的河渠密度图、密度差图和未选河渠的密度差和,继续选取密度差和最大的未选取河渠,直至选取图层中选取河渠达到所需数目;
第五步、河渠简化处理。
发明的创新点在于,独创性地使用“河渠密度差和”这一指标量化每条河渠选取的重要程度,能最大限度地保持制图区域内河渠分布的基本特征,并能保持区域内不同密度区之间的密度对比关系。实现了河渠线状水系要素制图综合中部分要素的自动提取和化简,增强了制图综合工具在实际作业过程中应用的针对性。
附图说明
下面结合附图对本发明的高精度DEM农田沟渠网络提取方法作进一步的说明。
图1是河流等级示意图。
图2是长河流选取示意图。
图3是原始河流密度图。
图4是选取高等级河流和长河流后的密度图。
图5是密度差异和选取河流示意图。
图6是最终选取的河流示意图。
图7是简化线后的流域水系图。
图8是原始水系图和制图综合后的水系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述,以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解,从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
本实施例顾及密度差异的河渠线状水系要素制图综合技术,包括以下步骤:
第一步、选取高等级河渠。依据水系的主支流关系,对制图区域的水系要素进行分级。主干河渠为一级河渠,直接流入主干河渠的支流为二级河渠,其余为三级河渠。本例中原始河渠水系图共有河渠378条,其中一级河渠4条,二级河渠8条,如图1所示。选取一二等级河渠,加入选取图层。
第二步、选取较长河渠。在剩余未选河渠水系中计算每条河渠的长度,按照制图规范中规定的长度选取标准,选取河渠长度满足标准的河渠加入选取图层。选取结果如图2所示。
第三步、计算未选取河渠的密度差和。通过核密度估计法计算制图区域内原始河渠水系的密度图和已选河渠水系的密度图。原始河渠密度图如图3所示,已选河渠密度图如图4所示。将原始密度图和已选密度图相减得到河渠密度差图,如图5所示。计算每条未选取河渠所经栅格单元密度差值的总和。
核密度估计法的基本思想是在每条线要素上方均覆盖着一个平滑曲面。其值在线所在位置处最大,随着与线的距离的增大此值逐渐减小,在与线的距离等于指定的搜索半径的位置处此值为零。由于定义了曲面,因此曲面与下方的平面所围成的空间的体积等于线长度。每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。
第四步、选取未选取河渠中密度差和最大的河渠。根据第三步所得各未选取河渠密度差值的总和对未选河渠进行排序,选取密度差和最大的河渠,加入选取图层,图5上绘制的河渠为选取的第一条选取密度差和最大河渠,其位于密度差最大区域。每选取一条河渠,判断选取河渠总数是否达到所需数目。
制图规范中制图综合应选取的河流数由如下公式计算:
式(1)中nA为应选取河流条数,N为河流总数,e为自然对数底数,lA为制图规范中规定的长度选取标准,,参数α由下式计算得,含义为河流平均长度的倒数:
式(2)中为该地区河流平均长度。
若选取河渠总数未达到所需数目,返回第三步,更新已选河渠的河渠密度图,更新密度差图和未选河渠的密度差和,继续选取密度差和最大的河渠,直至选取河渠达到所需数目,如图6所示。
第五步、河渠简化处理。对选取得的河渠水系要素进行线简化处理,简化方法为保留关键折弯法,消除沿线方向上不太重要的弯曲,舍弃河渠细节,保留河渠基本形状。
具体方法是:采用道格拉斯-普克算法,将河渠线要素首尾连接得一条直线,找到与直线垂直距离最大的线节点,若最大垂直距离小于容差D,则删除首尾节点间的所有节点;若最大垂直距离大于容差D,则保留垂直距离最大点的节点坐标,将线要素由此节点分成两部分,递归地对这两部分使用道格拉斯-普克算法进行线简化。容差D设为图幅宽实际长度的0.2%~0.3%较为合适。简化结果如图7所示。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,包括以下步骤:
第一步:选取高等级河渠,依据水系的主支流关系,对制图区域的水系要素进行分级,主干河渠为一级河渠,直接流入主干河渠的支流为二级河渠,选取一级河渠和二级河渠为高等级河渠加入选取图层;
第二步:选取较长河渠——在剩余未选水系中计算每条河渠的长度,按照制图规范中规定的长度选取标准,选取河渠长度满足长度选取标准的河渠加入选取图层;
第三步:计算未选取河渠的密度差和——计算制图区域内原始河渠水系的密度图和已选河渠水系的密度图;将原始河渠水系的密度图和已选河渠水系的密度图相减得到河渠密度差图,计算每条未选取河渠所经栅格单元密度差值的总和;
第四步:选取未选取河渠中密度差和最大的河渠——将未选取河渠中密度差和最大的河渠加入选取图层;若选取图层中河渠总数未达到所需数目,返回第三步,更新已选河渠的河渠密度图、密度差图和未选河渠的密度差和,继续选取密度差和最大的未选取河渠,直至选取图层中选取河渠达到所需数目;
第五步、河渠简化处理——对选取图层中的河渠要素进行线简化处理。
2.根据权利要求1所述的一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,其特征在于:第三步中,使用通过核密度估计法计算制图区域内原始水系的河流密度图和已选水系的河流密度图。
3.根据权利要求1所述的一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,其特征在于:选取河渠总数的所需数目nA由如下公式计算:
式(1)中N为河流总数,e为自然对数底数,lA为制图规范中规定的长度选取标准,参数α由下式计算得,含义为河流平均长度的倒数:
式(2)中为该地区河流平均长度。
4.根据权利要求1所述的一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,其特征在于:第五步中,具体方法如下:采用道格拉斯-普克算法将河渠线要素首尾连接得一条直线,找到与直线垂直距离最大的线节点,若最大垂直距离小于容差D,则删除首尾节点间的所有节点;若最大垂直距离大于容差D,则保留垂直距离最大点的节点坐标,将线要素由此节点分成两部分,递归地对这两部分使用道格拉斯-普克算法进行线简化。
5.根据权利要求4所述的一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法,其特征在于:所述容差D取值范围为制图的图幅宽实际长度的0.2%~0.3%。
CN201910448971.5A 2019-05-28 2019-05-28 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法 Pending CN110189618A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910448971.5A CN110189618A (zh) 2019-05-28 2019-05-28 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910448971.5A CN110189618A (zh) 2019-05-28 2019-05-28 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110189618A true CN110189618A (zh) 2019-08-30

Family

ID=67718136

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910448971.5A Pending CN110189618A (zh) 2019-05-28 2019-05-28 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110189618A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112258645A (zh) * 2020-09-25 2021-01-22 浙江大学 基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质
CN112560285A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 铁路线要素传输方法及***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080036787A1 (en) * 2003-06-16 2008-02-14 Gelber Theodore J System and method for labeling maps
CN102496168A (zh) * 2011-11-22 2012-06-13 南京大学 一种用于河道水文数值模拟的复杂河道网格化方法
CN104978763A (zh) * 2015-05-13 2015-10-14 中国矿业大学(北京) 一种基于三维Douglas-Peucker算法的河网要素与DEM的同步综合地图仿真方法
CN107315813A (zh) * 2017-06-29 2017-11-03 中国测绘科学研究院 一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法
CN109308313A (zh) * 2018-09-19 2019-02-05 江苏省城市规划设计研究院 基于文化资源评价的资源富集区识别方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080036787A1 (en) * 2003-06-16 2008-02-14 Gelber Theodore J System and method for labeling maps
CN102496168A (zh) * 2011-11-22 2012-06-13 南京大学 一种用于河道水文数值模拟的复杂河道网格化方法
CN104978763A (zh) * 2015-05-13 2015-10-14 中国矿业大学(北京) 一种基于三维Douglas-Peucker算法的河网要素与DEM的同步综合地图仿真方法
CN107315813A (zh) * 2017-06-29 2017-11-03 中国测绘科学研究院 一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法
CN109308313A (zh) * 2018-09-19 2019-02-05 江苏省城市规划设计研究院 基于文化资源评价的资源富集区识别方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张刚、李东: ""水系自动制图综合算法研究",张刚等,水利科技与经济,第15卷第4期,第302-304页,2009年4月", 《水利科技与经济》 *
李思倩: ""基于点密度分析与自适应差异检测的点群要素制图综合算法",李思倩等,地理与地理信息科学,第35卷第2期,第1-5+151页,2019年3月", 《地理与地理信息科学》 *
百度经验: "ArcGIS:核密度分析的工作原理", 《ARCGIS:核密度分析的工作原理-百度经验》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112258645A (zh) * 2020-09-25 2021-01-22 浙江大学 基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质
WO2022061994A1 (zh) * 2020-09-25 2022-03-31 浙江大学 基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质
CN112258645B (zh) * 2020-09-25 2023-08-22 浙江大学 基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质
CN112560285A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 铁路线要素传输方法及***
CN112560285B (zh) * 2020-12-24 2024-05-31 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 铁路线要素传输方法及***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ling et al. Waterline mapping at the subpixel scale from remote sensing imagery with high‐resolution digital elevation models
CN106650618A (zh) 一种基于随机森林模型的人口数据空间化方法
Kenny et al. A methodology for aligning raster flow direction data with photogrammetrically mapped hydrology
CN101916397B (zh) 一种描述湿地植被生态水文响应的三维可视化装置及方法
CN104573234B (zh) 一种基于ArcGIS的流域库容密度空间化方法
CN110189618A (zh) 一种顾及密度差异的河渠线状水系要素自动制图综合方法
CN102737542B (zh) 一种顾及多重约束条件的水深注记自动选取方法
KR101214996B1 (ko) 해양지리 정보 구축 및 서비스 방법
CN106485017A (zh) 一种基于CA‑Markov模型的土地利用时空变化模拟方法
CN110334137B (zh) 一种基于潮汐过程的海岛礁形态变化定量描述提取方法
CN114969944B (zh) 一种高精度道路dem构建方法
Cheng et al. Multi-criterion methods to extract topographic feature lines from contours on different topographic gradients
CN114372354A (zh) 一种河网水系提取方法、装置、电子设备及存储介质
Liao et al. Topological relationship-based flow direction modeling: stream burning and depression filling
Giese et al. A geomorphological analysis of Nauset Beach/Pleasant Bay/Chatham Harbor for the purpose of estimating future configurations and conditions
TRIFANOV et al. Some morphodynamic aspects concerning the meandred river section of the Sf. Gheorghe’s arm from the Danube Delta Biosphere Reserve
Kamal Inland electronic navigation charts for enhancing the efficiency of navigational waterway in the Nile River Case Study-El-Wasta Reach
Kühne et al. The Limits of Representation and Explicitness in Cartographic Representations—A Neopragmatic Redescription of the Louisiana Coast as a Hybrid Spatial Pastiche
Kristinsson et al. Pipe route design using variable topography distance transforms
McGrath et al. Generation of 2D riverbed topography for digital elevation models using 1D cross-section data
Rosim et al. Agglutination of Sub-Basins Using Shreve Order
Ismail et al. A REVIEW ON RUNOFF ESTIMATION OF VRISHABHAVATHI WATERSHED USING GIS
Foxgrover et al. A seamless, high-resolution digital elevation model (DEM) of the North-Central California coast
Carlson et al. TDX-Hydro: Global High-Resolution Hydrography Derived from TanDEM-X
Hafeez et al. Application of Building Cube Method to Reproduce High-Resolution Hydrodynamics of a Dredged Borrow Pit in Osaka Bay, Japan

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190830