运用三维Douglas-Peucker算法提取DEM地形特征

2014-08-16朱雪坚叶远智汤国安

测绘通报 2014年3期

朱雪坚，叶远智，汤国安

(1. 浙江省地理信息中心，浙江杭州 310012; 2. 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 210046)

一、前言

地形特征的提取是近年研究的一个热点。利用Douglas-Peucker算法提取地形特征具有效率高、提取效果好等优点，因此，该算法广泛应用于矢量数据的压缩和自动综合中。根据算法针对的数据不同，可以将该算法分为两大类：二维Douglas-Peucker算法和三维Douglas-Peucker算法。文献[1—3]针对二维Douglas-Peucker算法的特点，对其判断条件等进行优化改进，加快了算法的效率，提高了筛选精度。在三维算法方面，费立凡等在二维Douglas-Peucker算法的基础上，将原来的基线换成基面，点到线的距离换成点到面的距离，从而实现了从二维到三维数据化简的扩展，以及该算法在DEM地形特征提取和地形自动综合中的应用[4-5]。

Douglas-Peucker算法从二维数据向三维数据化简扩展的两个关键是初始基面的选取和扫描方向的确定。对于海量的DEM离散数据而言，采用稍有差异的起始基面进行三维道格拉斯算法提取地形特征，在进行多次迭代后提取的地形特征点将趋于接近，其结果不会有很大差异，但在局部部分则存在明显差异。另外，不同的扫描方向对提取的地形特征点也有重要影响。本文在原有三维Douglas-Peucker算法的基础上，对初始基面、扫描方向等进行了改进与优化，并对提取DEM地形特征点的方法进行了探讨。