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公开(公告)号：CN109739942B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811529487.7
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 , 南京师范大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于等高线模型的鞍部点提取方法，包括如下步骤：1、获取等高线数据并进行线转面处理，得到面集合S；2、从S中找到处于最外围的等高面s；3、遍历集合S，找到所有在面s所围区域的内部且与s相邻接的面，组成内部邻接面集合T；集合T中高程值大于面s的高程值的内部邻接面组成集合W；4、对集合W中的内部邻接面两两之间提取鞍部点，组成集合U；将集合U中没有位于集合T中任一内部邻接面内部的鞍部点加入集合Us中；5、将面s从面集合S中删除，重复步骤2‑4，直到当前最外围等高面中内部邻接面个数小于2。该方法充分利用了鞍部点的地形特征以及鞍部点在等高线中的空间特性，解决了传统提取鞍部点过程中产生伪鞍部点的问题，提高了鞍部点的提取精度。
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公开(公告)号：CN108830871A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810545590.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于高分辨率遥感影像和DEM的黄土浅沟自动化提取方法，首先，通过对浅沟坡面的高分辨率影像进行边缘检测得到浅沟边缘图像；其次，对浅沟坡面的DEM进行流向判断，并进行重新编码，生成流向栅格；再次，根据流向对边缘图像进行定向检测，从边缘图像的每个边缘像元出发，沿流向检测下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则检测终止；最后，对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪浅沟信息和栅格转线，即得到提取区域的黄土浅沟。本发明提供了自动化的黄土浅沟提取方法，节省了野外调查的人力物力，能为水土保持监测和国土资源调查等提供更丰富、便利的基础数据。
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公开(公告)号：CN108846402B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810545575.X
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，通过对梯田区域的高分辨率影像进行边缘检测得到边缘图像；然后对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；再次根据等高线走向对边缘图像进行定向搜索，从每个边缘像元出发沿等高线走向搜索下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则搜索终止；最后对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪田坎信息和进行矢栅转换，即得到提取区域的梯田田坎。本发明提供传统梯田提取方法所不能提供的田坎信息，能为农业生产管理和水土保持监测等提供更丰富的基础数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830871B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810545590.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于高分辨率遥感影像和DEM的黄土浅沟自动化提取方法，首先，通过对浅沟坡面的高分辨率影像进行边缘检测得到浅沟边缘图像；其次，对浅沟坡面的DEM进行流向判断，并进行重新编码，生成流向栅格；再次，根据流向对边缘图像进行定向检测，从边缘图像的每个边缘像元出发，沿流向检测下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则检测终止；最后，对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪浅沟信息和栅格转线，即得到提取区域的黄土浅沟。本发明提供了自动化的黄土浅沟提取方法，节省了野外调查的人力物力，能为水土保持监测和国土资源调查等提供更丰富、便利的基础数据。
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公开(公告)号：CN108846402A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810545575.X
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，通过对梯田区域的高分辨率影像进行边缘检测得到边缘图像；然后对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；再次根据等高线走向对边缘图像进行定向搜索，从每个边缘像元出发沿等高线走向搜索下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则搜索终止；最后对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪田坎信息和进行矢栅转换，即得到提取区域的梯田田坎。本发明提供传统梯田提取方法所不能提供的田坎信息，能为农业生产管理和水土保持监测等提供更丰富的基础数据。
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公开(公告)号：CN109671149B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201811464313.7
申请日：2018-12-03
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的地形素描图自动绘制方法，包括如下步骤：1、获取待绘制地形素描图区域的DEM数据，提取区域内的地形特征线要素；2、以流域分割线为视觉层次分割线将待绘制区域划分为近景、中景、远景三个区域；3、保留近景区域的所有地形特征线要素；只保留中景区域的视觉轮廓线；计算远景区域中由视觉轮廓线围成的封闭区域的面积，选择面积最大的前N个封闭区域的边界所在的视觉轮廓线作为远景区域保留的地形特征线要素；4、将近景、中景、远景三个区域中保留的地形特征线要素组合为地形素描图。该方法利用DEM来绘制地形素描图，实现了素描图自动绘制，简化了地形素描绘画技术，可以快速提供能够反映丰富的地理环境和地貌结构的地形素描图。
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公开(公告)号：CN109739942A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811529487.7
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 , 南京师范大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于等高线模型的鞍部点提取方法，包括如下步骤：1、获取等高线数据并进行线转面处理，得到面集合S；2、从S中找到处于最外围的等高面s；3、遍历集合S，找到所有在面s所围区域的内部且与s相邻接的面，组成内部邻接面集合T；集合T中高程值大于面s的高程值的内部邻接面组成集合W；4、对集合W中的内部邻接面两两之间提取鞍部点，组成集合U；将集合U中没有位于集合T中任一内部邻接面内部的鞍部点加入集合Us中；5、将面s从面集合S中删除，重复步骤2-4，直到当前最外围等高面中内部邻接面个数小于2。该方法充分利用了鞍部点的地形特征以及鞍部点在等高线中的空间特性，解决了传统提取鞍部点过程中产生伪鞍部点的问题，提高了鞍部点的提取精度。
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公开(公告)号：CN109671149A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811464313.7
申请日：2018-12-03
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的地形素描图自动绘制方法，包括如下步骤：1、获取待绘制地形素描图区域的DEM数据，提取区域内的地形特征线要素；2、以流域分割线为视觉层次分割线将待绘制区域划分为近景、中景、远景三个区域；3、保留近景区域的所有地形特征线要素；只保留中景区域的视觉轮廓线；计算远景区域中由视觉轮廓线围成的封闭区域的面积，选择面积最大的前N个封闭区域的边界所在的视觉轮廓线作为远景区域保留的地形特征线要素；4、将近景、中景、远景三个区域中保留的地形特征线要素组合为地形素描图。该方法利用DEM来绘制地形素描图，实现了素描图自动绘制，简化了地形素描绘画技术，可以快速提供能够反映丰富的地理环境和地貌结构的地形素描图。
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