森林資源矢量數(shù)據(jù)邊界優(yōu)化算法研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著GIS、GPS與RS應(yīng)用技術(shù)不斷的發(fā)展與應(yīng)用，遙感圖像的分辨率、GPS定位精確度不斷的提高，對GIS迅速發(fā)展也起著很大推動作用。針對當(dāng)前遙感圖像分割在農(nóng)業(yè)、測繪、林業(yè)、國土資源管理、城市規(guī)劃、地質(zhì)礦產(chǎn)勘察和軍事等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，對矢量化數(shù)據(jù)邊界誤差也提出了更高的要求，傳統(tǒng)矢量數(shù)據(jù)邊界處理已遠(yuǎn)不能滿足用戶高精度的需求。由于遙感圖像在計算機(jī)中采用的是數(shù)字柵格存儲方式。經(jīng)分割后得到的目標(biāo)邊界就不可能像由人工勾畫出的邊界那樣平滑，尤其當(dāng)在不同

2、分辨率下看到的邊界圖時特別明顯，隨著顯示分辨率的增大，目標(biāo)邊界的“鋸齒效應(yīng)”越是更加明顯。
　　 隨著遙感圖像及地形圖測量技術(shù)的發(fā)展，使遙感圖像分類及基于地形的水文分析的精準(zhǔn)度在部分條件下要大于人工判別，但是由于自然界的復(fù)雜性還不能完全自動化提取，在林業(yè)生產(chǎn)上常在遙感分割線及水文分割線的基礎(chǔ)上人工修正來提高精度。如何在人工修正邊界的精確性和計算機(jī)處理的客觀性之間找到一個平衡點(diǎn)，是論文研究的主題。
　　 主要研究內(nèi)容如下：

3、
　　 1、在綜合分析國內(nèi)外矢量數(shù)據(jù)壓縮算法和矢量數(shù)據(jù)平滑策略發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對矢量數(shù)據(jù)壓縮的原理與方法進(jìn)行了全面的闡述，并對其存在的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。
　　 2、對通用矢量壓縮算法壓縮評價準(zhǔn)準(zhǔn)則方面進(jìn)行了深入的研究，通過分析并比較了三種準(zhǔn)則在評價壓縮質(zhì)量方面的性能特點(diǎn)及其優(yōu)劣，對面積誤差評價準(zhǔn)則進(jìn)行了擴(kuò)充，評價正負(fù)面積偏差對多邊形的意義。
　　 3、在對柵格數(shù)據(jù)矢量化算法及國內(nèi)外現(xiàn)有的矢量平滑策略進(jìn)行深入

4、分析的基礎(chǔ)上，對平滑算法進(jìn)行了研究。根據(jù)柵格數(shù)據(jù)矢量化數(shù)據(jù)梯度分布特點(diǎn)，提出了一種概率中值矢量數(shù)據(jù)邊界平滑簡化算法。實(shí)驗數(shù)據(jù)證明本算法能平滑柵格化帶來的“鋸齒”狀矢量邊界特征及“吊葫蘆”現(xiàn)象，達(dá)到較好平滑與簡化效果。
　　 4、以森林二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行矢量數(shù)據(jù)邊界優(yōu)化應(yīng)用研究。通過分析DEM數(shù)據(jù)與遙感圖像分割數(shù)據(jù)，分別提取空間分析的地形因子及森林資源遙感圖像分類界線，再通過與用手繪數(shù)字化后的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，運(yùn)用arcgis