研究背景与重要性
等高线作为地形表达的重要载体， 承载了大量反映地貌形态的信息，广泛应用于山谷线、山脊线等地形特征识别中。 地性线作为地貌骨架，不仅在地形分析、城市规划、导航与制图等方面发挥关键作用， 亦是理解地貌结构及变化的基础要素。
地形分析
地貌结构识别与分析
城市规划
地形约束下的规划设计
导航制图
地形特征表达与制图
现有方法的挑战与局限性
核心挑战：伪弯曲问题
在山脊分岔或山谷汇合等关键地形分支区域， 等高线的弯曲模式偏离交替规律，形成所谓的"伪弯曲"。 伪弯曲直接干扰了基于弯曲分析的地形分支（如分岔、汇合）的准确提取， 使得传统方法难以准确识别真实的地形结构。
伪弯曲特征
- • 偏离凹凸交替规律
- • 出现在地形分支区域
- • 干扰地形特征识别
- • 影响地性线提取精度
典型出现位置
- • 山脊分岔区域
- • 山谷汇合区域
- • 地形转换带
- • 复杂地貌交界处
现有方法的局限性
单一合并方式
- • 采用单一的伪弯曲合并方式
- • 适用性有限
- • 无法处理复杂地形场景
- • 缺乏针对性处理策略
噪声干扰问题
- • 基于几何指标的方法易受噪声影响
- • 指标间相互干扰
- • 数据精度限制
- • 特征点提取不稳定
具体问题表现
地形特征点提取问题
面对弯曲密集区或凹凸叠加形态时， 基于几何指标的提取方法稳定性与准确性不足， 容易产生误提取或漏提取现象
地形分支识别问题
无法准确提取不同地形场景中的地形分支， 导致地性线分布不符合实际地貌结构特征， 缺乏"叶脉状"分布模式
相关研究进展分析
研究类别与方法
等高线简化
保持主体形态， 消除拓扑错误
特征点提取
精准定位关键点， 连接等高线与地性线
结构重构
重建地形线结构， 恢复断裂连接
代表性方法
约束Delaunay三角网方法
- • 结合曲率分析
- • 构建地性线树
- • 实现特征点精准定位
- • 支持地性线重建
一体化特征点簇提取
- • 联合提取山峰、鞍部、汇流节点
- • 强调空间耦合关系
- • 正地形约束与空间分割
- • 提升结构连贯性
研究空白与不足
以往研究主要聚焦于如何从等高线弯曲中提取地性线， 却较少从整体地形结构的视角， 深入探讨等高线弯曲模式与真实地形分支之间的对应关系与耦合机制。
缺乏系统性
缺乏对伪弯曲类型的系统分类 和针对性处理策略
适应性有限
现有方法对复杂地形场景 的适应性和鲁棒性不足
本文提出的创新方法
方法总体思路
本文基于约束Delaunay三角网识别等高线弯曲， 建立一种兼顾等高线两侧弯曲几何结构的弯曲多叉树模型， 进而运用该模型甄别3种不同伪弯曲类型， 并针对不同地形条件下的伪弯曲现象进行识别与处理。
弯曲多叉树模型
兼顾等高线两侧几何结构
约束Delaunay三角网
识别等高线弯曲结构
创新一：伪弯曲分类处理
三种伪弯曲类型
依据约束Delaunay三角网结构 对伪弯曲进行分类识别
针对性处理
- • 不同地形条件下的识别
- • 准确识别地形分支
- • 符合"叶脉状"地貌结构
- • 提高处理精度
创新二：加权指标法
降低干扰影响
旨在降低噪声点及指标间 相互干扰对地形特征点提取的影响
核心优势
- • 提高特征点提取稳定性
- • 减少噪声点干扰
- • 降低指标间相互影响
- • 增强方法鲁棒性
技术框架
弯曲识别
约束Delaunay三角网
伪弯曲分类
多叉树模型分析
地形分支识别
结构化处理
特征点提取
加权指标法
实验结果与性能评估
实验设置
实验区域
- • 选取3处地形复杂区域
- • 涵盖不同地貌类型
- • 包含典型伪弯曲现象
- • 具有代表性和挑战性
评价方法
- • 弯曲多叉树模型结合约束Delaunay三角网
- • 识别地形分支
- • 提取地形特征点
- • 定量评价分析
性能评估结果
残差分布方差减小
加权指标法相较于指标计算法 和多准则法，绝对误差显著降低， 有效抑制噪声点干扰
地形分支完整性提升
本文方法提取的地性线总长度更长， 地形分支完整性相较于其他方法 显著增加，更全面反映复杂分支结构
详细性能分析
地形特征点提取优势
- • 加权指标法显著降低绝对误差
- • 残差分布方差减小10%~55%
- • 有效抑制噪声点干扰
- • 提高特征点选取精度
地形分支提取优势
- • 地性线总长度更长
- • 分支完整性增加9%~44%
- • 更全面反映复杂分支结构
- • 符合实际地形分布规律
方法有效性验证
准确识别
伪弯曲划分方法 能准确识别地形分支
精度提升
地形特征点提取精度 显著优于现有几何方法
结构一致性
提取的地性线形态 与实际地形吻合度更高
实际应用与发展前景
应用领域
地形分析
地貌结构识别， 地形特征提取， 地性线自动生成
工程规划
道路选线， 水利工程设计， 基础设施布局
灾害预警
地质灾害监测， 风险评估， 预警系统建设
技术优势
方法创新性
- • 弯曲多叉树模型
- • 伪弯曲分类处理
- • 约束Delaunay三角网结合
- • 加权指标法降噪
性能优势
- • 提取精度高
- • 抗噪声能力强
- • 结构完整性好
- • 适应性广
发展前景
技术发展方向
结合机器学习技术， 发展智能化地形特征识别； 融合多源数据， 提升处理精度和效率
应用拓展
扩展到三维地形分析， 支持实时地形监测； 集成到GIS平台， 服务更广泛应用需求