[發明專利]一種基于局部基準底面的地形地貌自動分類方法

在審

• 申請號: 202211428810.8
• 申請日: 2022-11-15
• 公開（公告）號: CN115908910A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 楊昕;李昕;陳陽;李思進
• 申請（專利權）人: 南京師范大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V20/10;G06V10/44
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 王姍

本發明公開一種基于局部基準底面的地形地貌自動分類方法，步驟如下：基于研究區域原始DEM數據生成匯流累積量數據；基于匯流累積量構建河網，以河網點作為基底地形的高程控制點，構建局部基準底面DEM；用原始DEM數據減去局部基準底面DEM，得到研究區域的表面起伏度，根據起伏度大小劃分山地平原的范圍，按起伏度對山地進一步劃分；以高程為分類基準對研究區域進行全域高程分類，綜合起伏度分類結果和高程分類結果，得到最終分類結果；分類結果后處理。本發明通過使用TIN構建局部基準底面有效提升了地形地貌分類的精度與區域完整性，能夠實現在僅以DEM為本源數據的情況下，全球地形地貌類別的高精度自動劃分，為全球地貌研究提供了堅實的數據基礎。

技術領域

本發明屬于自然地貌自動分類技術領域，具體涉及一種基于局部基準底面的地形地貌自動分類方法，更詳細地為一種基于不規則三角網的地形地貌自動分類方法。

背景技術

地貌指的是地表高低起伏的幾何形態特征，是內外地質營力相互作用的結果。地球表面上任意一個地理區內的地貌，都是由多次重復、彼此互相交替的地貌形態所組成，如何合理地劃分地貌類型是研究地貌形態組合的基礎。

地貌分類，是對地球表面形態單元的形態、成因、物質組成、年齡等屬性，按照內在邏輯關系進行劃分。由于分類原則和方法的不同，形成了多種地貌分類體系，但隨著地貌分類理論的發展，現代地貌學逐漸確定了以成因和形態為核心的分類體系的主導地位。在此體系下，全球陸地地貌可被分為三等六級，即地貌綱、地貌類和地貌型三種等級，以這三等為基礎又進一步細分為地貌綱、地貌亞綱、地貌類、地貌亞類、地貌型和地貌亞型六型。其中，對于地貌綱和地貌亞綱的分類被稱為基本地貌形態分類，也即地形地貌分類；在此基礎上進一步細分的地貌類和地貌亞類被稱為地貌成因分類；地貌型通過對地貌類的形態進一步細分得到；對于地貌亞型的劃分則是涉及物質組成的地貌類型分類。

地形地貌分類，是根據地貌的宏觀形態特征和海拔高度對地貌進行分類。普遍采用的地形地貌分類方法將地表形態劃分為平原、臺地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地、大起伏山地和極大起伏山地等7個具體的地貌綱，再按海拔高度將地貌綱進一步細分為低海拔、中海拔、高海拔、極高海拔四級的地貌亞綱，進而構成了24個基本的地貌類型。

早期，地貌分類與制圖主要依賴于人工對地形圖的目視判讀和野外調查，這種方法不僅成本高、效率低，還存在部分區域無法分類的情況。隨著地理信息科學技術的發展，數字高程模型(Digital?Elevation?Model,DEM)因其兼備地表細節層次豐富和計算迅速的優勢，逐漸成為地貌自動分類領域的數據基礎，進而衍生出了一系列以數字高程模型為主要數據源的地形地貌自動分類方法。現有的基于數字高程模型的地形地貌自動分類方法主要有基于聚類的方法、專家知識規則化的方法和基于機器學習的方法?；诰垲惖姆诸惙椒▽τ趯我坏孛差愋吞崛⌒Ч@著，但由于其以數據為驅動，不具有明顯的地理意義，難以體現實際的地貌空間分布規律；專家知識規則化的分類方法將專家知識轉化為規則，具有明確的地理意義，但是專家知識的規則化過程具有一定的難度，且該方法的普適性較差；基于機器學習的方法通常將典型地貌樣區與機器學習方法相結合，通過機器學習的方法挖掘樣區中隱含的信息，該方法考慮了數據的空間位置關系與專家知識，但分類結果受制于選取的樣區中地貌豐富度。

本發明提出的基于局部基準底面的地形地貌自動分類方法隸屬于專家知識規則化的分類方法，在周成虎提出的中國陸地1：100萬數字地貌分類體系的基礎上，以地形起伏度和海拔高度為主要分類指標，將全球地貌按照形態分為23類(低海拔平原、中海拔平原、高海拔平原、極高海拔平原、低海拔丘陵、中海拔丘陵、高海拔丘陵、極高海拔丘陵、小起伏低山、小起伏中山、小起伏高山、小起伏極高山、中起伏低山、中起伏中山、中起伏高山、中起伏極高山、大起伏低山、大起伏中山、大起伏高山、大起伏極高山、極大起伏中山、極大起伏高山、極大起伏極高山)。區別于以像元為基本單元的地形地貌自動分類方法，本發明加入了對宏觀地形地貌整體性的考慮，提升了分類結果的一致性。

發明內容