一种基于地形特征的数字高程模型缩放方法

杨 威

(长春师范学院计算机科学与技术学院，吉林长春 130032)

数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据是描述地球形状的基础数据之一，它对三维地球的可视化，全球数据进行分析决策都有着非常重要的作用。DEM虽然实现了地形表面的数字化表达，但信息隐含，地形可读性较差，需要用显示设备将地形直观地表达出来。不同的显示设备有其不同的分辨率，而DEM数据的行数和列数是一定的，为了使相同的DEM数据能够在不同的显示设备上显示，需要对DEM进行缩小与放大。

目前，国内外对DEM数据进行缩小与放大的算法主要有顶点聚类（VertexClustering）算法[1]、区域合并(Region Merging)算法[2]、逐步求精法[3]、顶点删除 （VertexDecimation）算法[4]、边折叠 （Edge Collapse）算法[5]、三角形折叠（Triangle Collapse）简化算法[6]和小波分解法[7]等。本文提出了基于地形特征的DEM缩小与放大的概念，并对文献[8]中的方法进行改进，使其适合DEM数据的特点。同时文献[8]中并没有给出关于放大的一个系统化算法，针对DEM数据的特征给出一个具体的、可操作的放大算法。

1 背景

Shai Avidan与Ariel Shamir于2007年发表了接缝雕刻（Seam Carving）算法，能够选择性地从影像中较不重要的区域移除或增加像素，使得影像宽高比调整后仍能维持主要内容的比例。

2 本文的算法

2.1 能量路径

数字高程模型是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟或者说是地形表面形态的数字化表示。高程数据常常采用绝对高程或海拔（即从大地水准面起算的高度）。数学意义上的数字高程模型是定义在二维空间上的连续函数H＝D（x，y），其中表示（x，y）地形点的平面位置，H表示相应点的高程。……