数事载本与率用
基于小波多尺度分解的DEM研究
王娜
(辽宁建筑职业学院信息工程系辽宁辽阳111000)
应用研究
摘要:对格网DEM的快速生和小波多尺度分解的简化方法遗行了研究,利用数据分块的插值算法生成DEM网格。在此基础上,通小波变换思想对数字高程模型(DEM)进行简化,从而降低了计算机处理的数据量,从而使场景快速的生成。
关键调：小波变模数字高程模型(DEM)）多尺度分解中图分类号：TP391.4
文献标识码:A
在计算机存储介质上.数字高程模型(DEM)真实地模拟、表达和描述地形曲面实体，即地形曲面数字化的表达，为此DEM的建立就是地形数据的建模过程。作为一种地表信息的数字表达形式，与传统的地图相比，DEM有着无可比拟的优越性，
数字高程模型的建立、简化和可视化研究是虚拟现实、地理信息系统等额域研究的热点内容之一)本文通过规则格网DEM构造算法的研究，寻找快速、高精度地构网算法，同时，研究了多进制小
波在DEM简化中的应用。 1格网DEM的生成
本文利用一种基于数据分块的插值算法对DEM进行快速构建，即把分块索引技术引人到离散点生成格网的算法中。其基本思想是按照离散点分布的情况把空间区域分成若于个子块，为此就可以仅在格网节点附近的若干子块中对参考点进行搜索，提高了搜索速率。
1.1数据分块
以二维分块为例，数据分块的算法如下。
输人：离散数据点集F：横向块数i、纵向块数
输出：块结构(P,3 BEGIN
FORF DO BEGIN
max_x=MAx(max_x,X); max_y=MAx(max_y,Y), min_x=MIN(min_x, X); min_y=MIN(min_y, Y), END FOR
m=(max_x-min_x)/i，//横向块宽m
n=(max_y-min_y)/j；//纵向块宽n
S=ixj,
FOR IFIDO BEGIN
求出每块的数据总量； END FOR
FOR F DO BEGIN
判别区域，分配数据到数据块中；
END FOR END算法
1.2数据披索
//总块数S
在数据分块之后，就可以生成规则格网了。首先，对节点所属的收移日期：2014-12-20
文章编号：1007-9416(2014)12-0081-02
区域进行判断，然后在该块内进行数据搜索。以某节点为中心，有时可以找到该点周围四个象限的所有数据，有时不能保证四个象限都有数据，此时需要依据所缺数据的象限及块与块之间的相邻关系到其他块中搜索。
2DEM的小波多尺度分解
我们把规则格网看作一个含有M行N列网络点的图像，其中，每个点的高程值即是该点的灰度值。依据图像的频率特性，低频信息为基本骨架地貌，高颠信息为相对应的细部地貌，因此DEM的简化就转为一个二维图像的简化。
2.1小波变换思靓
小波变换的基本思想是用一组基函数或小波函数表示一个信号或函数，一幅高程模型经过多级小波分解后，能得到一系列不同分辨率、不同层次的子图。每一层分解包含分别在对角线、垂直和水平方向上的高频细节子图三个和原始DEM的低频子图一个。
2.2二进制小波分解
依据二进制小波的Mallat分解公式(公式如下)对DEM进行分解是二进制小波分解的基本思想。
Zh -2kh,2-21Ckie2
ch, =
xl,A2c
例如：网格大小为512行×512列的DEM，经过第一次二进制小
(a)
(c)
(b)(d)
图1DEM的M进制小波多尺度分解
作者简介：王娜(1980一),女,辽宁辽阳人,辽宁建筑职业学院讲师,项士研究生学历,主要从事计算机教学与研究，以及图形图像处理、地理
信息系统方向的研究。