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以剖面辨識及多邊型拆解法進行之山脊谷軸連線自動化辨識

以剖面辨識及多邊型拆解法進行之山脊谷軸連線自動化辨識. P rofile-recognition and P olygon-breaking A lgorithm ( PPA ) On automatic line extraction. 背景說明. 在地形及地質解釋過程中總是需要分析地形圖上的線性特徵，如山脊與山谷等等。由於這種判斷牽涉到人腦擅長的 廣域思考 能力，現有的諸多運算法仍然難以取代人為的判斷；另一方面，人為的手繪過程又易於受到 主觀偏差 的質疑。因此自動化辨識之運算法仍值得深入研究。

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以剖面辨識及多邊型拆解法進行之山脊谷軸連線自動化辨識

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  1. 以剖面辨識及多邊型拆解法進行之山脊谷軸連線自動化辨識以剖面辨識及多邊型拆解法進行之山脊谷軸連線自動化辨識 Profile-recognition and Polygon-breaking Algorithm (PPA) On automatic line extraction

  2. 背景說明 • 在地形及地質解釋過程中總是需要分析地形圖上的線性特徵，如山脊與山谷等等。由於這種判斷牽涉到人腦擅長的廣域思考能力，現有的諸多運算法仍然難以取代人為的判斷；另一方面，人為的手繪過程又易於受到主觀偏差的質疑。因此自動化辨識之運算法仍值得深入研究。 • 本研究針對傳統運算法中：宏觀視野不足，以及線性特徵分枝處理困難的情況，提出剖面辨識及多邊型拆解的運算法，基本上可以正確處理資料，並符合一般資料解釋者預期的人為判斷效果。

  3. 此為台灣之玉山及秀姑巒山主峰附近之地形影像，其山脊山谷軸線皆相當複雜，將作為本研究之試金石。此為台灣之玉山及秀姑巒山主峰附近之地形影像，其山脊山谷軸線皆相當複雜，將作為本研究之試金石。

  4. 剖 面 辨 識 剖面辨識以較長的剖面含糊的將山脊以及其鄰近點皆視為可能的山脊目標點，因此可以容忍小尺度的資料模糊或錯亂，符合多數資料解釋者看圖的宏觀尺度。

  5. 剖面辨識法會以四個方向評估中心點是否為可能之山脊。剖面辨識法會以四個方向評估中心點是否為可能之山脊。

  6. 可能之山脊目標點決定之後，各鄰近點以線段相連，交叉部分則視哪一線段的平均標高較高得以保留，較低者刪除。可能之山脊目標點決定之後，各鄰近點以線段相連，交叉部分則視哪一線段的平均標高較高得以保留，較低者刪除。

  7. 多邊形拆解 多邊型拆解之運算方向為搜尋所有的封閉取線，將多邊形中標高最低的線段刪除。如上圖，假設A點為山頂，DB線段標高較低將被刪除，一個正確的山脊分枝於是完成。

  8. 多邊形拆解運算會將上途中的虛線線段一一刪除，最後成為一個樹枝狀的線型圖案。多邊形拆解運算會將上途中的虛線線段一一刪除，最後成為一個樹枝狀的線型圖案。

  9. 因為剖面辨識有其含糊地帶，因此過短的分枝多半並不可靠而且基本上並不重要，這些短分枝(虛線)可加以清除。因為剖面辨識有其含糊地帶，因此過短的分枝多半並不可靠而且基本上並不重要，這些短分枝(虛線)可加以清除。

  10. 分枝清除後之各線段端點位置座標與相連的鄰近點作平均，可取得平滑化之效果，更為接近手繪線條之特性。分枝清除後之各線段端點位置座標與相連的鄰近點作平均，可取得平滑化之效果，更為接近手繪線條之特性。

  11. 此為台灣之玉山及秀姑巒山主峰附近之山脊線分析結果。此為台灣之玉山及秀姑巒山主峰附近之山脊線分析結果。

  12. 全台灣的山脊線

  13. 全台灣的谷軸線

  14. 自動化連線成敗的重要關鍵 • 可以正確的處理分支的狀況嗎？ • 可以保持宏觀的連續性嗎？

  15. PPA的特色 • 以剖面辨識保持宏觀的連續性 • 以多邊形拆解逆向解決分支處理的問題 • 調整剖面辨識公式即可適用於多種用途

  16. PPA目前已使用於… • 集水區自動化流域分析 • 衛星影像中的海岸線擷取 • 透地雷達地層剖面辨識 • 等高線圖之數位化 • GRASS GIS 之地形特徵辨識 • 大陸棚棚裂位置之辨識

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