論文の概要: Generation of High Spatial Resolution Terrestrial Surface from Low
Spatial Resolution Elevation Contour Maps via Hierarchical Computation of
Median Elevation Regions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09239v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 13:19:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 14:44:09.822438
- Title: Generation of High Spatial Resolution Terrestrial Surface from Low
Spatial Resolution Elevation Contour Maps via Hierarchical Computation of
Median Elevation Regions
- Title（参考訳）: 低空間分解能標高図からの高空間分解能地表面の生成 : 中間標高領域の階層計算による
- Authors: Geetika Barman, B.S. Daya Sagar
- Abstract要約: この変換は、低分解能DEMからの高分解能DEMの生成と似ている。
I) 既存のスパース・コンター写像を最大Threshold Elevation Region (TER) に分解する段階である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4265283126387165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We proposed a simple yet effective morphological approach to convert a sparse
Digital Elevation Model (DEM) to a dense Digital Elevation Model. The
conversion is similar to that of the generation of high-resolution DEM from its
low-resolution DEM. The approach involves the generation of median contours to
achieve the purpose. It is a sequential step of the I) decomposition of the
existing sparse Contour map into the maximum possible Threshold Elevation
Region (TERs). II) Computing all possible non-negative and non-weighted Median
Elevation Region (MER) hierarchically between the successive TER decomposed
from a sparse contour map. III) Computing the gradient of all TER, and MER
computed from previous steps would yield the predicted intermediate elevation
contour at a higher spatial resolution. We presented this approach initially
with some self-made synthetic data to show how the contour prediction works and
then experimented with the available contour map of Washington, NH to justify
its usefulness. This approach considers the geometric information of existing
contours and interpolates the elevation contour at a new spatial region of a
topographic surface until no elevation contours are necessary to generate. This
novel approach is also very low-cost and robust as it uses elevation contours.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,sparse digital elevation model (dem) を高密度ディジタル標高モデルに変換するための,単純かつ効果的な形態素モデルを提案する。
この変換は、低分解能DEMからの高分解能DEMの生成と似ている。
このアプローチでは、目的を達成するために中央の輪郭を生成する。
これは、i)既存のスパース輪郭写像の最大閾値上昇領域(ters)への分解の逐次ステップである。
II) スパース輪郭写像から分解された逐次TER間の非負および非重み付きメディア昇華領域(MER)を階層的に計算する。
3)全てのTERの勾配を計算し,MERが先行ステップから計算すると,より高空間分解能で予測される中間標高輪郭が得られる。
我々はまず,輪郭予測がどのように機能するかを示すために,人工的なデータを用いてこのアプローチを提示し,その有用性を正当化するためにワシントンd.c.の輪郭マップを実験した。
本手法では,既存の輪郭の幾何学的情報を考慮し,標高輪郭を生成する必要がなくなるまで,地形面の新しい空間領域における標高輪郭を補間する。
この新しいアプローチは、標高輪郭を使用するため、非常に低コストで堅牢である。
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