Resumen

Las curvas de nivel son la principal característica lineal de los mapas topográficos. La extracción de curvas de nivel es un proceso tedioso y lento, pero sigue siendo un problema interesante. Este artículo presenta un nuevo método para extraer curvas de nivel de mapas topográficos escaneados de calidad media. En primer lugar, utiliza el algoritmo de c-medias difusas espaciales (sFCM) para resolver los problemas de aliasing de color y falsos colores, teniendo en cuenta tanto la información de color como la espacial de los mapas topográficos durante la segmentación por colores. Para mejorar la tasa de categorización, se introducen en el sFCM conjuntos de corte superior e inferior. En segundo lugar, para tratar el problema de las líneas gruesas, se eliminan los segmentos de nodos antes de reparar los huecos. En tercer lugar, se utilizan distintos métodos para reparar los huecos en las líneas de contorno en función de las causas, lo que mejora la precisión de la coincidencia de los puntos de ruptura. El rendimiento del método se comprueba en varios mapas topográficos comparándolo con otros métodos, y los resultados muestran que el método puede evitar resultados engañosos causados por la distorsión y las ramas erróneas en las regiones de intersección cuando se utilizan algoritmos de adelgazamiento y obtener resultados de extracción más precisos y de mayor calidad.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Curvas de nivel; extracción; mapas topográficos; algoritmo espacial fuzzy c-means; segmentación por colores; brechas; puntos de ruptura.
• Keywords:Contour line; extraction; topographic maps; spatial fuzzy c-means algorithm; color segmentation; gaps; break points