В связи с существующими проблемами низкой полноты и корректности, а также серьезными ошибками извлечения и пропуска при выделении тектонических разломов из наземных облаков точек, в данной работе предложен алгоритм извлечения разломов рельефа, учитывающий мульти-масштабные характеристики и предотвращение сжатия разломов. Метод сначала использует мульти-масштабные топографические признаки для обучения классификатора случайного леса с целью извлечения потенциальных точек разломов; затем, анализируя тенденции сжатия облака точек, потенциальные признаки разделяются на потенциальные гребни и впадины, и используется кластеризация с пространственным ростом с ограничением согласованности главного направления для удаления шума; далее применяется вертикальное ограничение для сглаживания Лапласа и уточнения облака точек; наконец, с помощью построения минимального остовного дерева получают высококачественные разломы рельефа. Для проверки точности и эффективности метода выбраны две группы репрезентативных высокоплотных сложных облаков точек рельефа. Результаты показывают, что по полноте и корректности извлечения разломы, выделенные данным методом, превосходят три основных метода (LapS, D8 и PIM). Кроме того, моделирование цифровой модели рельефа (DEM) с использованием предложенных линий разломов показывает, что DEM с дополнительными ограничениями разломов значительно повышает точность моделирования, что позволяет точно восстанавливать детали рельефа в местах разломов.

Аэрофотолидар;тектонические разломы рельефа;мульти-масштабные топографические признаки;ограничивающий Лаплас;цифровая модель рельефа