В связи с существующими проблемами при извлечении линий рельефных разломов из наземных облаков точек, такими как низкая полнота и правильность, а также серьезные ошибки и пропуски, в статье предлагается алгоритм извлечения линий рельефных разломов с учетом многоуровневых признаков и предотвращения сжатия разломов. Метод сначала использует многоуровневые рельефные признаки для обучения классификатора случайного леса для извлечения потенциальных точек разлома; затем путем анализа тенденции сжатия облака точек разделяет потенциальные точки признаков на потенциальные хребтовые и долинные точки, и применяет кластеризацию с ростом области с ограничением согласованности главного направления для шумоподавления; далее применяется лапласовское сглаживание с вертикальным ограничением для уточнения облака точек; в конце путём построения минимального остовного дерева получается высококачественная линия рельефного разлома. Для проверки точности и эффективности метода были выбраны две группы представительных облаков точек сложного рельефа с высокой плотностью. Результаты показывают, что по полноте и точности выделения линий разломов предложенный метод превосходит три другие основные методы (LapS, D8 и PIM). Кроме того, использование выделенных рельефных линий разлома для моделирования цифровой модели высот (DEM) показало, что DEM с дополнительными ограничениями разломов существенно повышает точность моделирования и может точно воспроизводить детали рельефа в районе разломов.

аэрофотолидар;линии рельефных разломов;многоуровневые рельефные признаки;ограниченный лаплас;цифровая модель высот