地形特征线的提取研究作为地理信息技术中的基础环节是不容忽视的,在基于样本的地形合成等领域都有很好的应用。在数字高程模型中包含了很多重要的地形特征信息,其中山脊线和山谷线是地形特征信息中最重要的特征线。能否准确的从地形中提取出山脊线和山谷线的特征信息,直接影响着基于样本的地形合成系统的效果。因此,本文针对地形特征线提取方法中可以改进的方面,设计了一种新的显著度可控的地形特征线提取算法,与现有的算法进行实验对比。同时,将本文的算法应用于一套基于样本的地形合成系统。本文的创新点如下:(1)提出了一种基于显著度值的细线化算法。该算法从特征点的特征显著程度出发,使特征线雏形细化过程中挑选待剔除的特征点时,能够保留特征更为明显的特征点,以此达到细化后的特征线能够保持较强特征性。同时,相比于传统的细线化算法,本文算法在对特征线细化后能够保持更好的特征线形态。(2)提出了一种环路检测与破环算法。该算法按照扫描线的顺序,利用深度优先遍历方法对非特征像素点进行数值填充,使得非特征像素点以区域形式进行划分。通过对区域的分类,能够实现对环路区域与非环路区域的分类,而区域内部非特征点数量的统计,能够实现对大型环路与小型环路的归类。最后,根据对每一个小型环路区域边界线段的检测,筛选特征性最弱的边界线段进行剔除,从而实现小型环路的拆除以及对大型环路的保留。(3)提出了一种特征图分解及特征线筛选算法。该算法以特征线分支(除端点外,组成分支的特征点度为2)为基本单元对特征图进行分解,从特征性最强分支开始筛选特征性最相似分支组成特征线。相比于传统的方法,本文方法既避免了特征线的过度延伸,又适用于带环路的特征图,使得特征线呈现的效果更接近于实际观察所得。基于以上创新点,本文设计并实现了一套地形特征线提取系统,该系统填补了传统方法中无法识别特殊地形的空白,且提取的特征线效果更加符合实际。同时,本文还实现了一套基于样本的地形合成系统,将本文提出的地形特征线提取方法应用于系统中,使得合成过程中能找到更合适的特征匹配块。