利用Ai将地形图矢量化

人工智能在测绘地理信息行业中的应用姚承宽【摘要】Based on the basic concept and the core application technology of artificial intelligence, combining the progress and innovation of science and technology in surveying and mapping geoinformation industry, this article proposes generaly the applications of artificial intelligence in areas such as the direct positioning, photogrammetry with no ground control and remote sensing image interpretation, geographic data acquisition, cartographic generalization.Meanwhile it puts forward constructive opinions and suggestions of the application of artificial intelligence technology in surveying and mapping geoinformation industry.%本文从人工智能的基本概念和核心应用技术出发,结合目前测绘地理信息行业技术进步和科技创新研究成果,概括性地提出人工智能在直接地理定位、无地面控制摄影测量、遥感影像智能解译、地理信息数据采集、制图综合等测绘地理信息行业中的应用,并对测绘地理信息行业推广应用人工智能技术提出了建设性的意见和建议.【期刊名称】《河北省科学院学报》【年(卷),期】2018(035)004【总页数】5页(P66-70)【关键词】人工智能;测绘地理信息;深度学习;影像解译;地理定位【作者】姚承宽【作者单位】河北省地理信息局, 河北石家庄 050031【正文语种】中文【中图分类】TP181 概述人工智能技术(Artificial Intelligence，AI)是继蒸汽机、电气化、互联网之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术。

复杂地貌地形图等高线内插DEM算法的精度分析徐潇;谭衢霖;王浩宇;胡吉平【摘要】对复杂地貌条带地形图进行了等高线矢量化,利用5种典型的插值方法生成DEM,探讨基于等高线插值生成DEM不同算法的精度并评价生成的DEM的质量.结果表明,IDW算法生成的DEM精度较高,且在其上提取的等高线与原始等高线吻合度较好,分层设色图能够较好地反映研究区的真实地形.TIN精度仅次于IDW,但此方法是目前最为成熟和快速的一种算法.自然邻域法的精度与TIN相近,高于样条函数法;kriging插值算法精度最差,不宜在复杂地貌区域使用.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2013(028)006【总页数】5页(P111-115)【关键词】复杂地貌地形图;等高线;内插方法;DEM;精度比较【作者】徐潇;谭衢霖;王浩宇;胡吉平【作者单位】北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044;北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044;北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044;北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言在地理信息系统应用中，数字高程模型(DEM)的可靠性(精度)，无论对于DEM的生产者还是使用者都具有十分重要的意义。

对于其精度评价已有很多研究，如Monckton等对DEM误差的量化、检测方法和空间分布等进行了研究[1]；Kidner等系统地研究了评价DEM精度的数学模型[2]；汤国安等研究了空间分辨率与地形复杂度对DEM精度的影响[3]；刘学军等基于数据独立方法，分析研究了地形曲面参数计算对DEM精度的要求[4]；王光霞、崔凯等提出一种基于分形分析的DEM精度评估模型[5]。

尽管DEM质量检查与精度评定理论研究取得了丰富的成果，但大多还处于实验阶段，并没有很好地应用到生产实践中去。

德国的Ackermann教授认为，决定DEM精度的主要因素是数据获取，通过使用某种内插方法可以较高地发挥其潜在水平[6]。

矢量化地图的制作方法与要点概述:随着科技的不断发展，矢量化地图已经成为数字地图制作的主流，而相比于传统的栅格地图，矢量化地图具有更高的精度和灵活性。

本文将介绍矢量化地图的制作方法和要点，以帮助读者更好地理解和应用矢量化地图技术。

什么是矢量化地图:矢量化地图是通过将地理信息转化为矢量形式来表示地图的一种地图制作技术。

与传统的栅格地图不同，矢量化地图使用数学方程来描述地理对象的位置、形状和属性等信息，而不是通过像素点来表示。

矢量化地图的制作方法:1. 数据收集:矢量化地图的制作首先需要收集原始地理数据。

这些数据可以包括地理坐标、地物属性、地形高度等信息。

收集数据的方式可以通过GPS定位、航空摄影、地面测量等手段获取。

2. 数据预处理:在进行矢量化地图制作之前，需要对收集到的原始数据进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、清理冗余信息、修复数据损坏等，以保证最终地图的准确性。

3. 地理对象识别:地理对象识别是矢量化地图制作的核心步骤之一。

通过图像处理和计算机视觉技术，可以识别出地理对象的边界和属性。

常用的地理对象包括建筑物、道路、河流等。

4. 矢量数据绘制:在地理对象识别完成后，就可以开始进行矢量数据绘制。

绘制矢量数据需要借助专业的地理信息系统软件，如ArcGIS、QGIS等。

通过选择适当的绘制工具和设置属性，可以实现矢量地图的绘制和编辑。

5. 数据完善与优化:绘制矢量数据后，需要对地图进行数据完善和优化。

这包括添加地图符号、标注地物名称、调整地物位置等。

同时，还需要确保地图的一致性、可读性和美观性。

矢量化地图的要点:1. 数据质量:矢量化地图的数据质量直接影响地图的准确性和可信度。

因此，在制作地图时，需要注意数据的来源和精度。

同时，还需要对数据进行验证和校正，确保其与实际地理情况一致。

2. 地理对象完整性:地理对象的完整性是矢量化地图的重要要点之一。

在识别和绘制地理对象时，需要保证对象的完整性，避免出现断裂或重叠等情况。

测绘技术中的矢量化处理方法1.引言测绘技术是涉及地理信息的一项重要技术，随着科技的不断进步，测绘技术也得到了很大的发展。

而在测绘中，矢量化处理方法是一种重要的技术手段，它能够将地理数据以矢量的形式进行表达和处理。

本文将探讨测绘技术中的矢量化处理方法及其应用。

2.什么是矢量化处理方法矢量化处理方法是指将数据或图像以矢量形式进行表示和处理的技术手段。

在测绘中，原始数据常常以栅格（像素）形式存在，而矢量化处理方法可以将这些栅格数据转化为矢量数据。

矢量数据的表示方式相对于栅格数据更加灵活，可以更精确地表达各种地理要素。

3.矢量化处理方法的分类矢量化处理方法可分为自动矢量化和人工矢量化两种方式。

3.1 自动矢量化自动矢量化是指利用计算机算法和图像处理技术将栅格数据自动转化为矢量数据的方法。

其中，常用的自动矢量化算法包括边缘检测算法、区域生长算法和分割算法等。

这些算法通过对图像的特定处理过程，提取出地理要素的边界或区域，从而实现对栅格数据的矢量化。

3.2 人工矢量化人工矢量化是指通过人工操作将栅格数据转化为矢量数据的方法。

这种方法相比于自动矢量化更加灵活和准确，因为人工操作者可以根据实际情况进行精细调整和修正。

人工矢量化常用于处理需要高精度和高质量的地理数据，例如地理信息系统（GIS）中的地图制作和数据编辑。

4.矢量化处理方法的应用4.1 地图制作地图是测绘技术的重要应用之一，而矢量化处理方法在地图制作中扮演着关键的角色。

通过矢量化处理，地理要素可以以准确的边界和属性进行表达，使地图更加直观、清晰，同时也方便了地图的编辑和更新。

4.2 空间分析矢量化处理方法在测绘技术中的另一个重要应用是空间分析。

利用矢量数据，可以对地理要素进行空间关系的判断和分析，例如计算距离、面积和方位等指标，从而为地理决策提供支持。

4.3 三维建模随着虚拟现实技术的不断发展，三维建模成为了测绘技术的热门领域之一。

通过矢量化处理方法，可以将栅格数据转化为三维矢量数据，进而实现对地理要素的三维建模和可视化。

Ai位图转矢量图步骤
第一步：把一张位图在ai里打开，点选该图片，从ai的对象菜单——实施描摹——描摹选项，如图：
参数设置：
先把阈值改为255，拖到头就行，再把模式改为彩色，这两步不能反；
然后改最佳颜色——你想把该位图分析多少色就设置多少色，一般30色左右，色数越多，分析的效果会更接近原图，但是相应产生的色块也会越多，后期会很麻烦。

所以一般30-40色即可，你可以修改下参数自己看下效果。

输出到色板——勾选后会在ai的颜色面板显示分析的所有颜色样式
路径拟合——是指分析产生的路径对原图轮廓的贴合度，数值越小越接近原图，数值越大轮廓越圆滑，5左右为宜，你，自己有数。

最小区域——是指产生的色块最小值，越小越细致，越大越抽象，一般50左右为宜，可以自己多次设置看看效果；
拐角角度——是指路径的拐角角度，数值越大路径越圆滑，但是并不是越大越好。

20-40就好
设置好这些参数后，点击预览看下效果，同时看下这个对话框的右侧有一组数据，区域数就是位图转为矢量图后产生的色块数，这个数值控制在3000以内哦，2000以内更好，因为比如40*50cm的图，2000色块以内，你编号好编，客户也好填色。

对分析效果满意后，点击设为默认值即确定
第二步：对象菜单——实施上色——创建，什么都不用管，确定
第三部：对象菜单——拼合透明度
全部完成，此时位图变为矢量图，可以把改图保存并导入cdr里进行编号。

看到不少红友提到这样的问题,将自己的一点心得和大家交流一下
位图转为矢量图后的质量是和位图的清晰度是成正比的,如果位图清晰,描出来的矢量图线条就相对会流畅一些,节点也会少一些.如果太模糊,我想任何软件描不好吧
AI描图就要比CD好得多,CD描出来的图,节点多,而且相当不平滑,群组和相剪也很困难,甚至很容易死机,AI就不存在这些问题,因为AI里面有"魔棒"工具,效果和PS一样,还有处理多余节点的工具,编辑就更容易些.
描图结合PS用会更好一些,在PS中将图片处理清晰,再导到AI描效果会好一些.如果颜色多的话也不好描,最好是在PS转为位图,只有黑白两种颜色就好描多了.。

妈妈再也不用担心我的描图啦！
——十八大献礼From 张婧 此教程以T城路网为例，讲述如何使用AI得矢量路网，不用再到CAD里描现状。

Step 1: 打开openstreet地图，/
在地图左上角能看到如图所示选项
Step 2: 输出所需区域
点击输出，选择“手动选择一个不同的区域”，如图
输出格式选择下图，输出为pdf，比率可调
Step 3: 在AI中得到矢量地图
在AI中打开刚才保存的pdf文件，初始显示如图
选中文件，右键“释放剪切蒙版”（我没有中文版，凑合看吧，大概就叫这个），你会发现什么都没发生
点击空白处重新选择文件［一定要重新选择文件，不然不会出现释放剪切蒙版选项］，再次“释放剪切蒙版”，结果如图
取消全选后，把图中的方框删掉，根据图的大小不同会有不同层数的框，一般来说，范围越大框越多。

Step 4：让AI“描图”
选择所需的一段线条，图中以黄色道路线为例
在工具栏中点击“选择－相同－外观”，所有相同线条即被选中
改变其外观，以黑色，2pt为例
新建图层，将其拖拽至新图层并重命名（新建图层后把原图层后面带颜色的点直接拖到新图层后面即可）
其他道路线段同理，可得基本路网如下图
使原图层不可见，得：
其他水系，建筑，绿地等同理，前提是openstreet的地图上有。

如何进行矢量化地形图的制作引言：随着科技的发展和数字化的兴起，矢量化地形图的制作在地理信息系统（GIS）领域扮演着重要的角色。

矢量化地形图不仅可以提供准确、精细的地形信息，还可以为城市规划、环境保护、军事部署等诸多领域提供有效支持。

本文将从数据获取、处理和分析三方面探讨如何进行矢量化地形图的制作。

一、数据获取矢量化地形图的制作首先需要获得高质量的地形数据。

通常，我们可以从卫星影像、航空影像、地面测量等多种数据源获取地形数据。

1.1 卫星影像卫星影像是获取地形数据的常用手段之一。

我们可以通过遥感技术获取卫星影像，并利用图像处理软件对卫星影像进行处理，提取出地形信息。

常见的软件包括ENVI、Erdas等。

利用这些软件，我们可以进行图像纠正、图像增强、特征提取等操作，从而得到高质量的地形数据。

1.2 航空影像航空影像是另一种常用的数据源。

航空影像采集设备通常装载在飞机或无人机上，可以提供更高分辨率、更准确的地形数据。

在获取航空影像之后，我们可以利用遥感图像处理软件进行图像处理，包括图像配准、镶嵌等操作，从而得到清晰的地形图。

1.3 地面测量除了卫星影像和航空影像，地面测量也是获取地形数据的常见手段。

地面测量可以通过全站仪、激光扫描仪、GPS等设备进行。

全站仪可测量出地面的坐标和高程信息，而激光扫描仪可以获取地面的三维表面信息。

利用这些设备获取的数据，我们可以进行后续的处理和分析。

二、数据处理在获得地形数据后，我们需要对其进行处理，以达到更好的质量和精度。

数据处理可以包括数据预处理、去噪、数据拟合等步骤。

2.1 数据预处理数据预处理是指在进入正式处理之前对数据进行初步处理。

这包括格式转换、数据平滑、空间插值等操作。

通过数据预处理，可以有效降低数据的噪声，并减小误差。

2.2 去噪地形数据中可能存在各种噪声，如孤立点、强度异常点等。

这些噪声会对数据的准确性造成影响。

为了去除这些噪声，我们可以利用滤波算法对数据进行去噪处理。

人工智能（AI）技术与数字化测绘技术在测绘工程领域的应用与发展摘要：随着人工智能技术的飞速发展，测绘工程领域也开始广泛采用这些技术，以提升工程的质量和效率。

本文主要探讨了人工智能（AI）在测绘工程中的应用，特别是在数据采集、图像处理、自动化建模、虚拟现实、无人机测绘、机器学习与预测分析、地理信息系统、地图信息提取、地形模型构建、测量与定位等方面。

现阶段，科学技术日臻完善，数字测量技术不断丰富，各种技术在发展中得到广泛应用。

数字测量技术与传统测量技术相比具有非常显著的优势。

相信人工智能技术结合数字化技术在测绘工程领域具有广阔的发展前景。

一、技术背景随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域。

测绘工程作为一门空间信息科学，对于获取、处理、分析和管理地理空间数据至关重要。

传统测绘方法由于人力、物力等限制，往往存在效率低下、精度不高等问题。

因此，探究AI技术在测绘工程中的应用具有重要意义。

数字测绘技术在工程测量中的应用越来越广泛，其优势也越来越明显。

因此，得到了市场的一致好评。

它具有传统技术无可比拟的优势，能够满足不同客户的不同需求。

未来是数字化时代。

毫无疑问，数字化测量技术将在测绘工程领域做出更大的贡献。

二、研究目的研究目的是探讨AI技术在测绘工程中的应用方式和发展趋势，以提高测绘工程的效率、准确性和自动化水平。

通过研究AI技术在地图信息提取、地形模型构建、测量与定位等方面的应用，为相关领域的研究和实践提供参考。

三、人工智能（AI)与数字化测绘技术介绍1.人工智能（AI）技术1.1数据采集人工智能（AI）在测绘工程中的数据采集方面具有重要作用。

通过无人机、卫星遥感等技术，AI可以快速、准确地获取和处理大量的空间数据。

例如，无人机可以搭载高分辨率相机和激光雷达等设备，从空中获取高精度的地形数据，再通过AI算法进行处理和解析，为后续的测绘工作提供宝贵的数据基础。

1.2图像处理在图像处理方面，AI也展现出强大的能力。

使用Illustrator绘制矢量图形的基础教程Illustrator 是一个强大的图形设计软件，它被广泛用于绘制矢量图形。

本文将为您介绍使用 Illustrator 绘制矢量图形的基础教程。

第一章：介绍在本章中，我们将介绍什么是矢量图形以及为什么要使用Illustrator 进行矢量图形的绘制。

矢量图形是由数学公式定义的，可以无损放大和缩小，而不会失去图像质量。

相比之下，位图图形使用像素点定义，放大后会出现锯齿和失真。

第二章：软件安装和界面简介在本章中，我们将讲解如何安装 Illustrator 软件，并介绍其主要界面元素。

您将学会如何创建新的画布、选择工具和面板的基本布局。

第三章：基本形状的绘制本章将教您如何使用 Illustrator 的基本形状工具来绘制简单的图形。

您将学会如何画直线、矩形、圆形和椭圆等。

我们还将介绍如何使用填充和描边来装饰图形。

第四章：路径工具的运用路径工具是 Illustrator 中非常重要的工具之一。

在本章中，我们将详细介绍如何使用铅笔工具、钢笔工具和刷子工具来创建和编辑路径。

您将学会如何绘制自由曲线、直线段和曲线段，并使用锚点和控制柄调整路径形状。

第五章：颜色和渐变颜色对于图形设计非常重要。

在本章中，我们将介绍如何使用Illustrator 的调色板、取色器和颜色面板来选择和编辑颜色。

您还将学会如何应用和编辑渐变，使图形更加生动和丰富。

第六章：图层和组织图形元素图层是 Illustrator 中用于组织和管理图形元素的重要工具。

在本章中，我们将讲解如何创建、编辑和分组图层。

您将学会如何使用图层面板调整图形元素的可见性、顺序和属性。

第七章：文本和排版在本章中，我们将介绍如何在 Illustrator 中添加和编辑文本。

您将学会如何应用字体、样式和大小，并调整文本的对齐和换行方式。

我们还将讲解如何进行字符和段落级别的排版。

第八章：效果和样式在本章中，我们将介绍 Illustrator 中的效果和样式功能，以添加一些特殊效果和风格到图形中。