顾及地形特征的DEM脆弱水印完整性认证算法
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析地形是地球表面的地势形态，通过地形特征提取与分析可以帮助我们更好地理解和研究地球表面的特点和变化。
高分辨率数值地形模型(DEM)是一种用于描述地球表面地形特征的数字地形模型，它通过采集和处理大量的地理数据来构建一个具有高精度的表面地形模型。
地形特征提取主要包括侧向地形特征和垂向地形特征。
侧向地形特征包括地形坡度、曲率、坡向等，这些特征可以用来分析地形的斜率和变化趋势。
垂向地形特征包括海拔高度、地面高度差等，这些特征可以用来分析地形的高度差异和起伏变化。
在高分辨率DEM的基础上，可以使用多种方法来提取和分析地形特征。
一种常用的方法是使用地理信息系统(GIS)软件，通过栅格分析功能来提取和分析地形特征。
地理信息系统软件可以将高分辨率DEM数据转换为栅格数据格式，并利用栅格分析工具来计算地形特征，例如坡度、曲率和坡向等。
另一种方法是使用特定的地形分析软件，例如地形分析软件(Terrain Analysis System, TAS)或地形工具包(Terrain ToolKit, TTK)等。
这些软件具有更强大的地形分析功能，可以进行更复杂的地形特征提取和分析。
地形特征提取与分析可以帮助我们更好地了解地球表面的地形变化和分布规律。
通过分析地形特征，可以发现地球表面的地形类型和形成机制，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
例如，通过分析地形坡度和高度差等特征，可以划定不同地形类型的边界，并对不同地形类型的自然资源和生态环境进行评估和保护。
此外，通过分析地形特征还可以预测地质灾害的潜在位置，例如山体滑坡、地震断层等，从而为地质灾害风险评估和防灾准备提供参考。
总之，基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析是一项重要的地理研究工作。
通过提取和分析地形特征，可以深入了解地球表面的地形变化和分布规律，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
随着技术的不断发展，高分辨率DEM的应用将进一步推动地形特征提取与分析的发展，为人类认识地球表面提供更丰富的信息和理解。
DEM精度评估方法的探讨
DEM精度评估方法的探讨一、前言DEM就是将高过程模型进行数字化处理，它是GIS里面最为重要的有关于空间的数据资料，它也是进行地形等各方面地质勘探等分析处理需要的核心数据。
就现在看来，我国的DEM发展情况主要是1∶6万和1∶26万的DEM处理方式，并且可以在多个方面进行分析和利用，例如可以在测绘、资源勘探、污染环境方面、以及防治灾害方面起到了很大的作用，是当前中国有关科研单位和政府防治部门必备的一项技术。
它具有简单易操作的特点，给工作带来很大的方便。
但是，DEM现在存在一个很大的问题，就是现在社会快速发展，人们对物质需求也随之增加，对物质的勘探就要求准确且快速。
现在的DEM数字高程模型的精度已经完全不能满足现代人的追求，国外等各类DEM已经开始不断的开发和提升，对DEM误差的存在控制也获得了一些进展。
通过一系列的加强和规范标准，对DEM的数据精度采集并研究，现在已经可以为GIS等用具分析各类的地形及产品提供可靠带来可用价值和理论上的意义。
比如现在常用的就是数据离散化，从而构建成一个T型模式，这种方式直接明了，很让大多数用户喜欢。
但是，使用这种方式的话，就会出现原始的数据离散化以后就会丢失一部分，只有那些等高线图形和数字化的等高线数据保存了下来，这就造成了二次误差的产生，使最终结果不太可信。
这里的等高线指的是数据离散化以后，对采样点的插值处理，使它的曲线更加完美好看的一种方法。
它最后表达的是一种非常抽象的曲线形势，虽然有了坐标体现，但是它始终是一种老式制图方式，没有创新性和可视性。
唯一的好处就是它对地面高程和地形变化可以直接的表达。
特别是在地貌的形态表现上可以呈现出高质量的画面，简称TIN方式。
这是GIS中关键所在。
本文详细的讨论了在等高线基础上来研究DEM的构建和其精度的分析，如何评估和实现。
针对TIN的DEM构造中出现的“平三角形”，主张一些可以减少其存在的方法，这就包含了增加特征点和拉格朗日插值多线式的算法。
DEM数字水印算法研究
DEM数字水印算法研究DEM（Digital Elevation Model）数字高程模型是地理信息科学中一种常用的数字地形分析方法，它描述了地球表面的高程信息。
数字高程模型在地理测绘、土地资源调查、水文地质研究等领域具有广泛的应用。
然而，由于数字高程模型数据容易被篡改和盗用，保护数字高程模型数据的安全性和完整性成为一项重要的研究课题。
为了解决数字高程模型数据的篡改和盗用问题，数学家和计算机科学家们提出了一种称为DEM数字水印算法的技术。
DEM数字水印算法通过嵌入特定的水印信息到高程数据中，实现对数字高程模型数据的保护。
水印信息的嵌入过程对原始高程数据的改变很小，对数据质量的影响较小，因此得到了广泛的应用。
DEM数字水印算法主要包括两个步骤：水印信息的嵌入和水印信息的提取。
水印信息的嵌入是将特定的信息嵌入到数字高程模型数据中的过程。
这一过程可以通过修改高程数据的特定位来实现，也可以通过调整高程数据的分布规律来实现。
水印信息的提取则是从经过嵌入水印处理的数字高程模型数据中恢复出原始的水印信息。
在DEM数字水印算法的嵌入过程中，需要考虑数据的安全性和嵌入算法的鲁棒性。
数据的安全性主要表现在水印信息的隐蔽性和抗攻击性。
水印信息的隐蔽性要求嵌入的水印不容易被检测或删除；抗攻击性要求嵌入的水印能够抵抗各种攻击手段，如噪声添加、数据压缩等。
嵌入算法的鲁棒性则要求水印信息能够在各种情况下被正确提取出来，不易受到高程数据的变化、扰动等影响。
DEM数字水印算法的提取过程与嵌入过程相对应。
提取水印信息需要根据嵌入算法的特定规律对经过水印处理的数字高程模型数据进行解码和分析。
提取算法的准确性和速度是评价一种DEM数字水印算法好坏的重要指标。
准确性是指提取算法能够正确地恢复出嵌入的水印信息；速度是指提取算法的运行时间或处理速度。
DEM数字水印算法在保护数字高程模型数据方面具有很大的潜力和应用前景。
它可以有效地抵抗数据篡改和盗用，提高数字高程模型数据的安全性和完整性。
测绘技术中的DEM数据处理方法
测绘技术中的DEM数据处理方法引言测绘技术是一门用于测量和描述地球表面特征的学科。
其中，DEM（数字高程模型）数据是构建地形模型和进行地形分析的重要基础。
本文将探讨测绘技术中常用的DEM数据处理方法，包括数据获取、处理和应用。
一、DEM数据获取DEM数据的获取主要有遥感和GPS测量两种方法。
1. 遥感方法遥感技术通过卫星、航空器或无人机获取的遥感图像，可以得到大范围的地表高程信息。
遥感影像中的像元灰度值可用于计算地表高程，从而生成DEM数据。
在遥感方法中，常用的DEM获取技术包括立体像对匹配以及影像解析度的处理。
2. GPS测量方法全球定位系统（GPS）是一种基于卫星定位的技术，可用于获取地表的三维坐标信息。
通过测量地面上的GPS控制点，可以建立参考坐标系统，并计算出DEM 数据。
GPS测量方法精度高、定位准确，适用于小范围的地形测量。
二、DEM数据处理获取到原始的DEM数据后，需要进行一系列的处理步骤，以提高数据的精度和准确性。
1. 数据清洗原始的DEM数据中可能存在各种噪声和异常值，需要进行数据清洗。
主要包括去除无效点、补充缺失数据、平滑数据等操作。
常用的方法有中值滤波、高斯滤波和插值等。
2. 数据配准将DEM数据与地理坐标系统进行配准，以确保数据与实际地貌一致。
配准包括对DEM数据进行大地坐标转换、投影变换等操作，以保证DEM数据与其他地理信息数据的一致性。
3. 数据融合不同来源的DEM数据具有不同的精度和空间分辨率，可以通过数据融合的方法将它们合并为一幅高质量的DEM数据。
数据融合方法包括加权平均法、多分辨率分析法等。
三、DEM数据应用DEM数据在测绘技术中有广泛的应用，包括地形分析、地质勘查、土地规划等方面。
1. 地形分析DEM数据可以用于构建三维地形模型，进行地形分析和地貌研究。
通过对DEM数据的分析，可以提取地形特征，如山脉、河流等，并进行地形参数计算、可视化表达等。
2. 地质勘查DEM数据在地质勘查中起到重要作用。
dem精度评估方法
形等。
边缘直方图形状特征
03
通过对边缘直方图进行形状分析，提取形状特征，如对称性、
连续性等。
边缘直方图相似度比较
01
02
03
直方图相交距离
计算两个边缘直方图的相 交距离，作为相似度指标 。
直方图交叉相关
利用交叉相关系数计算两 个边缘直方图的相似度。
直方图平方差和
计算两个边缘直方图的平 方差和，作为相似度指标 。
03
基于统计学的精度评估方法
均方根误差（RMSE）
总结词
均方根误差是一种常用的统计学精度评估方法，用于衡量预测值与实际观测值之间的标准偏差。
详细描述
均方根误差（RMSE）的计算公式为：$\sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y_i})^2}$，其 中 $y_i$ 是实际观测值，$\hat{y_i}$ 是预测值，$N$ 是样本数量。RMSE的值越小，表示预测的模型 精度越高。
实验数据与实验设计
数据来源
实验所采用的数据来源于某地区的数字高程模型（DEM）， 通过选择其中一部分区域作为实验区，获取相应的精度评估 数据。
实验设计
采用多种常见的DEM精度评估方法，如均方根误差（RMSE ）、平均绝对误差（MAE）和结构相似性指数（SSIM）等， 对实验区内的DEM数据进行精度评估。
均方误差（MSE）
总结词
均方误差是一种常用的统计学精度评估方法，用于衡量预测值与实际观测值之间的平均差异。
详细描述
均方误差（MSE）的计算公式为：$\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y_i})^2$，其中 $y_i$ 是实际观测值 ，$\hat{y_i}$ 是预测值，$N$ 是样本数量。MSE的值越小，表示预测的模型精度越高。
DEM基础知识整理
DEM基础知识整理DEM基础知识DEM即地面数字高程Digital Terrain Model, 是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
如地面温度、降雨、地球磁力、重力、土地利用、土壤类型等其他地面诸特征。
数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。
高程是地理空间中的第三维坐标。
数学表达为：z = f（x，y）DEM是DTM的一个子集，是DTM的基础数据，最核心部分，可以从中提取出各种地形信息，如高度、坡度、坡向、粗糙度，并进行通视分析，流域结构生成等应用分析。
DTM（Digital Terrain Model），数字地面模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一种模拟表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
x、y表示该点的平面坐标，z 值可以表示高程、坡度、温度等信息，当z表示高程时，就是数字高程模型，即DEM。
地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。
数字高程模型是地形曲面的数字化表达，就是说，DEM是在计算机存储介质上科学、真实地描述、表达和模拟地形曲面实体，因此它的建立实际上是一种地形数据的建模过程。
DEM的建立首先要对地形曲面进行抽象、总结和提炼，形成高度概括的地形曲面数据模型，然后在此数据模型基础上，将观测数据按照一定的结构组织在一起，形成对数据模型的表述，最后借助计算机实现数据管理和地形重建。
1.DEM质量评价标准保凸性：若逼近面与实际曲面的波动次数相等或接近，而且两者对应的脊线、谷线位置和走向基本一致，则保凸性好，反之保凸性差。
逼真性：逼近面F(x,y)和实际地形曲面f(x,y)对应点之间应满足关系式：MAX|f(x,y)-F(x,y)|≤σ，则认为逼近面达到逼真性要求。
光滑性：光滑性是指曲线上切线方向变化的连续性，或者说曲线上曲率的连续性。
如何利用测绘技术进行地质脆弱性评价
如何利用测绘技术进行地质脆弱性评价测绘技术在地质脆弱性评价中的应用地质脆弱性评价是指通过对地质条件进行科学分析和评价，判断地质体的稳定性和抵抗灾害的能力。
随着人类对自然资源的不断开发利用，地质脆弱性评价的重要性日益凸显。
而测绘技术作为衡量地理空间信息的基础工具，在地质脆弱性评价中发挥着至关重要的作用。
本文将介绍如何利用测绘技术进行地质脆弱性评价。
首先，利用测绘技术收集地理空间数据。
测绘技术可以通过各种手段获取大量的地理空间数据，包括地形地貌、植被覆盖、水文地质等信息。
这些数据提供了评估地质脆弱性所需的基础信息，有助于深入了解地质条件和地质体的特征。
例如，通过遥感技术获取高分辨率的卫星图像，可以清晰地显示出地表的特征，包括地面的起伏、坡度、植被覆盖等。
通过测绘技术采集和整理这些数据，可以建立完整的地理空间信息数据库。
其次，利用测绘技术对地质脆弱性进行定量分析。
通过对地理空间数据的处理和分析，可以运用不同的算法和模型评估地质体的脆弱性。
例如，可以利用数字高程模型（DEM）来计算地形参数，包括坡度、坡向、高程等。
这些参数可以反映地质体的坡度陡缓程度、地势变化等特征，从而评估其抗灾能力。
此外，还可以利用遥感数据和地质数据进行空间分析，识别出可能存在的地质灾害隐患区。
通过对地质体进行定量分析，可以为地质脆弱性评价提供科学的依据。
然后，利用测绘技术进行地质脆弱性综合评价。
地质脆弱性评价是一个综合性的过程，需要考虑多个因素的综合影响。
测绘技术提供了丰富的地理空间信息，可以将多种数据进行集成和分析，得出综合评价结果。
例如，可以将地形参数、植被覆盖、土壤条件等因素进行加权叠加，得出地质脆弱性指数。
这样的评价结果能够较为准确地反映地质体面临灾害风险的程度，有助于制定相应的灾害防治措施。
最后，利用测绘技术进行地质脆弱性评价结果的可视化展示。
测绘技术可以利用地理信息系统（GIS）进行数据可视化处理和结果呈现。
通过地图、图表等方式展示评价结果，使得相关人员能够直观地了解地质脆弱性的分布状况和地理空间特征。
测绘技术在山地洪灾风险评估中的关键步骤解析
测绘技术在山地洪灾风险评估中的关键步骤解析洪灾对于山地地区来说是一种常见而又严重的自然灾害。
山地洪灾不仅给人们的生活带来巨大影响，还带来了巨大的经济损失。
因此，准确评估山地洪灾风险是非常重要的。
而测绘技术在山地洪灾风险评估中扮演着至关重要的角色。
本文将分析测绘技术在山地洪灾风险评估中的关键步骤。
一、地形数据获取准确的地形数据对于山地洪灾风险评估至关重要。
测绘技术可以通过卫星遥感、空中摄影以及地面测量等方式获取地形数据。
其中，卫星遥感可以提供大范围的地形数据，如数字高程模型（DEM），这对于山地洪灾风险评估的宏观分析很有帮助。
空中摄影则可提供更加详细的地形数据，如数字正射影像图，可以用于绘制流域的河道和次生水系等细节。
地面测量主要是通过全站仪、GPS等测量仪器进行，可以获取到更加准确的地形数据，尤其在复杂地形区域进行实地测量十分重要。
二、水文数据收集水文数据的收集对于洪灾风险评估是不可或缺的。
测绘技术可以使用水位计、降雨量计等监测设备进行实时数据采集。
这些数据可以帮助分析现有的洪灾历史数据，计算降雨引起的洪水量，进一步预测潜在的洪灾风险。
三、洪水模拟洪水模拟是测绘技术在山地洪灾风险评估中的重要环节之一。
通过基于地形数据和水文数据，可以使用数学模型来模拟洪水泛滥的情况。
这个过程可以通过计算机软件来完成，根据洪水的概率和强度，可以预测洪水的范围、深度和速度，为洪灾风险评估提供数据支持。
四、脆弱性评估脆弱性评估是根据洪灾风险区域的社会、经济和环境特征，对可能受洪灾影响的人口、财产和环境进行评估。
测绘技术可以通过获取地理信息、人口分布等数据，进一步分析灾害风险承受能力，评估可能受灾的区域，为灾害管理部门提供决策支持。
五、风险评价通过整合地形数据、水文数据、洪水模拟结果以及脆弱性评估结果，可以对山地洪灾风险进行全面评估。
这个过程中，测绘技术发挥着重要的作用。
通过地理信息系统（GIS）技术，可以将不同数据进行叠加分析，生成风险评估图。
基于SHA-3的脆弱图像水印算法
基于SHA-3的脆弱图像水印算法宋培非;岳桢;杨润东;李子臣【摘要】为了增强水印的真实性和完整性认证,提出了一种适用于数字媒体产品内容认证的脆弱水印算法.首先将水印嵌入到载体图像的图像点的LSB(least significant bit),然后采用SHA-3函数将水印信息生成一组摘要值并保存.认证阶段,将提取的水印信息经过SHA-3函数生成一组新的摘要值,并与之前的摘要值进行比较,判断信息是否遭到篡改.实验结果表明该脆弱水印算法具有良好的认证能力.【期刊名称】《北京印刷学院学报》【年(卷),期】2018(026)009【总页数】3页(P80-82)【关键词】脆弱水印;SHA-3函数;完整性认证;LSB【作者】宋培非;岳桢;杨润东;李子臣【作者单位】北京印刷学院信息工程学院,北京 102600;北京邮电大学信息安全中心,北京 100876;北京印刷学院信息工程学院,北京 102600;北京印刷学院信息工程学院,北京 102600【正文语种】中文【中图分类】TP30数字媒体在带给人们方便的同时，也引入了一些潜在的危险，它们很容易被修改。
以数字图像为例，对X光的一个不经意的修改可能会造成误诊；作为物证的照片如果被恶意地修改就可能扭曲法律事件的真实面貌；新闻发布网站需要确认所发布的图像是否属实，等。
因此，在这个信息数字化的时代，如何对数字媒体内容的真实性、完整性实施有效保护成为一个严峻的现实问题，而脆弱水印技术则为这一问题提供了一条有效地解决途径［1-2］。
文献［3］提到的基于LSB的信息隐藏算法简单易实现，是很方便的快速隐藏秘密信息的方法，但这个方法的安全性和可靠性还需要进一步提高。
本文所研究的方法是在此基础上加了一个SHA－3函数，分别对嵌入前和提取后的水印信息进行 hash并比较，因此进一步保证了水印信息的真实性和完整性认证。
1 相关理论知识1.1 脆弱水印基本理论鲁棒水印和脆弱水印分别完成版权保护和内容真实性、完整性认证功能。
可证明安全的可擦除脆弱数字水印
可证明安全的可擦除脆弱数字水印童伟;朱岩【摘要】Aiming at the security problem of fragile watermarking,an erasable fragile watermarking scheme with provable security for image authentication was proposed.This scheme was proved secure from three properties,including maximum likelihood estimation of error detection,unpredictability of hiding signature,and unforgeability against tamper attacks.These researches further improved the security of erasable fragile watermarking from the provable security perspective.Experimental results show that the original digital media can be recovered pixel-by-pixel during the verification process of the proposed scheme without impairing the accuracy authentication of fragile watermarking.%针对图像原始性认证的脆弱数字水印安全性问题,提出一种可擦除脆弱水印构造方案.该方案可被证明具有错误检测的最大似然估计性、签名信息不可预测性、抗篡改攻击的不可伪造性,进一步提高可擦除脆弱数字水印的可证明安全性.实验结果证明,该方案在认证的过程中能够逐个像素地恢复出作品的原貌,不会丢失脆弱水印的精确认证功能.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】5页(P679-683)【关键词】媒体认证;数字水印;可擦除;脆弱水印;可证明安全【作者】童伟;朱岩【作者单位】青海大学计算机技术与应用系,青海西宁810016;北京科技大学计算机与通信工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP309+.20 引言数字媒体的无损表示、存储和应用对数字媒体的保护提出了更高的要求。
测绘技术中的DEM数据精度评定技巧
测绘技术中的DEM数据精度评定技巧测绘技术是一门研究地球表面形状和地物分布的学科，而DEM（Digital Elevation Model）数据则是测绘技术中最为重要的数据之一，用于描述地形表面高程信息。
DEM数据的精度评定是评估数据质量和可靠性的重要步骤，本文将讨论如何进行DEM数据的精度评定，并介绍一些常用的评定技巧。
一、DEM数据精度评定的重要性DEM数据是数字地形模型的简称，由高程值构成的栅格数据网格。
在地理信息系统、地形分析、水文建模等领域广泛应用。
然而，由于各种原因，DEM数据往往存在不同程度的误差，可能会影响到后续分析和决策的准确性和可靠性。
DEM数据精度评定的目的是确定DEM数据的真实度和可信度，从而为后续的地理分析、空间建模和决策提供可靠的基础。
只有经过合理的评定和校正，才能保证DEM数据在地学研究和应用中发挥其最大的作用。
二、DEM数据精度评定的方法1. GPS定位技术GPS是全球定位系统的缩写，其基本原理是利用卫星发射的信号来测定接收机的位置。
通过将GPS接收机置于地面上的某个点，利用接收到的卫星信号计算出该点的实际位置，然后将其与DEM数据中相应位置的高程值进行比较，得出DEM数据的精度。
2. 水准测量水准测量是利用水平仪测量高程差异的方法，通过精确的水准仪器和设备，可以测量实际地面上的高程值。
将测得的实际高程值与DEM数据中相应位置的高程值进行比较，可以得出DEM数据的误差。
3. 参考数据对比法参考数据对比法是通过收集实际测量的高程点数据，与DEM数据进行对比，评估DEM数据的精度。
一般通过选择代表性的高程点，利用GNSS测量仪器进行实地测量，然后与DEM数据中相应位置的高程值进行对比，得出DEM数据的精度。
三、DEM数据精度评定的技巧1. 数据源选择在进行DEM数据精度评定时，首先要选择合适的数据源，保证数据的质量和可靠性。
一般来说，官方发布的DEM数据和经过评估认证的数据源较为可靠，可以作为参考数据进行对比评定。