【边缘提取】

1. 首先提取地形的特征点（山脊点、山谷点、鞍部点等）
2. 将特征点连成地形特征线（山脊线、山谷线）

【步骤】

1. 设计一个2×2窗口以对DEM格网阵列进行扫描；
2. 第一次扫描中，将窗口中的具有最低高程值的点进行标记，自始至终未被标记的点即为山脊线上的点；
3. 第二次扫描中，将窗口中的具有最高高程值的点进行标记，自始至终未被标记的点即为山谷线上的点

【缺陷】

1. 取特征点时必须排除DEM中噪声的影响；
2. 特征点连接成线时的算法设计较为困难。

【基于地形表面几何形态分析原理】的典型算法就是断面极值法
【基本思想】地形断面曲线上高程的极大值点就是分水点，而高程的极小值点就是汇水点

【过程】

1. 找出DEM的纵向与横向的两个断面上的极大、极小值点，作为地形特征线上的备选点；
2. 根据一定的条件或准则将这些备选点划归各自所属的地形特征线

【主要缺陷】

1. 由于这种方法对地形特征线上的点的判定与其所属的地形特征线的判定是分开进行的，在确定地形特征线时，全区域采用一个相同的曲率阈值作为判定地形特征线上点的条件。因此它忽略了每条地形特征线必然存在的曲率变化现象。
2. 由于该方法只选择纵、横两个断面来去确定高程变化的极值点，因此它所确定的地形特征线具有一定的近似性，与实际的地形特征线有一定的差异，有时候还会出现遗漏

【基本思想是】

1. 按照流水从高至低的自然规律，顺序计算每一栅格点上的汇水量，然后按汇水量单调增加的顺序，由高到低找出区域中的每一条汇水线。
2. 根据得到的汇水线，通过计算找出各自汇水区域的边界线，就得到了分水线

【评价】算法采用了DEM的整体追踪分析的思路与方法，分析结果具有系统性好，还便于进行相应的径流成因分析
【缺陷】该方法也存在以下两个明显的缺陷

1. 由于该算法所计算的汇水量与高程有关，计算的结果必然是高程值大的地形特征线上的点的汇水量小，高程值小的地形特征线上的点的汇水量大。
2. 由于该算法降格汇水区域的公共边界视为分水线，因此它所确定的分水线均为闭合曲线，这与实际的地形特征线（山脊线）不符

【基本思路】

1. 首先采取较稀疏的DEM格网数据，按流水物理模拟算法去提取区域内概略的地形特征线；
2. 然后用其引导，在其周围邻近区域对地形进行几何分析，来精确的确定区域的地形特征线

【基本步骤】

1. 概略DEM的建立
2. 地形流水物理模拟
3. 概略地形特征线提取
4. 地形几何分析
5. 地形特征线精确确定

这一算法的关键在于：求出已提取的概略的地形特征线与DEM格网线的交点，在该交点附近的一个小区域内，对DEM数据进行几何分析，即找出该区域内与概略的地形特征线正交方向地形断面上高程变化的极值点，该点即为地形特征线的精确位置

【SOS】DEM–>求slope–>求slope，得到SOS
SOS所得到的高值就是在纵剖面上出现明显转折变化的地形结构线
【SOA】DEM–>求坡向–>求坡度
SOA中所有的山脊线和山谷线都能体现出来
【缺点】这种方法提取出来的，不能够区分哪个是山脊、哪个是山谷
【解决】还需要进行正负地形分割，看是高的，还是低的

【基本思路】

1. 利用DEM数据提取地面的平面曲率，可同时提取得到山脊线和山谷线
2. 根据已有的正负地形特征，负地形中的为山谷线，正地形中的为山脊线

【评价】该种方法提取的山脊、山谷的宽度可由选取平面曲率的大小来调节，方法简便效果好。

转载自：https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/82967666