【摘 要】
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本文首先分析数字高程模型的数字特征，并在此基础上对基于分形变换和小波变换的压缩方案进行了深入研究。实验结果表明，DEM数据具有很强的相关性，在小波变换下，可实现10～19倍的无
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本文首先分析数字高程模型的数字特征，并在此基础上对基于分形变换和小波变换的压缩方案进行了深入研究。实验结果表明，DEM数据具有很强的相关性，在小波变换下，可实现10～19倍的无损压缩率，并具有可分级渐进传输的特性，这对于虚拟地理环境三维建模及其基于网络的分布可视化具有非常重要的现实意义。
本文应用该研究结果，一方面可以在不损失精度情况下实现较高的压缩比，另外一方面可以满足可视化过程中快速渐变显示的需要。
本文指出，虽然利用数字高程模型自相似性的分形变换具有更高的理论压缩效率，但限于搜索匹配算法的计算复杂度，分形压缩目前离实际应用还有较大的距离。
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