一种自然邻近关系查询的空间索引结构

自然邻近关系在空间数据库管理系统中具有十分重要的地位。为了克服Voronoi图受空间目标位置的影响,本文采用约束Delaunay三角网,针对在二维欧式空间中离散面目标的自然邻近关系查询问题。首先对离散面进行三角剖分,然后将代表相同邻近关系的三角形合并成一个union,进而建立面目标自然邻近关系表达结构-Unions Delaunay。通过与Unions Delaunay相结合建立空间索引结构-R-tree Gridfile来实现对空间目标自然邻居完备的候选集提取以及索引结构的更新。对比实验结果表明R-tree Gridfile索引结构能够有效支持空间目标的自然邻近关系查询。     

基于球面投影的单站地面激光扫描点云构网方法

为正确判断点与点之间的邻接关系,结合单站地面激光扫描点云数据的特性,提出了利用球面投影对其构建三角网的方法;讨论了球面Delaunay构网方法的若干细节;采用球面有向搜索和球面LOP局部优化算法,提高了构网时间效率;实验表明本方法能快速、有效的对单站激光扫描点云构网。相似文献   

凸包插值算法的改进与实现

研究了凸包插值算法在n维欧拉空间构造Delaunay三角网的应用,提出了其三角剖分不惟一的重大缺陷,采用了限制区域生长法解决了这一缺陷。     

一种高阶Delaunay三角网生成算法

Delaunay三角剖分是构建数字地形模型的有效方法,但是该方法可能产生人工大坝和局部极小问题,使得地形模型不能很好地反映原始地形的真实面貌。本文在Delaunay三角网的基础上引入了高阶Delaunay三角网,并给出了一种高阶Delaunay三角网生成算法。实验表明,高阶Delaunay三角网能够有效地减少地形的局部极小数量,是建立数字高程模型的一种新方法。因此,采用高阶Delaunay三角网建立的地形模型更接近于实际地形。     

多约束的平面点集形状重构方法

针对平面点集空间分布的复杂性,本文提出了一种基于Delaunay三角网的平面点集形状重构方法。首先采用一种简单且实用的数据结构以表达Delaunay三角网中嵌入的几何信息和拓扑信息,然后由外向内迭代过滤Delaunay三角网得到一个大概边界,最后进一步考虑边界的凹凸信息和空洞现象,获取最终的精细边界。试验结果表明与其他典型的Delaunay三角网重构方法相比,本文提出的算法能更好地适用于平面点集空间分布的复杂性,通过所构建的数学模型实现了凸凹多边形内外边界提取。     

利用Delaunay细分进行噪声点云曲面重建

针对噪声点云曲面重建,提出了一种基于Delaunay细分的曲面重建算法。首先以点云法向为约束,采用抗差估计的方法拟合球面近似局部曲面;然后利用沿坐标轴的包围盒树结构（axis aligned bounding boxes tree,AABB-tree）快速搜索与线段相交的曲面包围球,以各包围球球心为初值、半径为可信区间,并行化迭代计算出线段与球面的首个交点,该交点可近似为线段与曲面交点;最后不断地插入交点进行Delaunay细分,从而网格化曲面。实验结果表明,当点云噪声较大时,该方法可以快速、稳健地重建出高质量曲面,且曲面重建精度较高。     

Delaunay三角网的并行构网算法

针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。     

GIS中DelaUnaY三角网的快速建立及拓扑自动生成

Delaunay三角网（TIN）是GIS中DTM模型的重要表示方法和分析处理手段。提出了一种构网、自动生成拓扑关系的整体思路，并利用面向对象的技术具体设计了算法，具有建模快、误差小、效率高等优点。     

利用最新空间数据检测固体地球形态变化研究

固体地球形态变化作为一个古老的科学话题一直受到地球动力学研究学者的关注和讨论,本文搜集了全球近4 000个空间技术台站最新实测数据,利用经典的Delaunay三角网构建地球数学模型,对固体地球表面积和体积变化进行重新计算,实验发现:固体地球整体存在压缩趋势,而且全球均存在不同程度的非对称构造变化。     

格网划分的Delaunay三角网快速生成算法

针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。