面向地表上、下集成的二维/三维单纯形剖分算法实验

对地上实体、地形表面和地下实体的集成建模是国内外研究的热点。本文以单纯复形理论,提出了一种以约束Delaunay三角网为纽带,用边界表示模型-不规则三角网-四面体格网的集成空间数据模型,对地上实体、地表和地下空间对象进行无缝集成。用边界表示模型表达地面上复杂的对象,用不规则三角网表达地形,用四面体格网表示地质体对象。对传统的逐点插入法构建约束Delaunay三角网算法进行改进,生成约束Delaunay三角网,对地上实体和地表进行集成。其对不同的地层数据分别进行Delaunay三角剖分,构成四面体剖分的上下边界,构建上、下地层之间的侧边界,形成空腔,进而对空腔进行四面体剖分,形成分层表达的地质体对象。同时设计了一个原型系统,对算法进行验证,展示了其实验结果。     

结合离散网格曲率和克里金的空间插值方法研究

提出了一种结合离散网格曲率和克里金的空间插值方法,根据钻孔点数据构建初始Delaunay三角网,迭代计算三角网格点的高斯曲率,根据曲率的大小动态选择待插值点的位置,新点的高程值用克里金插值生成,完成三角网插值。在三维地质建模中实践证明,本方法在保证插值点精度的情况下,提升了曲面模型的光滑性,以较少的三角面片准确表达曲面模型的特征信息。     

基于Delaunay三角网的GPS控制网同步环和异步环自动搜索算法研究

计算GPS网中的同步环或异步环闭合差是检核GPS控制网测量精度的重要依据,手工方式费时又容易出错,而某些商业软件搜索闭合环存在一定的缺陷,无法搜索到所有的独立闭合环.为此,在构建Delaunay三角网的基础上,提出了一种新的GPS控制网同步环和异步环自动搜索算法.实验证明,该算法实现了GPS网中所有可能的同步环、异步环...     

河网自动综合中Delaunay三角的应用

在地图数据处理和GIS分析应用中,河网自动综合是制图综合的一个重要组成部分,其中涉及到从双线河向单线河转化的过程及河间距的研究。本文利用Delaunay三角网中的三角形的边连接具有的空间邻近性特点,介绍了用Delaunay三角网结构的骨架线来提取双线河流中轴线及研究河间距量算的方法。     

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Delaunay三角网的大规模CORS基准站

连续运行参考系统(CORS)的核心技术--GPS网络实时动态定位(RTK,技术已经成为GPS高精度定位中一种重要技术,其定位精度与站间距离密切相关.在构建了站间距离和网络分布适中的Delaunay三角网后,探讨了两个相邻CORS基准站网络的联合组网、基准站点删除与插入等网络局部更新以及参考站最优选择问题,提出了相应的优化算法,实验证明该算法高效快捷、简便可靠.     

基于房屋轮廓与纹理的三维建筑模型分层次聚类研究

目前三维建筑模型已广泛应用于城市规划,导航和虚拟地理环境等领域.不同细节的模型是LOD( Level of detail )技术的基础,由于三维模型的生产成本高昂,模型自动化简逐渐引起了学者的关注.三维模型化简包括单模型化简和多模型综合2方面,目前单个模型的化简研究比较多,而模型群组综合的研究仍然处于起步阶段.本文主要研究模型群组的聚类综合,提出一种基于房屋轮廓与纹理的分层次聚类算法:首先,基于房屋的底面轮廓构建约束Delaunay三角网,以道路为基准对三角网进行划分,通过可视分析构建初始的邻接图,使建筑群组分类符合城市形态学;其次,将房屋纹理引入三维模型群聚类的过程,使用SOM( Self-organizing Map )智能分类算法对纹理进行分析,然后分割邻接图;最后,以最邻近距离对邻接图构造最小生成树,并进行线性检测,将离散的建筑合并到已聚类的群组中,最终完成模型的合并.本文利用纹理辅助轮廓特征,实现三维建筑模型的聚类,符合人类的视觉习惯,实验结果证明了本文方法的有效性.     

一种快速生成平面Delaunay三角网的横向扩张法

目前已有多种基于平面上离散点集构造Delaunay三角网的算法,其中三角网扩张法、逐点插入法的平均时间复杂度为O(n²),分治算法和其他分块合并算法能使平均时间复杂度接近线性,但增加了算法的复杂性,从而使浮点计算误差错误发生的机率增大。本文作者提出了一种新算法:将用于构网的离散点集先按横坐标从小到大排序,在空间上表现为从左到右排列;然后先以点序列中的前三个点作为初始三角网,每次将剩余点集中最左边的点联入三角网,最终得到一个三角剖分,再用LOP法优化三角剖分。该算法的优势是具有快速的三角剖分过程,使整体的平均时间复杂度为O(n),并且构网效率高,算法简单。     

基于可靠匹配点约束的遥感影像密集匹配

针对现有由稀到密的加密匹配算法中,初始匹配点可靠性低将导致迭代匹配拓展过程存在较多误匹配的问题,提出一种基于可靠匹配点约束的遥感影像密集匹配算法。首先,利用SIFT匹配点约束直线匹配获得的同名直线构建虚拟匹配点集,结合虚拟匹配点集和SIFT匹配点集建立初始匹配点集;然后,依次采用局部影像信息和局部几何约束对初始匹配点集进行检核剔除错误匹配,主要体现在利用指纹信息和梯度信息构建匹配点局部区域约束剔除较为明显的误匹配点,利用匹配三角网构建局部几何约束剔除由相似纹理产生的误匹配点,得到优化后的可靠匹配点;最后,基于可靠匹配点构建的Delaunay三角网,以三角形重心为加密匹配基元,结合核线约束和仿射变换对其进行迭代匹配拓展,得到最终匹配点集。选取4组资源三号卫星前视数据和后视数据进行实验,结果表明：利用局部纹理特征和局部几何双重约束模型可有效剔除误匹配点得到可靠匹配点,通过可靠匹配点进行迭代匹配拓展得到的密集匹配结果相较于对比算法具有更高匹配精度,在4组数据上其平均匹配精度为95%,具有较好的匹配稳定性。     

PS基线网络用于线性工程形变监测与分析

针对SAR干涉点目标分析技术在区域地表形变监测中仅能在一定程度上消除大气延迟效应的问题,采用邻域差分的思想来减弱差分干涉相位中的自相关影响。采用附加距离限制的Delaunay三角网进行PS基线网络的布设,可以有效剔除距离较长的基线边和低质量的PS点目标,并利用邻接矩阵对PS基线网络中的重复边进行检测与删除,以提高程序的计算效率。首先利用模拟数据对程序的有效性与正确性进行验证,然后以大同-西安客运专线太谷-祁县段为研究对象,选取2015-07～2016-02的8景TerraSAR数据进行实例分析,获取的高铁沿线形变与已有地裂缝调查资料和野外实地考察资料具有较高的一致性,证明了PS基线网络在线性工程形变监测应用中的可行性。