顾及三角形处理的TIN建立算法

提出了一种基于相邻等高线的TIN建立算法--区域分割构网算法,并阐述了其基本思想。通过对山顶、鞍部和山谷(山脊)不同地貌区域的试验,证实了该方法的有效性。     

不规则三角网TIN的生成与优化

不规则三角网TIN是按地形特征采集的点根据一定规则连接成覆盖整个区域且互不重叠的许多三角形构成一个不规则三角网。DEM不是地表的高保真描述，TIN才是地表高保真描述，为此在生产地形数据时都由使用DEM改为使用TIN。真正射影像图生产更是只能使用TIN：地物数据用作特征线也通过TIN对地形表达做贡献。     

基于不规则三角网（TIN）数模建构的优化算法

本文分析了基于不规则三角网（TIN）的存贮结构，并以此结构为基础的三角剖分的优化算法。     

基于等高线构建TIN模型的平三角形修正算法

设计了一种平三角形修正算法来修正TIN模型中可能出现的平三角形区域.该算法通过对由平三角形组成的区域进行分类,并针对不同的平区域采用交换边、增加点甚至不处理的修正方法,同时对由于等高线数据错误产生的一些特殊情况进行了分析处理.实验结果表明,该算法能够去除约束型狄洛尼三角网中所有应修正的平三角形,并生成对地形描述更为精确的三角网.     

基于等高线构建TIN模型的平三角形修正算法

设计了一种平三角形修正算法来修正TIN模型中可能出现的平三角形区域。该算法通过对由平三角形组成的区域进行分类,并针对不同的平区域采用交换边、增加点甚至不处理的修正方法,同时对由于等高线数据错误产生的一些特殊情况进行了分析处理。实验结果表明,该算法能够去除约束型狄洛尼三角网中所有应修正的平三角形,并生成对地形描述更为精确的三角网。     

三维地质建模中的构建TIN优化算法及实现

在由等值线构建TIN的算法中,存在"平三角形"的缺陷,降低了所构TIN的质量,影响了建模质量。在前人研究成果的基础上,利用递归思想对"平三角形"区域进行分情况处理。优化算法结合全新设计的数据模型实现了全拓扑信息的记录与动态更新。通过对算法的解释并通过VC++实现,从理论与实际上证明了该算法能够提高TIN质量,实现对三维地质体更精细的模拟;并对拓扑信息进行了有效的动态更新和保存。基于递归的解决方案使算法易懂易实现,达到了效率与效果的平衡。     

三角形增长算法构建Delaunay三角网DEM的原理与实现

本文主要论述了三角形增长算法建立Delaunay三角网DEM.首先通过最优边找首三角形,其次通过直线与点几何关系来寻找可能扩展点,通过找最大夹角来判断满足狄洛尼法则的扩展点,最后通过新加入边与已扩展边的数目来判断是否为重复狄洛尼扩展点,符合条件则构建三角网.然后通过空外接圆法则验证了所构三角网符合狄洛尼三角网的条件.狄洛尼三角网的建立和空外接圆的验证程序采用M语言来编写.     

一种动态构建Delaunay三角网的算法

Delaunay三角剖分算法是构建数字高程模（DEM）的主要算法。在分析现有的Delaunay三角剖分的3种算法之后,指出现有算法存在的不足。并提出一种TIN的动态建模方法,利用分块技术来改进搜索方法,大大提高了Delaunay三角网的构建速度。实验结果表明,此算法和前面3种算法相比,效率有了很大提高。     

基于地性线的不规则三角网优化构建算法

提出了利用自动增加特征点消除平三角形的方法，并通过重构等高线验证了构网算法的实用性和有效性。实验表明，本文算法能很好地消除不合理的平三角形，优化三角网结构。     

顾及形态特征约束的大范围道路中心线提取算法

针对规则格网分块提取大范围路网(地级城市及以上)中心线算法在分块边界处极容易出现结构严重变形等问题,该文提出了一种顾及形态特征约束的大范围道路中心线分块提取算法。首先,基于道路面数据获取道路边线数据,计算其曲率,探测边线中的平直部分;然后,以边线中的平直部分作为分块基础,建立“转盘法”将大范围道路分割为多个小范围道路;最后,以分割的小范围道路作为处理单元,基于德洛内(Delaunay)三角网分区域进行中心线提取,并在分割边界处进行中心线拟合,完成大范围路网中心线提取,提高了中心线提取的准度和精度。以江苏省某市地理国情普查道路数据进行实验,结果表明,该文方法所提中心线形态均自然、光滑,且效率较规则分块方法提高2.5倍。     

TIN建立及其向GRID转换优化算法

由于直接利用大区域等高线矢量数据建立不规则三角网（ＴＩＮ） 的复杂性, 目前还没有一个很有效算法。文中论述了利用大数据量等高线离散点集建立Ｄｅｌａｕｎａｙ 三角网的方法, 提出并实现了一种由ＴＩＮ 向ＧＲＩＤ 转化优化算法, 最后通过实验证明其正确性和有效性。     

地形TIN模型的实时连续LOD算法设计与实现

为了实现基于不规则三角网(TIN)地形模型的动态细节简化模型,文中介绍了一种有效的方法,即在一种新的三角网数据结构基础上,通过重复执行模型中边的“折叠”(即顶点“合并”)操作,预先计算模型中每个顶点“重要性”值,根据“重要性”对模型的三角形和顶点列表进行重新排序并将结果存储在数据结构中。在显示过程中,根据对地形的精度要求和事先存储的结果自适应地快速获取所要显示的顶点和三角形,实现TIN模型的买时动态构网显示。基于该算法,在两个不同细节的TIN模型进行过渡时可以进行快速线性插值,实现了不同细节模型间的连续过渡。     

TIN向规则格网DEM转换的新算法

由TIN生成规则格网DEM是基于TIN的离散点数据栅格化的重要一步,在基于一种数学原理的基础上运用逆向思维提出了TIN向规则格网DEM转换的新算法,不用传统的分块和建立索引,而是通过逐个遍历三角形来判断格网节点位于哪一个三角形中并实现格网节点的插值。通过编程实现、测试该算法,证明它具有非常高的插值效率。     

TIN DEM线性内插不确定性的随机过程模型

基于随机过程模型导出了TIN DEM线性内插的随机过程模型,给出了不规则随机空间三角形的不确定性描述,讨论了TIN节点误差在线性内插中的传播问题。通过理论推导和实际算例,得到了TIN DEM线性内插点的点位方差和误差椭球半轴的解析表达式、线性内插精度最高点坐标的解析表达式,该结论与三角形的形状无关;对DEM线性外推导致精度急剧下降的必然性结论进行了理论证明;得到TIN线性内插的平均点位方差解析式,从理论上说明了本文结论的有效性。     

一种地物关系约束下的线阵影像坐标反投影计算方法

坐标反投影计算是线阵影像基于严格模型几何校正的关键步骤。本文在分析线阵摆扫式影像的成像方式及其特点的基础上,针对传统基于像方的顺序或迭代搜索方法效率低下的问题,提出了一种利用地物关系约束的坐标反投影计算方法。首先将当前相邻点的最佳扫描行作为先验值,估算其与当前点最佳扫描行的距离,定位初始最佳扫描行;然后以初始最佳扫描行为中心构建搜索窗口,进行最佳扫描行精确搜索;最后根据最佳扫描行对应的外方位元素进行坐标反投影计算。通过对机载线阵摆扫式模拟影像数据和推扫式真实影像数据的试验,验证了该方法的可行性、准确性和高效性。     

一种基于物方几何约束的线阵推扫式影像坐标反投影计算的快速算法

根据物点坐标计算其对应的像点坐标即坐标反投影计算,是线阵推扫式影像处理的基础.由于线阵推扫式影像多中心成像的特点,必须通过迭代计算物点在成像时刻对应的扫描行,然后再精确计算物点对应的像点坐标,因此,坐标反投影计算的效率直接影响线阵推扫式影像的处理效率.本文提出一种基于物方几何约束的线阵推扫式影像坐标反投影计算的快速算法.该算法采用了一种高效的基于物方投影几何约束的最佳扫描线搜索策略,基于线阵推扫式影像特有的摄影几何约束,将传统的基于CCD探元焦平面坐标约束的像方迭代搜索过程,转化为基于各扫描行中心投影面约束关系的物方简单几何计算的搜索过程,从而有效地避免了传统像方搜索策略中基于严密传感器数学模型的繁琐计算,有效减少了最佳扫描线搜索的计算量.通过对机载和星载推扫式影像数据的实验,验证了该算法的可行性、精确性和高效性.