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1.
多边形是GIS研究和应用中使用最频繁的几何对象,该文描述了基于简单要素模型的任意多边形分割算法。从计算几何出发,结合GIS空间数据的特点,将基于简单要素模型的多边形分割算法设计为:1)对多边形及分割线的边界排序,基于扫描线及外包矩形检测查找可能相交的线段,提高相交线段的搜索效率;2)计算交点生成结点信息(包括交点坐标、线号及交点的出入),并存储在独立的单向链表中;3)根据结点链表和原多边形坐标搜索结果多边形。该算法能够分割任意简单多边形(凹凸、曲线边界和带洞的多边形)以及有共享边的多边形。最后在MapGIS7.0平台上,实现了基于简单要素类的多边形分割功能。 相似文献
2.
针对基于线性和岛屿约束的Delaunay三角网构建算法的不足,从减少算法计算机实现步骤出发,研究改进了线段相交判断、首三角形确定等影响域多边形搜索相关算法;在分析当前存在的多边形三角剖分算法基础上,给出了存在重复点(悬边)的多边形三角剖分算法;在影响域多边形搜索阶段充分利用多边形间的拓扑关系信息,消除了岛屿约束内部三角形删除时需遍历三角形数据的不足.算法涵盖线性和岛屿约束的构建,综合性强,效率高且易于实现. 相似文献
3.
GIS中矢量多边形网格化问题研究 总被引：12，自引：0，他引：12
在实际的GIS空间分析过程中,为了更加简便快捷的实现某些特定的空间分析功能,常常需要将不规则的矢量多边形区域转化为规则的格网区域。该文介绍了矢量多边形网格化的四类算法：中心点归属法、面积占优法、重要性法和面积内插法。其中面积内插法又可分为面积权重内插法、基于表面模型的面积内插法和基于统计模型的面积内插法。同时介绍了各类算法的实现思想,并比较了其优劣及应用范围,认为基于表面模型的面积内插法是一种比较理想且极具发展前景的矢量多边形网格化方法。 相似文献
4.
二维Delaunay三角网的任意点删除算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前基于影响域多边形剖分的点删除算法缺陷,提出一种二维Delaunay三角网点删除算法。首先利用具有拓扑关系的三角网搜索影响多边形,并以三角形矢量面积为工具三角剖分影响域多边形,最后通过镶嵌优化后的剖分三角网完成点的删除,且满足Delaunay法则。通过测试证明了算法的可靠性和高效性。 相似文献
5.
在GIS的众多应用中,多边形数据的自动生成和多边形数据拓扑关系的构建与维护都是一种高频率的操作。该文在分析和总结已有多边形数据自动生成算法和拓扑关系生成算法基础上,提出了一种基于拓扑信息的多边形数据自动生成算法(PG-TI)。介绍了该算法的数据结构以及弧段邻接关系确定、多边形搜索和拓扑关系确定3个核心过程,重点探讨了使用多边形搜索过程中建立的拓扑信息来提升拓扑关系确定过程性能,在此基础上与传统算法和ArcGIS中对应算法的时间复杂度进行了对比分析和验证。 相似文献
6.
GPU加速的多边形叠加分析 总被引：2，自引：0，他引：2
叠加分析是地理信息系统最重要的分析功能之一,对多边形图层进行叠加分析要花费大量时间。为此,将GPU用于多边形叠加分析过程中的MBR过滤及多边形剪裁两个阶段。对MBR过滤阶段,提出了基于GPU的通过直方图及并行前置和实现的MBR过滤算法。对多边形剪裁阶段,通过改进Weiler-Atherton算法,使用新的焦点插入方法和简化的出入点标记算法,并结合并行前置和算法,提出了基于GPU的多边形剪裁算法。对实现过程中可能出现的负载不均衡情况,给出了基于动态规划的负载均衡方法。通过对这些算法的应用,实现对过滤阶段及精炼阶段的加速。实验结果表明,基于GPU的MBR过滤方法相对CPU实现的加速比为3.8,而基于GPU的多边形剪裁的速度比CPU实现快3.4倍。整体上,与CPU实现相比,GPU加速的多边形叠加提供了3倍以上的加速比。 相似文献
7.
多边形主骨架线提取算法的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
在Delaunay三角网的基础上对骨架线节点进行了分类,通过确定主骨架线的两个端点,运用回溯法提取了多边形的主骨架线,同时给出了详细的算法步骤,并在Visual C++2003环境下实现了该算法。较之其他算法,该算法思路简捷,易于编程,生成的主骨架线形态优良,较好地反映了多边形的主体形状特征和主延伸方向。 相似文献
8.
正在数字地图特别是大比例尺地图生产中,涉及较多面状目标合并的操作[1],其实质是寻找包围邻近多边形的边界,且尽可能保证合并后的形状与原多边形相似,而邻近关系是以视觉距离感来认知的。视觉邻近多边形群的空间关系在制图综合中扮演重要角色[2]。目前应用较多的是基于Delaunay三角网进行多边形合并[3-5],其效果较好但算法复杂度较高;凸壳[1]、栅格扩展[2]、缓冲区[6]以及与之类似的扩展形态学算子[9]等进行建筑物合并的方法多具有针对性,用于邻近区域 相似文献
9.
简单要素模型下多边形叠置分析算法 总被引：1，自引：0，他引：1
现有的矢量空间叠置分析多采用拓扑模型,要求建立完整的数据拓扑关系。该文采用简单要素模型,以多边形叠置交运算为例,介绍简单要素模型下空间叠置分析的具体实现,着重讨论多边形交运算的交替搜索算法,在线段求交中对连续出入点、重交点等特殊数据进行处理。在实际应用中,该算法可较好解决大规模复杂数据层的叠置交运算,比同规模的拓扑叠置运算效率高。 相似文献
10.
《地理与地理信息科学》2020,(1)
针对平面简单多边形按相等面积划分问题,设计了一种顾及形态特征和面积精度的快速分割算法。首先计算出多边形的最小面积外包矩形(MABR),确定其短轴方向为分割方向;然后根据MABR的长边距离与分块数计算出长边上的距离等分点,根据这些点构建初始分割线,并利用第一条分割线对多边形进行粗略分割;根据分割出的左多边形面积与目标分块面积差值转换成分割线的平移距离,沿长轴方向平移分割线,分割多边形,不断迭代,进行精细分割,直到满足面积精度要求;最后对分割出的右多边形按上述方法继续分割,直至完成分块。实验结果表明,相对于现有的两种算法,该算法的分割精度提升了1～2个数量级,处理性能分别提升了4.27倍和7.35倍。 相似文献