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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。 相似文献
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地壳应变率计算的传统方式是将GPS站点组成三角形进行计算,因Matlab与GMT在构造Delaunay三角网时采用不同的算法,对于同一套数据生成结果有明显的差异.通过研究Matlab与GMT构建三角网结果输出的数据格式,利用Perl语言编写程序将两套结果进行转换,实现Matlab与GMT软件在绘制Delaunay三角网时的相互转化并构建同样的三角网结果,绘图时再结合GMT的地形底图,取得了较好的表达效果. 相似文献
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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。 相似文献
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一种快速生成平面Delaunay三角网的横向扩张法 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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... 相似文献
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在考虑空间点集整体结构的前提下,从系统的观点和人类视觉的角度出发,把空间点集划分成三个子集:边界点子集、聚集中心子集和内部点子集。对于边界点子集采用并改进Delaunay三角网方法确定边界点以及边界点的取舍;对于聚集中心,采用模糊聚类分析方法确定中心点子集的组成。最后在确定边界点子集和聚集中心子集的前提下,设计内部点子集自动化简的最优化方法。 相似文献
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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. 相似文献
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利用不同尺度的土地利用类型数据,表达不同的内容、传递不同的信息,可揭示不同的现象与规律。宏观的大尺度数据通常是由较精细的小尺度数据经数据综合而得。在论述土地利用类型综合特点的基础上,提出由土地利用类型尺度上推引发的土地利用类型数据综合过程,并给出类型转换、同类图斑合并、小图斑取舍与处理、数据简化与拓扑关系维护的处理流程,在一定程度上解决了土地利用类型数据的尺度上推问题。重点论述构建小图斑的多边形骨架线并将其剖分、归并入相邻图斑的小图斑处理方法,提出基于Douglas-Peucker算法改进的构造平衡线的多边形简化方法,对土地利用类型图斑进行简化,使简化前后面积及拓扑保持一致。通过对实验结果的分析表明,该方法适合于土地利用类型数据的综合,并可作为其他GIS数据尺度上推的参考方法。 相似文献
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自然连续面群边线化简是地形图中自然面状要素和地理国情普查数据中自然图斑自动制图综合的重要实施步骤。现有面要素边线化简算法大多以线化简算法为基础,未有效化简弯曲特征、保持面积平衡和满足图面视觉清晰性要求,且化简结果存在共享边界不一致、边线自相交和边线之间相交的拓扑问题。为此,结合自然连续面群表达特点和化简要求,本文提出一种面向自然连续面群边线的协同化简方法。首先将自然连续面群转换为拓扑数据结构组织,以待化简弧段及其相邻弧段为基础构建约束Delaunay三角网,标识化简区域;其次利用弧段双侧层次多叉树模型渐进式退化条带状弯曲、化简细小弯曲;最后自适应夸大狭窄“瓶颈”,实现边线的协同化简。以河南省某区域1:5万地形图中的植被与土质面要素进行化简实验,相较于对比方法,该方法能够有效保持自然连续面群边线化简前后的拓扑一致性、要素之间的面积平衡,充分化简目标尺度下的局部不清晰细节,化简结果精度高。 相似文献
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一种有效的离散数据场等值线生成方法 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了一种有效的离散数据三角形网格等值线生成算法，首先在Delaunay三角剖分算法中引入了闭合点概念，通过在三角形网格生成过程中动态删除闭合点，减少搜索点集大小，提高了原来三角形剖分算法的速度；其次在三角形网格等值线生成算法中提出了凸边和凸边三角形的概念，通过建立凸边链表和凸边三角形链表，并以凸边进行等值线跟踪，简化了三角形网格等值线搜索算法，提高了等值线生成效率。最后在气象天气图离散站点数据基础上给出了详细测试数据，并给出了天气图等值线绘制效果图。 相似文献
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计算不同尺度下空间目标的相似性是GIS研究的热点问题之一。点群是地理空间群组目标的一种,研究其相似性可对空间群组目标的计算机制图结果进行评价。以往的理论研究主要从影响点群目标的单一因子出发,对影响点群目标的简单因子进行分析,并以此提出相应计算模型。为了研究点群目标在不同尺度下的相似性问题,本文在前人研究的基础上,整合了影响点群目标相似性的主要因子（包括拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度）,并分别提出拓扑相似度、方向相似度、分布范围相似度、距离相似度分布和密度相似度的计算模型,从整体上把握计算点群目标的相似性。通过层次分析法,赋予5种因子相应的权重,最后集成不同尺度下点群目标相似度的总体计算模型。经过计算验证,该方法能较准确地计算不同尺度下点群目标的相似程度,为制图综合质量做出评价。 相似文献
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多尺度表达是地理空间数据的重要研究内容之一。本文从地理空间数据管理、地理空间数据尺度变换以及地图多尺度表达3个方面对地理空间数据的多尺度表达研究现状进行归纳和总结,对研究成果进行系统分析与展望。主要分析包括：① 在地理空间数据管理的多尺度数据库与多尺度空间索引方面,多库多版本、一库多版本和一库一版本数据库能够帮助多尺度表达方法构建较好的数据支撑,层次化的多尺度空间索引也是主流的多尺度数据库构建结构。但目前多尺度数据库与多尺度空间索引方法还不具备解决不同层次数据的集成与匹配能力,对不同尺度数据进行实时一致性调整的能力不足;② 在地理空间数据多尺度变换方面,地图自动综合能够较好地与人工智能技术相结合,但由于知识获取的限制,距离实现完全自动综合仍有一段距离;且当前智能化的自动综合研究相关成果主要用于辅助决策,对综合知识的自主学习有待进一步研究;目前多数研究是基于离散的尺度变换模式,对连续尺度变换能力不足;且缺乏强有力的质量控制机制,自动尺度变换结果存在较大的不确定性;③ 在地图多尺度表达方面,地图数据类型多源、种类丰富且使用灵活,多尺度显示的复杂性较高,当前地图可视化对地理信息中隐藏的现象与规律有待进一步挖掘。最后,从智能化自动综合方法、连续多尺度表达模型、深度学习与制图综合及“新”时代多尺度表达等方面对未来发展进行了展望。 相似文献
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数据划分是并行算法设计的重要步骤,其结果的均衡性与高效性是提高并行算法性能的重要前提。对于集聚分布的点集数据,传统的D-TIN(Delaunay Triangulation)并行算法尚未给出划分结果均衡、划分效率高效的理想解决方案。针对上述问题,本文在传统D-TIN并行算法规则条带划分方法的基础上,提出采用动态条带实现针对集聚分布点集数据的均衡、高效划分方法。首先,获取点集的最小外接矩形,并使用规则矩形条带按照同一方向进行点集粗分,然后,按顺序进行相邻条带的合并,必要时需动态调整合并区域边界以达到满足负载均衡的要求。为了提高划分效率,尽量减少边界移动次数,采用了对半移动的规则进行边界的动态调整。为了验证动态条带划分方法的适用性,本文使用人工模拟点集数据,进行加速比测试,使用实验区域真实数据进行D-TIN并行构建效率的统计,实验证明,采用该数据划分方法可以获得更高、更稳定的并行加速比,并且数据分布形态和数据规模对加速比的影响较小,进行D-TIN构建可以获得更好的执行效率,并且加速效果更加明显。 相似文献