利用质心Voronoi图对地形自适应简化的算法          下载免费PDF全文

王磊  张娜  殷楠  程钢  何湜 《武汉大学学报(信息科学版)》2023,48(5):793-798

地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D DouglasPeucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。  相似文献   

基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法     

王磊  赵学胜  赵龙飞  殷楠 《武汉大学学报(信息科学版)》2015,40(8):1111-1115

随着格网层次的增大,基于全球离散格网的球面Voronoi图生成算法的格网数据量与Voronoi图生成时间都呈指数增长,在高层次时容易出现算法效率较低,甚至内存溢出无法执行等情况。利用球面四元三角格网的层次性,提出了一个基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法。首先用全球低层次QTM格网生成Voronoi图,然后对Voronoi边界格网进行再次剖分,得到下一层次的Voronoi图,重复进行,直至达到目标层次。实验结果表明,相对于单一层次的确定归属算法和扩张算法,该算法能够生成更高层次的Voronoi图,且效率较前两者分别提高了22倍和25倍(第9层)。  相似文献   

结合质心Voronoi图优化的三维Douglas-Peucker地形简化算法     

张娜  王磊  殷楠 《地球信息科学学报》2022,24(7):1245-1253

在多尺度TIN的自动构建过程中,为使各尺度数据保持地形的主要特征,需要选择合适的地形简化方法提取地形的结构特征信息。传统的3D Douglas-Peucker算法通过设定距离阈值参数对地形进行简化,简化后只保留了山脊线、山谷线等主要地形特征,而未考虑局部细节,难以顾及局部地形起伏变化明显的区域;而质心Voronoi图能够以地形因子作为密度函数,通过迭代驱动种子点向地形起伏较大的区域聚集,但其在主要地形特征的表达方面有缺失。为此,本文将二者的特点结合,在利用传统的3D Douglas-Peucker算法简化的同时,通过质心Voronoi图迭代加入局部起伏较大的特征点,综合考虑主要结构特征及局部起伏对地形进行简化,并在多个简化级别下对原始3D Douglas-Peucker算法和本文优化算法进行了对比。实验结果表明,相对于原始算法,本文优化算法在各简化级别下简化误差降低13.6%以上,具有更高的地形表达精度,且能够更好地逼近原始地形。  相似文献   

一种利用像素邻域信息的模糊聚类图像分割算法     

周绍光  贾凯华  殷楠 《测绘科学》2013,38(1):153-155

本文提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法。该方法是利用每个像素的邻域像素的隶属度来修正FCM算法的隶属度函数,从而引入图像的空间信息,对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,从而确定模糊分类矩阵及聚类中心;并依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属。实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力。  相似文献