一种快速生成DSM的不规则三角网构网新方法

针对目前存在的不规则三角网(triangulation irregular network,TIN)构网效率较低的问题提出了一种新的生成数字表面模型(digital surface model,DSM)的构网方法。首先,通过建立虚拟格网和格网插值,在线性时间内快速建立初始三角网。然后,对初始三角网中局部少量数据优化得到最终的TIN。最后,对数据进行冗余处理和密集处理,构造高分辨率的DSM。实验结果表明,该算法的构网效率高于当前存在的TIN构网方法,对于大数据量的DSM生成具有良好的适用性。

基于二维凸多边形内散乱点的三角划分新算法

基于给定的平面散点数据,提出了逐层提取轮廓线,并将轮廓线之间的区域进行三角划分的新算法。实现这一算法的关键是在给定阈值的条件下逐层提取内部离散点的轮廓线,再在所提取的轮廓线间进行等比例三角划分。最后,利用Lawson提出的局部优化过程来优化分割好的三角形网。通过实验证明了算法的有效性。

凸多边形内散乱点的三角划分改进算法

对于平面散点数据,提出了逐层提取轮廓线,并将轮廓线之间的区域进行三角划分的改进算法。实现这一算法的关键是在给定阈值的条件下逐层提取内部离散点的轮廓线,再在所提取的轮廓线间进行等比例三角划分。最后,利用Lawson提出的局部优化过程来优化分割好的三角形网。