多元地球化学指标指示的32-9kaB．P.罗布泊地区环境及其对全球变化的响应

对位于新疆罗布泊地区罗北洼地的CK-2钻孔柱样,自距顶0.94m到10.35m部分,以5cm间距采样,6个样的质谱-铀系法年龄为32～9kaB.P.,用仪器-化学分析法得到了样品中Na、K、Ca、Mg、Fe、Cu、Hg、Zn、Mn、Sr、As、Pb、P、Cl和TOC共15种元素的含量。通过对元素含量变化和主成分序列分析,探讨了罗布泊地区在32～9kaB.P.期间,经历的从末次盛冰期(阶段Ⅰ)、暖干期(阶段Ⅱ)、末次冰期晚期(阶段Ⅲ),到全新世早期(阶段Ⅳ)的不同程度冷湿与暖干的变化阶段。与格陵兰冰芯(GISP2)和深海沉积物氧同位素序列对比结果表明,罗布泊地区经历了MIS3晚期、MIS2和早MIS1早期。在罗布泊环境演化序列中也出现了发生在北大西洋冰漂碎屑的Heinrich事件(H3、H2和H1)和新仙女木(YD)事件,以及快速回暖的D/O事件(IS4、IS3、IS2和IS1)。这表明高纬度的大气环流影响到中纬度西风带的强度、相位和位移,制约了我国西北干旱化地区气候环境变化的格局。为此,罗布泊地区的湖相沉积环境不仅记录了受到西风带、青藏高原隆升以及远离东亚和南亚季风影响所具有区域性的冷湿与暖干的水热配置特点,并且还具有全球变化的印迹。

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。

基于凸壳技术的Delaunay三角网生成算法研究

TIN作为DEM的一种重要表达模型,其生成算法一直备受关注。首先对传统的生成算法原理进行总结,并针对其特点进行了分析,对利用凸壳建立TIN的原理和方法进行简单描述。由于许多计算几何学对点集进行限制以简化凸壳的建立过程,对凸壳的生成过程进行了改进。在点集的排序过程中剔除重复点,将点联入原凸壳过程中,排除共线这一特殊情况,建立新的凸壳,直至所有点都被包含在凸壳中。至此,三角网建立完毕。通过对三角形公共边进行LOP优化,使其满足Delau-nay三角网的特性。当所有三角形满足特性时,Delaunay三角网构建完毕。该算法的优势在于构网速度较快,并能够对重复点进行处理,同时在生成网的过程中对共线这种特殊情况进行处理。

改进的Delaunay三角网渐次插入生成算法

提出一种改进的Delaunay三角网渐次插入生成算法。在边界初始化阶段,无须对插入点进行排序,只须按链表顺序插入,在LOP算法中,因交换对角线而产生的新三角形只须遵循Delaunay三角化原则由里向外更新邻接三角形。实验结果表明,改进的算法能提高效率,加快Delaunay三角网的构建速度。

Delaunay三角网高效构建及地形仿真应用

针对基于离散点的Delaunay三角网构建过程中待插入点的定位耗时问题,提出Delaunay三角网高效构建算法,并将其用于三维地形仿真应用中。对大量数据点进行分块排序预处理后,运用空间自相关理论使下一个待插入点总是紧邻新近插入点,融合最短路径定位算法和三角形面积法,结合三角形重心与点、有向线段的关系遍历三角形,减少遍历时间。在对三角网进行LOP局部优化时,采用Delaunay四叉树保存待调整的所有边的节点信息,提高遍历效率。实验结果证明,该算法构建的三维地表真实感较强,并且具有较低的时间复杂度。

机载LiDAR点云的Delaunay三角网快速生成算法

为了提高机载激光点云的Delaunay三角网生成效率及稳定性,基于分块算法的思想,改进了点云数据的分块方式,利用点云的凸包及重心点进行数据分块,并结合子块中激光点个数阈值进行三角形子块的细分,从而避免了传统子块合并过程中复杂的相邻三角形搜索及优化处理,仅需简单的一步优化即可完成相邻子块的合并,大大提高了算法的效率。经实验证明,该算法简单、高效且稳定性好,尤其对于大数据量的机载LiDAR点云Delaunay三角网生成具有明显的优势。

一种Delaunay三角网的改进生成算法

Delaunay三角网在地理信息系统等领域有着广泛的应用,通常被用于生成不规则三角网(Triangular Irregular Network,TIN)模型,并被用于描述地表的形态.基于传统的逐点插入法,提出一种改进的Delaunay三角网生成算法,通过合理的数据结构与拓扑关系,建立新生成的三角形之间以及点插入前后三角形之间的联系,优化三角形定位过程.首先通过点集凸包生成若干个初始三角形,然后依次插入各点,新点的三角形定位从前一插入点所在的三角形开始,可大幅缩短三角形定位过程的搜索路径,快速定位到新点所在的三角形,当所有点均插入后,最后对整个三角网进行局部优化.实践表明了该算法的高效性和稳定性.