基于等高线的三角网快速构建与处理

采用一种利用等高线数据,快速处理和优化TIN的方法。该方法首先将等高线离散成数据点集;然后利用凸壳技术快速地进行三角形构网;再利用TIN的拓扑结构快速内插入等高线,形成约束TIN;最后利用三角形与特征边的关系及TIN的拓扑结构,从而快速消除平坦三角形,提高TIN的质量。

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。

城区内涝淹没模拟算法

针对城区内涝淹没范围和水深模拟问题,该文提出了一种基于约束Delaunay不规则三角网与三棱柱的城区内涝淹没模拟算法。该算法以沿地面三角形的顶点垂直向上引垂线形成的三棱柱为计算单元,通过"等体积"的方法,建立时间序列切片下的淹没水深和积水量的关系,据此实现淹没范围和水深模拟。以北京师范大学(简称"北师大")主校区为例,对单汇水区的水面高程上升模拟结果与实际观测值进行对比,基本吻合;并与传统栅格DEM的淹没效果进行了对比,表明该算法正确有效。