结合质心Voronoi图优化的三维Douglas-Peucker地形简化算法
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.
Douglas-Peucker算法、质心、Voronoi图、地形简化、特征点、多尺度、起伏度、地理特征
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TP391.41;TP242;P208
国家自然科学基金;河南省科技攻关项目;河南理工大学青年骨干教师资助计划项目;河南理工大学博士基金
2022-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1245-1253
