一种简单多边形Delaunay三角剖分的约束生长算法

约束生长算法是生长算法的一个扩展,将两者结合可实现任意数据域的 Delaunay 三角剖分。提出了一种简单多边形三角剖分的约束生长算法。该算法的思想是基于生长算法,基边向外扩展时,增加了2个约束条件,算法思路简单,易于编程实现,且生成的三角网是 Delaunay 三角网。     

一种基于约束三角网的道路中心线的提取方法

鉴于道路中心线应用的广泛性,研究了基于约束Delaunay三角网的道路中心线的提取算法。以道路边界线作为约束线,采用Delaunay方法构建三角网。通过确定相邻三角形的类型,把获取的节点分为3类,其对应道路网络中的十字路、T型路和环岛路,对其分别进行优化处理,从而形成道路的中心线。在给出详细的算法步骤的同时,并用C#语言实现该算法。实测数据应用分析表明,该算法生成的道路中心线符合原道路多边形的形态,保持了原图形的拓扑特征。     

基于方位角夹角的三岔路口道路中线优化算法

基于约束Delaunay三角网法是从已有面状道路图层数据中自动获取道路中线的常用算法.根据此算法得到的岔路口处的道路中线需要进一步优化处理,三岔路口道路中线的优化处理为其中问题之一.提出了方位角夹角的概念和基于方位角夹角三岔路口道路中线的优化处理算法,根据三岔路口三条道路中线的方位角夹角的大小,求取岔路口中线交点,实现三岔路口的道路中线的优化处理.     

基于方位角夹角的三岔路口道路中线优化算法

基于约束Delaunay三角网法是从已有面状道路图层数据中自动获取道路中线的常用算法.根据此算法得到的岔路口处的道路中线需要进一步优化处理,三岔路口道路中线的优化处理为其中问题之一.提出了方位角夹角的概念和基于方位角夹角三岔路口道路中线的优化处理算法,根据三岔路口三条道路中线的方位角夹角的大小,求取岔路口中线交点,实现三岔路口的道路中线的优化处理.     

基于TIN的可视化测量设计与数据分析

TIN(Triangulated Irregular Network,不规则三角网,狄洛尼三角网,Delaunay三角网)是区域分析常用建模工具。在总结TIN相关知识技术的基础上,借用TIN在空间可视化和地形可视化方面的技术,用于控制点作用区域分析、点位选设和网形分析、GPS网基线选择、数字测图异常点显示分析、沉降变形模拟显示、工程量计算等,给出其基本思路、算法要点、数据结构、具体示例和应用注意事项等;从而可实现控制测量的可视化设计、分析、评价、选用,以及地形测量、工程测量、数字制图中部分含粗差高程点的可视化检查等。     

基于AutoCAD平台运用VBA语言设计编写土方计算软件在农地整理中的应用

基于三角网和方格网土方计算原理,在AutoCAD平台下,综合利用Visual AutoLISP和VBA 2种工具进行二次开发,设计编程集成以地形图或点三维坐标文件为数据来源的土方计算软件。实现的主要功能有:三角网、方格网的构建和修改;在三角形内加点内插三角网;方格网点高程内插计算;切分三角网和方格网;三角网、方格网和混合网土方计算和统计等。在农地整理中的应用表明,软件设计思路明晰,算法先进,运行稳定,计算结果可靠。     

森林区域机载LiDAR点云数据的改进八叉树滤波算法研究

目的利用机载LiDAR点云数据能准确获取地物点三维坐标的特点,本文对森林区域LiDAR数据进行滤波分析,旨在提高点云滤波精度。方法基于改进的八叉树模型,将复杂地形分解为大量山坡地形,通过改变节点尺寸,既保留了点云的原始信息,又增强了点云数据分割的准确性。针对森林区域地形起伏不定的实际情况,在滤波算法中引入坡度判断,在一定程度上改善了山坡低矮植被易被错分为地面点的情况。结果对于3组不同地形下的点云数据,滤波总错误率分别为4.57%、4.75%和5.83%。这一结果对森林区域不同地形下的点云滤波具有一定的实用性。结论本文提出的改进八叉树滤波算法可以充分利用数据结构特征实现快速、高精度的滤波,从而节约时间成本和运行成本,也为后续森林参数的提取奠定基础。      

基于Delauany三角网的泰森多边形生成算法研究

泰森多边形应用非常广泛,对它的生成算法研究具有重要的意义。提出了一种优化的基于Delaunay三角网的泰森多边形生成算法,为算法设计了数据结构,并进行了编程实现。结果表明,算法执行效率高,且克服了由点集直接生成泰森多边形算法中“邻近点”确定的偶然性。     

基于QTM的线状图形自动化简算法探讨

全球网格是由形成地球表面剖分的一系列区域所组成,八面体四分三角网(QTM)是其中一种具有层次性的网格.本文依据数据点在规则网格中的分布规律,提出了一种在QTM数据结构支持下的线状图形化简算法.该算法以经过每级QTM网格的数据点的平均值为标准,能自动地对比较平缓的线段进行较粗选点,而对相对复杂的线段进行较密选点.本文以及Dutton算法都能克服Douglas-Peucker算法中难以客观和合理确定阈值的困难,但是本算法比Dutton算法简单,且具有更高的化简率,能更好地保留了线状图形的弯曲特征.     

基于AC与LmaxRPC的自适应约束传播求解算法

在现有自适应约束求解方法基础上,提出一种新的自适应约束传播求解算法ADAPTAC-LmaxRPC．该算法能根据约束的不同特性,在传播能力强但开销高的LmaxRPC与传播能力弱却开销低的AC之间自适应地切换进行约束传播.多个Benchmark实例类上的测试实验数据表明,ADAPTAC-LmaxRPC算法有效地平衡了求解效率和算法开销之间的矛盾,大幅度提高了约束求解的效率.     

基于机载LiDAR数据的林下地形提取算法比较与组合分析

激光雷达(LiDAR)克服了传统测量技术的缺点, 成为了获取DEM的新型手段。针对不同地形林区,选择合理的点云滤波算法,是提取林下地形的关键步骤。本研究在黑龙江省凉水自然保护区内选择了3块具有代表性的区域,分别为平缓山地林区、陡峭山地林区和复杂地区。以1:10 000地形图矢量化生成的高精度DEM为参考,评价了迭代线性最小二乘法、基于坡度法、不规则三角网法(TIN)点云滤波算法在3种地形的适应性。结果表明:不同算法有不同的适应区域。3种方法在平缓山地林区都具有良好的效果,决定系数(R2)均达到了0.98,均方根误差(RMSE)均低于0.21 m。迭代线性最小二乘法在复杂地区滤波效果最好,R2为0.94,RMSE为0.21 m;不规则三角网法在陡峭山地林区效果最好,R2为0.99,RMSE为1.43 m。但是,单一的方法在复杂区域情况下、陡峭山地林区,有明显的分类误差,会将植被分为地面点。为提高林下地形提取精度,本文提出不同滤波方法的组合双重滤波,结果表明,迭代线性最小二乘法和不规则三角网方法组合可以在减少参数调整情况下得到良好滤波效果,对复杂地区、陡峭山地林区滤波效果大大改善。      

虚拟农场地形地貌建模研究

提出了利用导入农场地形轮廓、合理规划地形高度图的方法建立可动态更新的统一数据地形,并通过合理设计地形纹理,使纹理贴图与地形有机结合,实现了逼真的地表效果。在农场地貌设计中,为了解决虚拟农场中无法实现按农艺要求种植植物的问题,提出了在虚拟场景编辑模式下建立自定义插件,完成批量精确定位种植植物的方法,实现了虚拟环境下种植农作物的自动化、精确化。以上方法建立的地形及地形上的植物可动态实时更新,为后期进一步开发农场仿真操作提供了技术保障。     

基于生长四叉树结构的二维建图算法

目前,视觉机器人的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法的建图部分主要采用了三维八叉树地图,虽然其地图存储容量较大,但是地图范围却无法实时扩大,且室内场景中常见的动态事物也因为忽略了大噪声点而难以进行处理.为此提出一种新的基于生长型四叉树结构的实时网格二维地图构建方法,将三维体素地图降维为二维网格地图,增加了对动态特征点轨迹的预测,在无损三维空间信息的情况下丰富了导航地图携带的环境信息.真实室内场景的实验表明:该算法能够在地图中较为精确地显示障碍物的位置信息,显著地降低了地图存储空间,提高了建图速度.     

CAD环境下基于不规则三角网的DEM算法及实现*

 介绍了从离散点构造邻接的三角形，从而组成不规则三角网结构，用不规则三角网建立数字高程模型的算法及其在CAD中实现的程序。     

三维地质模型的一种快速建模方法研究

在油气开发领域,经常采用网格模型对地形进行描述,而网格模型的大数据量成为实时绘制的瓶颈。因此,对地形网格模型进行简化的同时必须对现有算法进行加速。提出了一种三维地质模型的快速建模方法:通过删除顶点法矢量变化不明显的点来减少数据量,同时运用GPU技术将海量地形数据进行并行计算进而提高建模速度。试验结果表明,该算法能够在保证在失真较低的情况下实现数据运算速度的大幅提升以及网格模型较大幅度的简化,从而满足实时显示的需要。     

倾斜摄影测量技术提取落叶松人工林地形信息

目的林下地形是提取单木树高、冠幅等森林参数的必备条件,但由于林区地形起伏较大,传统的测量手段难以获取大范围高精度的森林地区数字地形模型（DTM）。近年来,倾斜摄影测量克服了传统测量技术的缺点,成为获取三维地理信息的新型手段。本文使用无人机倾斜摄影测量技术提取落叶松林下地形,并评测精度与适用性,为后续基于倾斜摄影测量技术提取单木参数的研究提供参考。方法选择内蒙古旺业甸林场内山区典型落叶松幼龄林、中龄林和成熟林林分在落叶季进行无人机飞行,采用Context Capture软件对获取的落叶季倾斜像片进行三维重建,生成林区点云。使用布料模拟滤波、加权线性最小二乘、渐进不规则三角网加密法、渐进形态学滤波算法从点云中提取地面点,并采用3种插值方法插值地面点生成测区完整地形。使用激光雷达DTM作为验证数据评价精度。结果不同算法的地形提取精度与郁闭度相关。在幼龄林区域和中龄林区域,布料模拟滤波提取地面点的精度最高,决定系数（R2）均达到0.999,均方根误差（RMSE）分别为1.61 m和0.47 m;在成熟林区域,渐进三角网滤波效果最好,R2为0.999,RMSE为0.39 m。在不同郁闭度林分选择最优滤波算法基础上,比较不同插值方法生成的数字地形模型（DTM）精度,结果表明:在幼龄林和中龄林,布料模拟滤波点云后经不规则三角网（TIN）插值得到的DTM精度最高,RMSE分别为1.58 m和0.44 m;成熟林分渐进不规则三角网加密滤波后地面点经克里金（Kriging）法插值得到的DTM精度最高,RMSE为0.31 m。结论实验证明,倾斜摄影测量技术可用于落叶松林分地形提取。      

基于SQP与广义投影的线性互补约束问题全局收敛性算法

利用SQP技术与广义投影相结合得到了带线性互补约束规划问题的一种新算法,在一定的条件下分析和证 明了算法的收敛性.该算法的初始点是任意的,不使用罚函数和罚参数.     

带约束条件的森林防火最优路径算法

以森林防火中的路径分析算法为研究对象,针对森林防火中对路径分析算法的特殊要求,以Dijkstra最短路径算法为基础,对它们进行改进与优化。结合林区交通网络自身的特点,引入道路宽度、最大限速、必经地和忽略地等森林防火路径分析约束因子,并以此作为道路权值确定的依据,提出了带约束条件的森林防火最优路径算法,并给出详细的算法设计与实现。该算法符合森林防火的实际情况,能够在森林防火应急指挥与决策中发挥作用。图2表2参17     

复杂多边形的Delaunay三角剖分研究

针对复杂多边形,提出了一种基于约束边的Delaunay三角剖分算法。该算法首先建立了多边形顶点的初始Delaunay三角网,然后将多边形的各条边通过局部更新依次嵌入已有的三角网,最后再删除多余的三角形。研究结果表明,该算法生成的三角网形态优良,符合多边形的Delaunay三角剖分要求。     

树木枝干Delaunay三角网格构建技术

基于点云的树木建模技术是获取树木三维模型的一种重要方法。以三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,将树木枝干点云数据分割成不同的部分,沿树高方向分层。利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线,在相邻等值线间使用三角网生长算法构建Delaunay三角网。合并树木不同部分的Delaunay三角网格,构建出树木枝干的Delaunay三角网模型。通过实例验证,运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点,相邻2条等值线间不会产生边缘交叉问题;构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小,而且模型效果更好。使用射线碰撞检测技术提取模型参数,与实际测量值对比误差在5%以内,满足林业测树要求。