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。     

边界为简单多边形的离散点Delaunay三角剖分及可视化研究

简单多边形的Delaunay三角剖分,在计算机图形学及地学问题三维建模领域有着广泛地应用.本文提出了一种不需要判断多边形的凹凸性,直接对多边形建立最大凸包,在建立凸包的基础上建立Delaunay三角剖分的方法,设计了一个有效的数据结构.在剖分的基础上,去除三角形的内切圆圆心在多边形内的三角形即可得到满足需要的三角剖分.为了提高处理大规模数据的速度,实验中对数据进行了分块处理,提高了建网的速度.最后利用OpenGL技术实现了剖分后的地形三维显示.     

基于广义三棱柱的三维地质体建模及可视化研究

根据钻孔数据的特点,建立了一种以广义三棱柱作为基本体元的三维地质体模型,同时给出了构模过程和关键算法。该方法首先将原始的钻孔数据进行Delaunay三角剖分,生成表面的不规则三角网,然后顺序连接相邻钻孔上相同的地层片段形成三棱柱,并进行尖灭处理,最后迭代搜索出连续的相同属性的地层,构建层叠式的三维地质体模型。结果证明该方法能够有效地模拟层状的地质结构构模。     

空间数据聚类的TIN三角构网算法

利用Voronoi多边形、Delaunay三角网和距离比较近的事物具有一定相似性的特性,提出了一种利用构建TIN三角网原理对空间数据进行空间数据聚类的分类算法.利用该算法对某油田的布井情况进行了分类,分类结果与实际情况基本一致.     

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。     

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。     

DELAUNAY剖分并行算法及其在计算机机群上的实现

基于CORBA技术设计并实现了一种Delaunay剖分的并行算法,该方法可以保证稳定性、高效性、穿行代码可100%复用.Delaunay剖分是并行网格生成的重要方法,该方法在并行网格生成中减少了通信量,并且保证了与串行算法相同的精确度,而且随着计算量的增加,线性加速比增大,并行的优越性表现得越明显.实验结果表明,该算法在机群环境下可以有效地提高Delaunay剖分的计算速度,减少执行时间.     

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。     

基于Delaunay三角网的森林生态系统三维褶皱指数计算

为解决森林生态系统三维褶皱指数计算的灵活性差、效率低和准确率不高的问题,根据三维褶皱指数的数据计算模型和Delaunay三角网面积的相关性,详细阐述了利用三角网生长法构造Delaunay三角网的算法,采用主流前端框架实现了三维褶皱指数计算系统。通过在页面上导入的制式Excel表格数据,系统可以自动绘制出Delaunay三角网,并结合输入的长宽信息,自动计算出相应的三维褶皱指数,从而对该森林生态系统结构的稳定性进行评价。     

基于三维激光扫描技术的单木参数提取精度研究

利用地面三维激光扫描仪提取单木参数已经成为林业测量领域的研究热点,具有广泛的应用前景。研究旨在探讨地面三维激光扫描系统与传统测树方法得到的单木参数值之间的精度差异。以黑龙江省帽儿山实验林场中的枫桦、落叶松、垂柳、油松、核桃楸和山杨6个树种共20株单木为研究对象,利用激光扫描仪对有代表性的单木进行扫描并利用扫描软件提取相应参数,将其与传统测树方法得到的数值进行对比分析;同时,根据实际测量和点云数据提取的单木参数,使用了4种不同的立木材积计算方法,如立木材积表、望高法(Pressler Method)、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法计算样本木的立木材积。结果表明,与传统测量相比,由点云数据的提取的树高,胸径,和胸高断面积的平均相对误差分别为1.90%、2.02%和1.28%。通过上述方法计算样本木的立木材积的平均值分别为0.466 9、0.409 2、0.469 8、0.464 6m3。与立木材积表的方法相比,望高法、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法相对于立木材积表的相对误差分别为12.36%、0.62%和0.49%。利用三维激光扫描系统测树能够满足精准林业精度测量的要求,同时Delaunay三角剖分算法在计算立木材积具有更高的精度。然而,这种方法在计算严重弯曲树干的立木体积时具有一定的限制性。     

裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

基于二叉树结构的面状目标主骨架生成算法

按照面状目标的数学定义将其分为简单目标和复连通目标2大类,应用基于Delaunay三角网自动提取骨架技术各类面状目标的主骨架进行提取。结果表明,该算法对目标主骨架的提取效果较好,且内插结果基本符合内插要求。     

基于ArcGIS的地下水资源数值模拟——以迁安市滦河平原区为例

为解决地下水数值模拟过程中的空间离散和后处理难题,快速、准确评价地下水资源,在ArcGIS平台上,采用Delaunay三角剖分算法进行空间离散,通过ArcGIS的3D分析模块生成地下水流场图,采用组件对象模型（COM）技术,开发了基于ArcGIS的地下水资源数值模拟评价系统,并应用到滦河平原20％、50％和75％频率年的地下水资源评价。结果表明,迁安市滦河平原区地下水位明显受降水量、河水流量和开采量的控制,其中,滦河径流对地下水位变化影响最大。     

基于Delaunay三角网的GNSS控制网闭合环自动搜索算法研究及应用

计算GNSS控制网的同步环和异步环的闭合差是衡量GNSS控制网测量精度的重要依据,然而某些商业GNSS软件不能完全搜索所有闭合环.在建立Delaunay三角网基础上,提出了一种新的GNSS控制网闭合环自动搜索算法,并根据此算法采用C#语言编写软件.结果表明,该算法实现了GNSS控制网所有闭合环的闭合差快速计算和检核,提高了GNSS控制网测量精度,丰富了农业生产实践作业效率.     

船舶航行三维显示系统的地形建模

根据船舶航行对视界内视景和水下地形的几何精确度与图像真实感要求,应用三维真实感地形生成理论,提出两种基于海图等高线和等深线数据的地形三角构网方法,在不加入新插值点的情况下对平面散乱点进行三角剖分,实现了基于ECDIS和AIS的船舶航行三维显示系统的地形建模．     

北京山区森林生态系统三维褶皱指数

在北京山区9个自然保护区（林场）设置了10块公顷级标准地,通过对乔木基本因子的调查,运用Delaunay三角网技术,建立了森林生态系统三维褶皱指数.结果表明:在所选取的10块样地中,5号样地三维褶皱指数最大,森林生态系统结构最为稳定;9号样地三维褶皱指数最小,森林生态系统结构相对最不稳定.通过对比分析,森林生态系统三维...     

一种利用拓扑转换消除多边形数据压缩裂缝的方法

以林权地籍调查数据为基础,在拓扑数据转换、Douglas-Peucher边界线压缩、负缓冲区分析和空间连接方法的基础上,提出了消除多边形地块压缩边界缝隙的问题。研究结果表明：①该方法有效地消除了多边形数据压缩裂缝,实现了多边形地块数据的保真压缩;②完整地保留了多边形地块数据的空间拓扑关系和属性数据。该方法对于林权调查地图数据综合和其他格式的文件数据压缩处理均有一定的参考价值。图7参12     

快速成型工艺中的路径规划策略

扫描策略的关键技术是生成平面内多边形轮廓的偏置曲线。就快速成型而言,平面的填充策略将影响精度和效率这两个重要指标。路径规划策略包括:基于多连通域Voronoi图波阵面传播法算法的螺旋扫描策略;基于两个新定理的内点查找算法;拥有更少候选平分线集合以及循环次数的算法等     

Voronoi多边形的边数分布规律及其在林木格局分析中的应用

Voronoi空间分割算法在各个领域已得到广泛应用,目前Voronoi图已经成功应用于林木竞争分析中竞争木数量的选择上。本研究旨在将Voronoi多边形边数分布规律应用于样地的林木格局分析中。借助德国Stochastic Geometry统计软件和R语言程序绘制并分析不同分布格局林分的Voronoi多边形边数分布规律,研究发现:1)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布都呈近似正态分布,频数最大值基本聚集于5或6株;2)无论何种格局分布,Voronoi多边形边数均值皆为6株左右;3)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布标准差的均值具有较为明显的差异,表现为:团状随机均匀。进一步模拟500个随机分布林分发现,Voronoi多边形边数的标准差分布遵循正态分布。基于此,本文利用95%概率,即1.96倍标准差为置信区间的方法,确定了随机分布林分Voronoi多边形边数标准差的分布范围为:μ±1.96σ=1.333±0.035×1.96,即随机分布林分的Voronoi多边形边数标准差(SD)的置信区间为[1.264,1.402];当SD1.264时,该林分格局为均匀分布,当SD1.402时为团状分布。将这种基于Voronoi多边形的林木格局判定方法(Vs)应用于5块不同类型的现实林分,并与目前常用的基于4株最近相邻木的角尺度(W)方法进行了对比,得到的格局分布类型Vs与W二者完全相同。可见,Vs可作为一个间接判定林木分布格局的新途径。