文/叶果
数字高程模型是以数字形式描述的地形表面模型,在模拟摄影测量和分析摄影测量中,地面上的信息(地形,特征和不同的名称)通过图像和注释(如轮廓线,地貌符号)显示在图纸上。函数的特征由不同的符号和文本注释表示。这种地形图很常用。按照一定的结构组织观察数据,以建立数据模型的表达,最后的数据管理和重建由计算机实现,并在允许的响应时间内精确渲染3D 地形。
在最常见的形式中,平面和波纹数据构成数字地面模型,并且还包括从其获得的数据,例如斜率,纵横比,视线等。视觉景观不仅具有表达表达的形式,而且还具有数据规模。但是,详细数据和地形水平的数量彼此密切相关。如何实现两者之间的最佳平衡成为研究的重点。优点是手动使用相对直观方便,但其缺点也很明显,即管理不方便,特别是不能直接用于计算机。因此无法满足各种技术的自动化要求。因此,数字产品逐渐取代传统的地图,其中,数字地图和数字地形模型为典型的产品。数字地面模型(DTM)已成为空间信息系统的组成部分。因此,系统地为大面积创建数字高程模型已成为当务之急。
数字高程模型被定义为一系列高程值,表示以数字形式存储的对象的位置,并且是表示区域中的地形的有限系列的三维向量。获取正确的数据是构建DEM 的第一步,也是最重要的一步,它不仅会对DEM 的准确性具有直接影响,还直接影响成本。从数据源和采集方法来看,包括:地面直接测量,如GPS,现场测量等。与传统地图相比,DTM(DEM)在信息数字表达上,具有具有无可比拟的优势。首先,它可以直接输入计算机,用于各种计算机辅助设计系统。其次,对于大量信息的存储,可以使用DTM 多层数据结构功能,包括可以包含和表达非垂直排列的功能的地形图。
需要快速找到起点所在的三角形,因为这是提高有限插入效率的重要部分,且这些插入直接影响算法的输出效率。其中,算法在确定三角形中,还具有以下的关系定义:设V,K 为两个三角形端点,V 为插值点。则点和线之间的关系是:
在TIN 中,如若对三角形之间的拓扑关系加以建立,则很容易根据三角形和三角形区域坐标之间的拓扑关系来评估具有插入点的三角形。如果给出点d(x,Y),则区域坐标定义为:
线段和三角形的交点可以减小以使线段与线段相交。如果两个端点为如果第一线段位于第二线段的两侧并且第二线段的两个端点也位于第一线段的两侧,那么则说明这两个段相交。离散数字高度模型通常直接从地球表面测量原始或无组织数据。采样点通常具有分布不规则特征的地形特征。通过使用某些项,可以创建具有独特特征的表面。
TIN 既可以由矢量方式构建,也可以由栅格方式构建。对于具有随机离散点的不规则三角剖分的构造,基本思想是根据随机分布的原始高光创建一个连续覆盖整个研究区域的不规则三角网络TIN。如果三角剖分中没有约束数据,那么可生成的数字土壤模型就不能正确表达表面的复杂关系,与此同时,也不能满足实际应用的需要。因此,在随意数据三角测量中包含限制线成为一个关键问题。然而,地球表面的形状实际上是一个不规则的表面,而不是一系列简单的表面,特别是在三角形网格点稀少且地形变化很大的破碎地形上,平面插值的使用必然导致拟合表面的显着变形。
建立的整体插值模型是根据研究区域内所有采样点的观测结果确定的。因此通常用于模拟广泛的宏观趋势。使用矩阵,只要原点的地理坐标,网格间距和矩阵的行和列信息,就可以得到当前站点上每个区域的地理信息。建立每个区域之间的拓扑关系。也就是说,找到每个三角形与其他三角形的公共边界,并按顺序将其保存为文件。此外,我们同意所有跨越限制边缘的三角形被设置为成为限制边缘的影响域,并且影响域的每个三角形边缘变为对角线。在地形中,与其所在三角形的三个角点有关的插值点的插值,在该区域中几个采样点的高阶函数上显得更合理。
假若采用一般上通用的多项式,便可以对更复杂的曲面加以创建。分析多项式的前三个项(两个二次项和一个零项)并发现它们可以生成一个平面。通常,选择三角形作为形成地面的表面,因为三角形表面是确定性的。将TIN 数据中的每个三角形划分为基于重心的三个子三角形。目标是将三角形划分为三个区域,并使用每个区域找到子三角形,其中每个区域的公共边缘具有不同的三角形。嵌入约束线段(属性线或约束线段)时,需要知道哪些三角形与约束线段相交,以及三角测量中的哪些边与约束线段相交,然后执行局部三角测量重建和LOP(部分优化过程)优化。
对于DEM 构造方法,本文采用T1N 和规则网格两种建模方法实现DEM 构造,并讨论了包含TIN 的算法并确定了相应模型。介绍了普通网格(DEM)模型的快速构建和小波简化方法,之后总结了计算机上显示的三维图像的基本知识。此外,全局控制矩阵索引的存储结构是用于该混合模型的局部三角剖分,它解决了大规模数据的精确三维地形映射。常规网格是DEM 和不规则三角测量TIN 以及两者的混合应用。