基于TIN模型三维地形模拟探究

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1、基于TIN模型三维地形模拟探究【摘要】:三维地形模拟一直是虚拟现实、地理信息系统(GIS)等领域的研究热点。它是一种表示三维空间连续起伏的数学模型,是从已知三维坐标的离散点出发,构筑地形表面,以数字的形式表示实际地形特征的空间分布,本文探讨釆用TIN技术来实现不规则三角网的建立。【关键词】:不规则三角网(TIN)、Delaunay三角网、算法[Abstract】:3Dtopographysimulationisahotresearchfieldofvirtualreality,geographicinfor

2、mationsystems(GIS)・Itisarepresentationofthecontinuousupsanddownsofthree-dimensionalmathematicalmodel,startingfromtheknown3Dcoordinatesofdiscretepointstobuildaterrainsurface,thespatialdistributionoftheactualterrainfeaturesindigitalform,ThistextwilladoptTINt

3、echnologytorealizethesetting-upoftheirregulartriangularnetwork・【Keyword】:Triangulatedirregularnetwork(TIN),Delaunaytriangularnetwork,algorithm中图分类号:0343.2文献标识码:A文章编号:一、引言随着计算机技术、计算机辅助设计、信息技术及相关学科的不断发展和数字化概念在测绘中的应用不断深入,以“3S”、"4D"为主要生产手段的测绘业已成为新兴的信息产业,并且日益得到

4、了社会各方面的重视,数字高程模型DEM已经成为地理空间基础设施和“数字地球”的重要组成部分。通过计算机采用一定的算法,能够方便地将DEM数据转换成为等高线、三维立体景观图、晕渲图、坡度图、断面图及数字正射影像图复合成景观图等各种专题图产品。正因为有如此广泛的用途,研究、建立DEM仍然是目前十分热门的课题。二、数字高程模型建立方法比较DEM有很多种表示形式,其中主要的有规则格网模型(Grid)、等高线和不规则三角网模型(TIN)o但这三种不同数据结构的DEM表征方式在数据存储及空间关系等方面,则各有优劣,见表

5、1:表1不同数据结构数字高程模型的比较等高线规则格网不规则三角网存储空间很小(相对坐标)依赖格距大小大(绝对坐标)数据来源地形图数字化原始数据插值离散点构网拓扑关系不好好很好任意点内插效果不直接且内插时间长直接内插且时间短直接内插且时间短适合地形简单、平缓变换简单、平缓变换任意、复杂地形从表1中可以看出,虽然TIN在存储空间的要求上相对较高,但在处理任意复杂的地形上具有绝对的优势,而且研究也表明,在所有可能的TIN中,只有D-TIN(简称D-TIN)表现最为出色。因此,在很多DEM都是以不规则三角网模型来建

6、立的。而生成DEM的数据通常是以离散数据点(即野外实测的所有地形特征点)为主,对于离散数据点转换为TIN,主要采用Delaunay三角网法来实现。三、TIN的构建与算法1、TIN的概念TIN(不规则三角形格网),是直接利用测区内野外实测的所有地形特征点(离散数据点)构造出邻接三角形组成的格网型结构。TIN的每个基本单元的核心是组成不规则三角形的三个顶点的三维坐标,这些坐标数据完全来自于原始测量成果。由于观测采样时选取观测点是由地形决定的,一般是地形坡度的变换点或平面位置的转折点,从而使得离散点在相关区域内非

7、规则和非均匀分布。由这些点构成的三角形格网所包含的三角形必然是形状不规则的三角形,网格中三角形的数目只有在格网形成后才能确定。但根据计算几何学,如果区域中有n个离散点,它们可以构成的互不交叉的三角形的数目最多不超过2n-5。2、TIN的数据结构TIN的数据表达复杂地形数据的灵活性决定了它在数据组织上的复杂性。它是由两个基本元素组成:(1)有X、Y、Z值得点;(2)连接点形成的三角形的一组边。即要建立不规则三角网数字高程模型,首先就要存贮每个点X、Y、Z的值,然后要存贮网点连接的拓扑关系,三角形及邻接三角形等

8、信息。TIN结点坐标的数据结构如图2-1所示,数据结构中仅使用了点号,根据点号在数据文件中查找坐标。数据结构的核心分别是坐标数组和三角形数组,结点用其在坐标数组中的存储位置(或称下标)作为点号,三角形用其在三角形数组中的存储位置作为三角形号。坐标数组图1TIN结点坐标的数据结构3、D-TIN的局部优化二维三角剖分的优化原则有很多种,比较常用的有最大—最小距离原则、圆原则、最大一最小内角原则、最大一最小高原则、Th

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