Delaunay三角网构建DEM整体优化算法

### Delaunay三角网构建DEM整体优化算法 #### 概述 在公路选线系统中，数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的建立对于道路设计至关重要。然而，传统的DEM构建方法存在效率低下、速度缓慢、网形质量差及精度难以保证等问题。为了改善这些问题，本文提出了一种基于约束数据域Delaunay三角剖分的整体模型优化算法。该算法通过优化Delaunay三角网的构建过程，显著提高了DEM的质量和构建速度。 #### Delaunay三角剖分原理 Delaunay三角剖分是一种将平面上的一组离散点集分割成非重叠三角形的方法，其目的是使得每个三角形尽可能接近等边三角形，从而得到最优的三角网结构。在公路选线系统中，利用Delaunay三角剖分可以更准确地表示地形特征，提高DEM的质量。 #### 约束数据域的影响 在构建DEM时，考虑到实际地形的复杂性，仅仅依靠原始的Delaunay三角剖分往往无法满足精度要求。因此，引入了约束数据域的概念，即在进行三角剖分时考虑特定的边界条件或约束条件，如道路边界、建筑物位置等。这些约束条件能够确保生成的三角网更加符合实际地形特征，从而提高DEM的精度和实用性。 #### 整体模型优化算法的关键步骤 1. **约束数据域预处理**：首先对输入的数据进行预处理，识别出约束边界，为后续的Delaunay三角剖分做准备。 2. **Delaunay三角剖分**：根据预处理后的数据，使用Delaunay三角剖分算法生成初始三角网。 3. **优化调整**：基于约束数据域的要求，对生成的三角网进行优化调整，确保三角网符合实际地形特征。 4. **DEM生成**：根据优化后的三角网，构建最终的DEM模型。 #### 道路表面模型与DEM的拼合 在公路选线过程中，除了地形模型外，还需要考虑道路的设计表面模型。因此，本文还探讨了如何将道路表面模型与DEM进行拼合，形成一个完整的设计模型。这种方法不仅能够提高DEM的实用性，还能更好地指导道路的设计与施工。 #### 实验验证 为了验证所提出的整体模型优化算法的有效性，作者选取了一个公路选线的实际案例进行实验。实验结果表明，该算法能够很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型，并且具有构网速度快、网形优和算法精度高的特点。这说明该算法在公路选线系统的DEM模型建立方面具有明显的优势。 #### 结论 本文提出了一种基于约束数据域Delaunay三角剖分的整体模型优化算法，旨在解决现有公路选线系统DEM构建中存在的问题。通过对算法的详细讨论和实际案例的验证，证明了该算法的有效性和实用性。该算法不仅可以提高DEM构建的速度和精度，还能更好地支持公路的设计和选线工作，具有重要的理论意义和应用价值。