[发明专利]一种用于湖泊地形模拟的分区插值处理方法与装置

权利要求书

1.一种用于湖泊地形模拟的分区插值处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)提取湖底的已知高程点数据及湖泊边界数据；

(2)选取方差作为衡量湖底高程采样点数据起伏程度的指标，采用K-means聚类对高程采样点起伏程度的方差进行处理，依据聚类结果将湖底进行区域划分，针对不同区域高程变异程度分别赋予幂值；

(3)确定各区域幂值的范围及幂值离散步长，构建正交试验表进行各区域幂值的组合试验，以湖泊高程-库容曲线作为目标来衡量幂值组合的优劣，最后通过试验值推断得到全部组合的理论最优方案；

(4)根据步骤(3)确定的最优区域幂值组合，利用网格划分确定湖底待插值点的个数与坐标，借鉴K近邻算法的思想，实现反距离加权插值法的分区域插值。

2.根据权利要求1所述一种用于湖泊地形模拟的分区插值处理方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括以下步骤：

(2.1)利用方差衡量高程采样点局部变异起伏程度指标，每个采样点与其邻域采样点的高程数据取方差；

(2.2)采用K-means聚类对每个采样点的方差数据进行分类，以欧式距离作为衡量采样点方差相似度的依据；具体为：记n为已知高程采样点的个数，k为类别数目，在n个方差样本中选取k个样本作为初始聚类中心c_i，i＝1……k；计算除聚类中心外其他样本p_j到聚类中心的欧式距离；根据聚类中心构造k个集合，每个样本依据与聚类中心的欧式距离，划归到与之最近的集合中，采用均值更新聚类中心，待聚类中心的更新满足精度要求，确定最终的聚类集合；其中：

式中，L_ij为聚类中心与其他高程采样点间的欧式距离；j为高程采样点中除聚类中心外的其他样本点，j＝1……n-k；n_i为第i个集合的样本个数；p_it为第i个聚类中第t个采样点到聚类中心的距离；

(2.3)根据K-means聚类将已知高程采样点数据分成k类，即将湖底分为k个区域，对起伏程度不同的k个区域分别赋予幂值。

3.根据权利要求1所述一种用于湖泊地形模拟的分区插值处理方法，其特征在于：所述步骤(3)中以划分的地形区域数为试验因素，即试验因素有k个，确定各区域幂值的范围和各范围的离散步长，以加权插值法的长度幂值为试验水平，以幂值在可行域内离散的个数为试验水平数，以湖泊的高程-库容曲线为目标，作为衡量组合优劣的依据。

4.根据权利要求1所述一种用于湖泊地形模拟的分区插值处理方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：

(4.1)将高程采样点按照聚类分析构建k个数据集：

式中，T₁……T_k分别为k个区域构建的高程采样点集合；p₁……p_k分别为每个区域给定的幂值；分别为第一个数据集中的采样点的x、y、z坐标；分别第k个数据集中采样点的x、y、z坐标；c₁……c_k分别为k个数据集中的采样点数；

(4.2)计算各待插值点与已知高程点之间的距离，选取距离每个待插值点最近的m个已知高程点，最近的m个已知高程点中若有40％以上的高程点属于同一类别，则该待插值点属于该类别，超过两个类别时选择最多点所属的类别；若m个已知高程点中没有40％以上的属于同一类别，则将最近点个数扩至2m个，依次类推；若仍不能满足40％以上的已知高程点属于同一类别，则扩展至全部的高程点，选择最多点所属的类别。