[发明专利]平面散乱点集的快速网格化方法、网格化系统及存储介质

说明书

本发明属于工程技术领域，公开了一种平面散乱点集的快速网格化方法、网格化系统及存储介质，获取平面散乱点集，确定散乱点集分布的最大矩形区域；采用分治法将平面散乱点集生成非结构化三角网并对所有三角形按顺序进行编号；通过设置网格间距，获得网格化的待插结点；逐一选择待插网格结点，快速搜索其所在的三角形并进行插值，即可。本发明方法可以显著提高大规模平面散乱点集的网格化速度，而且网格化结果具有较好的保真性。本发明提出的待插结点的快速定位方法，克服了判断过程复杂及耗时长的缺点；本发明一次性计算并保存三角形插值权系数，避免了插值权系数的重复计算，提高了网格化效率。

技术领域

本发明属于工程技术领域，尤其涉及一种平面散乱点集的快速网格化方法、网格化系统及存储介质。

背景技术

目前，在地球物理和测绘等领域，数据采集量常常很大且数据点呈不均匀分布特征，为方便数据分析需要对其作网格化处理。目前常用的网格化方法主要有克里格法、径向基函数法和最小曲率法。克里格法的加权平均作用减弱了数据本身极值的表现，使用的矩形网格不能控制非矩形测区边界，因其本身的插值原理，耗费时间较长；最小曲率法虽然使得等值线图趋于圆滑，但忽视了数据本身的变化，插值结果常超出原有最值的范围，等值线与实际相差较大，易失真；径向基函数法易操作，但难以对误差进行估计，已知点稀少时的插值效果不好，且耗费时间长；最近邻点法速度较快，但每个待插点选择以该待插点为圆心、以某长度为半径的某个圆内的所有已知点取平均，不能体现已知点与插值点的空间位置关系；以上插值方法在数据规模很大的情况下，因为其本身网格化原理，在耗费时间和体现属性值空间特征等方面达不到最佳效果，在水平梯度变化较大的数据点附近网格化结果呈畸变特征，容易造成数据分析的偏差甚至错误。且不能最大程度逼近实际形状不规则的测区。因此，针对数据规模和水平梯度变化都较大且分布极不均匀的数据集，需要一种既能保形、效率又高的网格化方法。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：1、网格化方式不能控制实际形状不规则测区的边界；2、当实测数据量过大时，耗时增加，效率明显下降；3、部分插值方法得到的等值线平滑性不好；4、水平梯度变化大的区域易出现畸变现象。

解决以上问题及缺陷的难度为：1、网格化结果的保形性，网格化方法应以最大限度地保持原始数据的变化特征；2、网格化方法的高效性。

解决以上问题及缺陷的意义为：可以提供效率高并且满足原始数据的插值方法，丰富计算机成图领域的网格化方法；本发明提出快速逼近并定位三角形的方法，其追索原理可以尝试应用于其他网格化情形，在判断待插点与网格位置关系方面提供一些参考；在地球物理工程领域提供比较合理的图像处理方式，使等值线图更具说服力。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种平面散乱点集的快速网格化方法、网格化系统及存储介质。

本发明是这样实现的，一种平面散乱点集的快速网格化方法，所述平面散乱点集的快速网格化方法包括：

获取平面散乱点集，确定散乱点集分布的最大矩形区域；采用分治法将平面散乱点集生成非结构化三角网并对所有三角形按顺序进行编号；通过设置网格间距，获得网格化的待插结点；逐一选择待插网格结点，快速搜索其所在的三角形并进行插值，即可。

进一步，所述平面散乱点集的快速网格化方法包括以下步骤：

步骤一，给定平面散乱点集(x,y,z)，按读取顺序编号[1,2,...,m]，并确定散乱点集分布的最大矩形区域:[X_min,X_max],[Y_min,Y_max]；采用分治法将平面散乱点集生成非结构化三角网；

步骤二，对所有三角形按顺序编号[1,2,...,n]，并记录每个三角形对应的3个顶点编号以及与其三边相邻的三角形编号；计算并一次性保存所有三角形的线性插值权系数；设置x,y方向的网格间距，获得网格化的待插结点；