[发明专利]一种基于平均高程面三角网的地形图高程抽稀算法

摘要

本发明涉及一种基于平均高程面三角网的地形图高程抽稀算法。所述抽稀算法包括以下步骤构造三角网；获取平均高程面；设置阈值；重新构造三角网；求取高程梯度；筛选特征高程点；获取高程点最值；设置高差和距离阈值；删除三角网；所述三角网(TIN)是指采用Delaunay三角网生成的不规则三角形网。本发明基于三角网的地形图高程点抽稀算法，尽可能地保留能够显著反映地形起伏变化的高程点，较好地表达了所要进行抽稀范围内的地形变化；本发明不仅能够使得高程点在图面内平均分布，而且也较好地反映高差变化显著和微小的区域地形起伏情况；本发明利用平均高程面及高程梯度等方法，对高程点进行筛选抽稀，达到合理的地形图缩编效果。

主权项

一种基于平均高程面三角网的地形图高程抽稀算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构造TIN；读取所有待抽稀的高程点，根据这些高程点的位置构造TIN，TIN的形状和大小取决于高程点分布的密度和位置；步骤二：获取平均高程面；遍历每个高程点，获取其平均高程面；所述平均高程面是指获取的每个高程点所在的三角形所组成的曲面；步骤三：设置阈值；对每个高程点相对于其平均高程面内其他高程点的高差和距离进行第一次特征高程点筛选，设置阈值；步骤四：重新构造TIN；将步骤三中筛选得到的高程点重新构造TIN，并获取每个点的平均高程面；步骤五：求取高程梯度；遍历第一次已筛选的特征高程点，获取每个高程点基于其平均高程面的高程梯度，并按降序排列；步骤六：筛选特征高程点；只保留原高程点数约1/4的特征高程点；步骤七：获取高程点最值；将原高程点中的最大值和最小值保留，再通过格网平均，获取每个区域范围内的高程点最大值和最小值；步骤八：设置高差和距离阈值；将步骤六和步骤七中的高程点按照高差距离循环构TIN，不断筛选在阈值内的高程点，直至全部满足高差和距离阈值的要求，循环结束；步骤九：删除TIN；最后删除TIN，保留最后筛选出的特征高程点即为抽稀后的高程点，算法结束。