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1绪论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 基于大数据集的高程数据管理策略2

1.3 多分辨率地形建模方法3

1.3.1 基于离散高程点的近似模型3

1.3.2 基于层次的多分辨率模型简化方法现状4

1.3.3 设计目标7

1.4 多分辨率地形建模关键问题7

1.4.1 多分辨率简化模型的误差评价7

1.4.2 多分辨率模型的空间连续性9

1.4.3 设计目标11

1.5 骨架特征提取及地形合成12

1.6 总结13

2基于超量数据集的外存模型15

2.1 引言15

2.2 问题分析及外存框架16

2.2.1 金字塔外存模型16

2.2.2 多分辨率外存模型框架16

2.3 基于大数据集的数据组织17

2.3.1 数据源17

2.3.2 分块物理模型18

2.4 基于特征的多分辨率外存层次结构20

2.4.1 多分辨率逻辑模型20

2.4.2 基于传递闭包的静态误差计算22

2.4.3 FMRH的构造算法24

2.5 多分辨率外存模型优化及无缝拼接26

2.5.1 误差函数27

2.5.2 外存索引结构29

2.5.3 建立外存索引结构算法30

2.5.4 局部数据捡取32

2.5.5 实验效果37

2.6 本章小结46

3基于聚类分析的数据调度策略47

3.1 引言47

3.2 基于相近误差的聚类分析48

3.2.1 基于相近误差的聚类定义48

3.2.2 基于FMRH的聚类算法49

3.2.3 聚类空间封闭性证明51

3.3 基于FMRH的聚类层次数据块索引52

3.3.1 基于FMRH的 Hilbert空间填充曲线策略52

3.3.2 多分辨率模型Hilbert空间填充曲线生成算法54

3.3.3 多文件处理56

3.3.4 基于大数据集的模型更新57

3.4 基于聚类的多分辨率数据调度58

3.4.1 目标聚类快速搜索策略58

3.4.2 数据预取及增量调度策略59

3.5 实验结果及分析61

3.6 本章小结63

4基于DPSO特征选择的地形模型简化方法64

4.1 引言64

4.2 隐式层次结构65

4.2.1 隐式层次结构的定义65

4.2.2 CHS的层次计算方法66

4.2.3 CHS的父子节点快速索引方法68

4.3 简化模型的误差评价函数70

4.3.1 简化域与邻接关系71

4.3.2 法向矢量相似度计算方法72

4.3.3 简化模型发散度函数74

4.4 TMS-DPSO算法74

4.4.1 TMS-DPSO算法基础75

4.4.2 基于简化模型的粒子定义76

4.4.3 基于简化模型的粒子评价策略77

4.4.4 速度轨迹与状态更新78

4.4.5 TMS-DPSO算法描述80

4.4.6 TMS-DPSO算法收敛性分析与验证82

4.5 实验结果与分析85

4.5.1 发散度函数有效性验证85

4.5.2 TMS-DPSO算法的性能分析88

4.6 本章小结89

5地形简化模型多误差阈值的自适应确定91

5.1 引言91

5.2 特征点选择92

5.2.1 基于CHS的顶点集92

5.2.2 特征点与特征域的定义93

5.2.3 特征点选择算法94

5.3 基于顶点粒度计算的二分阈值简化方法96

5.3.1 基于顶点粒度的二分阈值划分96

5.3.2 二分阈值模型简化算法98

5.3.3 算法验证99

5.4 基于特征域匹配度的多阈值简化方法101

5.4.1 相似特征域合并101

5.4.2 特征域匹配度简化算法103

5.4.3 算法验证104

5.5 基于区域分割的多阈值简化方法107

5.5.1 基于起伏度的区域分割107

5.5.2 自适应区域分割多阈值简化算法110

5.5.3 自适应区域分割多阈值简化方法实验结果与分析112

5.6 本章小结115

6多分辨率地形无缝模型及多纹理合成117

6.1 引言117

6.2 基于多分辨率的无缝地形简化模型117

6.2.1 多分辨率无缝模型框架117

6.2.2 基于特征的裂缝判定方法118

6.2.3 基于特征的裂缝修补算法120

6.2.4 算法实验结果与比较123

6.3 多分辨率纹理外存模型125

6.3.1 多分辨率纹理算法基础125

6.3.2 基于FMRH的多分辨率纹理模型126

6.4 多纹理合成方法129

6.4.1 纹理合成整体思路129

6.4.2 候选点选择130

6.4.3 特征提取及纹理模板生成131

6.4.4 基于模板的纹理合成及实验结果133

6.5 本章小结135

7地形骨架特征提取方法136

7.1 引言136

7.2 相关工作137

7.3 候选特征点识别与特征多边形连接139

7.3.1 剖面识别139

7.3.2 特征多边形连接140

7.4 形态学特征选择算法142

7.4.1 特征域填充142

7.4.2 特征域细化143

7.5 矢量化特征模型147

7.5.1 矢量坐标定位及矢量线段生成147

7.5.2 矢量检测优化148

7.5.3 剪枝与环路处理150

7.6 MEPPA实验结果与分析152

7.6.1 骨架特征线形态对比分析153

7.6.2 骨架特征线提取效果156

7.6.3 实验结果对比分析158

7.7 M-PPA优化算法161

7.7.1 改进的剖面识别算法162

7.7.2 形态简化164

7.7.3 连接特征点166

7.7.4 环路处理167

7.7.5 减枝处理172

7.8 M-PPA实验效果与分析176

7.8.1 效率对比177

7.8.2 准确度分析与对比178

7.8.3 算法稳定性对比181

7.9 本章小结182

8可变地形及合成建模方法184

8.1 引言184

8.2 基于空间插值法的地形形变方法185

8.2.1 薄板样条函数插值法185

8.2.2 反距离权重法187

8.2.3 两种形变方法比较188

8.3 移动最小二乘法191

8.4 地形形变方法的应用192

8.4.1 河道地形空间插值研究193

8.4.2 山峰高度插值研究194

8.5 物理弹坑模型建模方法196

8.5.1 弹坑模型相关工作197

8.5.2 多分辨率网格表示及形变区域扩展算法198

8.5.3 物理弹坑模型建模201

8.5.4 构建弹坑模型物理属性表示方法205

8.5.5 实验验证208

8.6 基于河流水文学过程性地形建模方法211

8.6.1 合成建模技术相关工作212

8.6.2 基于河流水文学的河网构建213

8.6.3 山脊的构造216

8.6.4 地形块的嵌入以及变形处理220

8.6.5 实验结果222

8.7 本章小结224

参考文献225