【摘 要】
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为了能清楚直观地掌握海水温度的变化情况，提出一种基于模糊聚类和三维Delaunay三角化的大规模海水温度数据可视化的快速方法。该方法利用改进模糊C均值聚类对原始数据进行预处理得到等温数据集，并提出了一种改进的三维Delaunay三角化快速算法，该算法通过建立点与点之间的相对位置关系来提高点定位速度，同时给出了生成新四面体的优化处理方法，从而在大量三维等温离散点集中快速构建三维曲面，最后采取颜色法对
【机 构】
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海军大连舰艇学院测绘科学与技术博士后科研流动站,辽宁大连116018 海军大连舰艇学院海洋测绘系,
【出 处】
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中国测绘地理信息学会2014年学术年会
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为了能清楚直观地掌握海水温度的变化情况，提出一种基于模糊聚类和三维Delaunay三角化的大规模海水温度数据可视化的快速方法。该方法利用改进模糊C均值聚类对原始数据进行预处理得到等温数据集，并提出了一种改进的三维Delaunay三角化快速算法，该算法通过建立点与点之间的相对位置关系来提高点定位速度，同时给出了生成新四面体的优化处理方法，从而在大量三维等温离散点集中快速构建三维曲面，最后采取颜色法对温度场进行可视化。通过对某海域温度数据的多组可视化仿真试验的比较与分析，验证了本文提出方法的快速性和有效性。
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