【摘 要】
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为提高基于DEM高程数据的三维大地形绘制效率,提出基于K-means聚类和动态LOD的三维地形建模方法。对高程数据集使用K-means聚类分析方法,发现地形数据的自相似性,建立数据采
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61103142);科技部公益性行业(气象)科研专项基金项目(GYHY201106024)
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为提高基于DEM高程数据的三维大地形绘制效率,提出基于K-means聚类和动态LOD的三维地形建模方法。对高程数据集使用K-means聚类分析方法,发现地形数据的自相似性,建立数据采样点与地貌特征分类的自动关联;依据采样点的地貌属性值完成粗化处理,构建不规则三角网模型;采用局部优化算法进行有限域内的三角形分裂以实现三角网的动态更新,结合克里金插值法实现插入点的精确计算,形成LOD层次细节多分辨率模型。实验结果表明,该方法对不同类型地形都获得了较高的数据简化率,提高了三维模型的绘制效率,具有较好的地形特征保持性。
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