基于Delaunay三角网的DEM整体优化算法

简介：
本研究提出一种基于Delaunay三角网的数字地形模型（DEM）整体优化算法，旨在提升DEM数据的精度与完整性。通过调整关键点位置来减少误差，适用于地理信息系统中的地形分析和建模。 现有的公路选线系统DEM（数字高程模型）建立过程中存在效率低、速度慢、网形差以及精度难以保证的问题。本段落分析了同类算法的特点与缺陷，并研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率的因素，提出了一种基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法。文章详细讨论了该方法建立DEM的过程和步骤，同时探讨了道路表面模型与DEM拼合的方法及思路。通过公路定线实例验证了整体模型优化算法的有效性。结果表明：基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法能够高效地将公路设计表面模型和数字地面模型合并为一个整体，并具有网形优、构图速度快以及精度高的特点，在公路选线系统DEM建立方面表现出明显的优势。