改进的局部动态最优Delaunay三角网逐点内插算法在Grid-DDM中的应用

"利用局部动态最优Delaunay三角网改进逐点内插算法，提高插值精度和执行效率，应用于格网数字水深模型构建。" 这篇论文关注的是在海洋地形建模中的数据处理问题，特别是如何高效且精确地进行多波束测深数据的插值。传统的基于Delaunay三角网的逐点内插算法虽然能够有效表达数据的局部相关性，但由于需要构建全局Delaunay三角网，导致计算效率较低，不适应大规模数据的处理需求。 Delaunay三角网是一种几何构造，它确保了每个三角形的内部没有其他数据点，这使得每个点的邻域信息得以清晰地表示。与之相关的Voronoi图（也称为Voronoi单胞）则定义了每个点对其周围区域的影响力，这两个概念在空间插值中起着关键作用。 论文作者提出了一种创新的算法，即基于局部动态最优Delaunay三角网的逐点内插算法。这个算法的核心是仅在需要的时候动态生成和更新局部的Delaunay三角网，而非一次性构建全局网络。这样既保留了Delaunay三角网的几何特性，又避免了全网生成的计算开销，从而提高了算法的执行效率。 在实际应用中，该算法被应用于格网数字水深模型（Grid-DDM）的构建。Grid-DDM是一种矩阵形式的数据结构，用于存储和表示海洋表面的水深信息，对于舰船导航、海洋工程、海底勘探等众多领域都有着重要作用。实验结果证明，这种改进的算法能够在保持插值精度的同时，显著提升计算速度，因此对于处理高分辨率、大规模的海洋测深数据尤为有利。 关键词涉及的技术点包括：局部动态最优Delaunay三角网的构建，逐点内插算法的优化，以及这些技术在Grid-DDM构建中的应用。论文还提到了中图法分类号P208，暗示了其属于地理信息系统或地球信息科学的范畴。 这篇论文为解决大数据量空间插值的效率问题提供了一个新的解决方案，对于海洋测绘和相关领域的数据处理技术发展具有积极的推动作用。