混合DEM模型在三维地形可视化的应用与优势

"这篇论文是2012年由傅为等人发表在《吉林大学学报（信息科学版）》上的，研究重点在于解决三维地形可视化的数据处理问题，特别是针对大规模数字高程模型（DEM）的快速高效渲染。研究者探讨了TIN（不规则三角网）和GRID两种主要的数字高程模型的特性和优缺点，并提出了一种混合DEM模型的构建方法，包括其数据结构和三角网生成算法。通过实验验证了混合模型在三维地形可视化中的优越性。该研究得到了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项基金的支持。" 文章详细内容： 在三维地形可视化领域，如何有效处理海量的地形数据并实现快速高精度的渲染是一个关键挑战。傅为等人的研究工作主要集中在TIN和GRID这两种常见的数字高程模型上。TIN模型由不规则三角形构成，能精确地表示地形的复杂轮廓，但数据结构较复杂，不适合大数据量的处理。而GRID模型则采用规则网格，便于数据存储和访问，但在处理非均匀地形时可能失真。 论文中，研究者提出了一种混合DEM模型，结合了TIN和GRID的优点，旨在提高数据处理效率和渲染精度。他们首先分析了两种模型的采样点分布特性，指出TIN模型适合于表现地形的局部细节，而GRID模型适合于全局视图。然后，他们设计了一种数据存储结构，能够灵活地适应这两种模型的混合，优化了数据访问和计算效率。 在混合模型的构建过程中，研究者详细阐述了如何计算地形的复杂度，这涉及到对地形特征的量化分析，如坡度、起伏等。此外，他们还介绍了一种三角网生成算法，这种算法能够根据混合DEM数据结构自动生成三角网，以适应不同级别的细节需求，从而实现从宏观到微观的无缝过渡。 实验部分，作者通过比较混合模型与其他单一模型在三维地形可视化中的表现，证明了混合模型在处理大规模地形数据时，既能保持高精度，又能实现快速渲染，尤其在处理复杂地形时优势明显。这一研究成果对于提升地理信息系统（GIS）和虚拟现实应用中的地形渲染性能具有重要意义。 该研究提供了一种创新的数据存储和处理策略，为三维地形可视化提供了新的解决方案，有助于推动相关领域的技术发展。