建筑物多边形凹部识别与渐进式化简方法研究

"利用约束D-TIN进行建筑物多边形凹部结构识别与渐进式化简 (2011年)" 本文主要探讨的是在大比例尺地形图的居民地自动综合过程中，针对建筑物多边形的凹部结构识别与渐进式化简问题。建筑物多边形的化简是地图综合中的一个重要环节，由于其直角转折的特性，常规的曲线化简算法并不适用。研究者提出了一种基于约束Delaunay三角化的多边形化简方法，特别关注于凹部结构的处理。 约束Delaunay三角化（Constrained Delaunay Triangulation, D-TIN）是一种常用的几何剖分技术，它可以保持原始边界的完整性，并创建一个满足Delaunay条件的三角网格。在该文中，作者首先分析了建筑物多边形外侧凹部的特征和类型，然后采用Delaunay三角化对建筑物多边形的凸壳进行空间分解，形成一个由三角形组成的结构。 接下来，文章的核心在于从这个凹部三角形树中提取三角形序列，并通过特征序列匹配来识别凹部的基本模式。这些模式可以用来确定适当的化简策略。识别出的凹部模式包括但不限于简单凹陷、嵌套凹陷等，这些模式对应不同的化简操作，如凹部填充和凸部削平。识别和化简的过程是迭代进行的，以逐步简化复杂的凹部结构。 实验分析证实了这种方法的有效性，它具有结构化和渐进式的特点。结构化是指方法能够系统地处理凹部结构，而渐进式意味着化简过程是逐步进行的，可以根据复杂程度逐步减少细节，这对于处理具有复杂嵌套凹部的建筑物多边形特别有用。 关键词涉及到地图综合，这是地图制图中将大量地理信息精简的过程；约束Delaunay三角网，是进行几何分解和结构分析的重要工具；建筑物多边形，是地图上表示建筑物的几何形状；结构识别，是指识别和理解建筑物多边形的内在结构；渐进式化简，是指逐步减少几何复杂性的过程。 这篇论文提供了一种创新的方法来处理地图综合中的建筑物化简问题，尤其是针对那些有复杂凹部结构的建筑物，通过使用Delaunay三角化和凹部模式识别，实现了化简过程的高效和准确。这种方法对于提高地形图的综合质量和制图效率具有实际意义。