不规则三角网TIN中的快速种子填充算法研究

"基于TIN的改进种子算法研究与实现" 本文深入探讨了基于不规则三角网（TIN）的改进种子算法在数字高程模型（DEM）建模和淹没分析中的应用。传统的扫描线填充算法虽然简单易实现，但在处理复杂地形和大数据量时存在效率低下、存储需求大等问题。许长辉、孙久运和高井祥针对这些问题，提出了一种适用于基于三角形的DEM建模的快速种子填充算法。 数字高程模型（DEM）是地理信息系统（GIS）中的关键元素，用于表示地形特征的高度信息，广泛应用于多个领域，如测绘、环境规划和洪水分析。传统的递归种子填充算法在填充有孔洞的区域时表现出色，但在处理基于DEM的分析时效率不足。因此，研究者们寻求优化算法来提高处理速度和降低内存消耗。 文章指出，不规则三角网（TIN）作为DEM的一种数据结构，因其灵活性和对原始数据的高效利用而受到青睐。TIN能够更好地适应地形的不规则形状，减少数据冗余。然而，在进行基于TIN的淹没分析时，现有的算法并不理想。作者在此基础上，设计了一种新的种子填充算法，旨在提高对于三维离散数据的淹没分析效率。 算法实现过程中，首先从原始的三维离散点坐标构建TIN模型，然后通过改进的种子填充策略进行淹没分析。该算法在处理三角网数据时，能快速识别和填充淹没区域，降低了计算复杂度，提高了分析速度。实验证明，该算法在地学及相关领域的应用中具有较高的实用价值。 此外，文章还讨论了不同类型的DEM数据结构，如规则格网（GRID）和不规则三角网（TIN），对比了它们的优缺点。规则格网以其数据结构简单、易于管理和分析而被广泛应用，但TIN在处理非规则地形时更具优势。 这项研究为基于TIN的DEM分析提供了一种有效的种子填充算法，为洪水淹没分析和其他地形相关的计算任务提供了新的解决方案，有助于推动GIS和地球科学领域的发展。