CN103279602A - 一种规则地理实体空间几何数据的精细组织方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种规则地理实体空间几何数据的精细组织方法。首先采集规则地理实体及部件几何信息，然后抽象简化规则地理实体及其部件，再提取特征点，创建规则地理实体区域三角面网络即在规则地理实体区域构建初始三角面网络，三角面的形状和大小取决于特征点的密度和位置，最后优化三角面网络，完成Delaunay三角面网络。本发明的优点是精细表达了规则地理实体的空间几何结构，使得地理实体内部具有了空间拓扑关系的描述，为解决智慧城市规则地理实体空间几何数据的精细组织及内部最优路径分析等精细分析问题提供一种可行的方法。

Description

一种规则地理实体空间几何数据的精细组织方法

技术领域

本发明涉及地理空间中规则地理实体的几何数据组织和管理问题，为地理信息系统（GIS）精细管理智慧城市中规则地理实体的空间几何信息提供了一种数据组织方法，属于地理信息系统（GIS）技术领域。

背景技术

地理实体的空间几何数据的组织实质是用坐标、数学函数等方法数字化描述地理实体的维、位置、尺寸、形状、方向和拓扑关系等信息的技术手段。人类自开始使用计算机收集、存储、处理各种与地理分布有关的图形数据以来，就开始了对空间几何数据组织方法的研究。

空间几何数据的组织是空间数据模型构建的基础，尽管已经经历了几代模型的变革，但不同空间数据模型的几何数据组织方法各不相同，存在的问题也各异。CAD数据模型采用点线面方式组织几何数据，但很难建立空间拓扑关系；矢量数据模型存储了空间拓扑关系数据，但重复存贮实体间公共点和边，数据冗余度大；拓扑数据模型能够较好地解决空间拓扑关系数据存储问题，但难以表达复杂的地理实体；面向对象数据模型能够很好地表达复杂地理实体及其逻辑关系，但忽略了地理实体内部几何数据的组织，难以实现地理现象的精细分析。随着智慧城市建设的兴起，智慧城市要求对其规则地理实体几何结构进行精细表达，从而实现城市地理信息的精细分析，达到智慧化管理的目的。而传统的地理实体几何数据组织方法忽略了对地理实体内部几何信息的表达，不能满足地理信息的精细分析要求。因此，如何深入规则地理实体内部，对其空间几何数据进行精细化组织是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，通过设计规则地理实体空间几何数据精细组织算法的步骤，为实现智慧城市提供一种规则地理实体空间几何数据的精细组织方法。

本发明的思路：在规则地理实体中布设Delaunay三角网，对其几何信息进行精细组织，即对规则地理实体及其部件进行抽象简化，提取特征点，然后在包含特征点的地理实体内部区域布设初始三角网，最后对初始三角网进行优化，生成Delaunay三角网。

具体步骤为：

(1)采集规则地理实体及部件几何信息：

扫描规则地理实体及其内部部件，获取地理实体及部件的结构、形状和位置信息。

(2)抽象简化规则地理实体及其部件：

以空间认知的角度，将规则地理实体的固定部件抽象简化为多边形面或多面体，由集合A表示，记为：

A={A₁,A₂,A₃…A_n}；

非固定部件抽象简化为唯一空间点，并用其几何中心所在空间点代替，由集合B表示，记为：

B={B₁,B₂,B₃…B_n}；

最后将规则地理实体抽象简化为一个规则多面体，记为V；则含固定部件A、非固定部件B和实体本身V的地理实体集合V_实表示为：

V_实={V;(A₁,A₂,A₃…A_n);(B₁,B₂,B₃…B_n)}。

(3)提取特征点：

提取规则地理实体及固定部件的顶点作为特征点，分别记为v_n和a_n，记录特征点点位信息及三维地理坐标信息(X,Y,H)，则实体特征点集V_T及部件特征点集A_T表示为：

V_T={v₁,v₂,v₃…v_n}，

A_1T={a₁,a₂…a_i}，

A_2T={a_i+1,a_i+2…a_j}，

A_3T={a_j+1,a_j+2,a_j+3…}，

……；

则地理实体总体特征点集为：

T={V_T,A_1T,A_2T,A_3T…A_nT}。

(4)创建规则地理实体区域三角面网络：

在规则地理实体区域构建初始三角面网络，三角面的形状和大小取决于特征点的密度和位置，算法过程如下：

①将规则地理实体抽象多面体沿棱线进行概念剖分，分解为若干平面区域；将固定部件向其所接触的地理实体平面区域投影，形成含有投影多边形“洞”的地理实体平面区域，平面区域内的特征点集合S表示为:

S={v_m…,a_n…}；

②在投影“洞”区域外的平面区域，依次判定集合S中每个元素所属的T中的子集；在集合S中，若任意一点I∈V_T,则判定非V_T集合中距点I距离最短的点并连接；同理，对其他点进行判定，直至集合S中所有点已连接；若非同一集合中的元素特征点重合，则该重合点不再与其他特征点连接；

③在多边形子区域中，连接任意一个顶点至其他顶点的对角线，将子区域分割为若干三角形，生成地理实体内部初始三角面网络；

假设多边形子区域特征点顶点为p₁,p₂,p₃…p_n，子区域内特征点集合为S_子，则初始三角面网络表示为：

S_子={(p₁,p₂,p₃)(p₁,p₃,p₄)…(p₁,p_n-1,p_n)}。

(5)优化三角面网络：

在规则地理实体区域，对由两个具有公共边p₁p_n-1的三角形(p₁,p_n-2,p_n-1)和(p₁,p_n-1,p_n)组成的凸四边形进行判定，若公共边p₁p_n-1是凸四边形的短对角线则保持不变，若不是则舍弃对角线p₁p_n-1,连接短对角线p_n-2p_n，生成新的三角形(p₁,p_n-2,p_n)和(p_n-2,p_n-1,p_n)；重复以上判定，直至规则地理实体所有区域都生成Delaunay三角形，完成三角面网络。

本发明的优点是精细表达了规则地理实体的空间几何结构，使得地理实体内部具有了空间拓扑关系的描述，为解决智慧城市规则地理实体空间几何数据的精细组织及内部最优路径分析等精细分析问题提供一种可行的方法。

附图说明

图1为本发明方法的结构框图。

图2为本发明方法的技术方案详细流程图。

图3为本发明实施例选取的房屋抽象简化结构示意图。

图中标记：1-书桌；2-衣柜；3-空调；4-灯具；5-门；6-窗。

图4为本发明实施例房屋抽象分解后的三角面网络示意图。

图中标记：a-地板区域；b-天花板区域；c-前墙壁区域；d-后墙壁区域；e-左侧墙壁区域；f-右侧墙壁区域；1-书桌；2-衣柜；3-空调；4-灯具；5-门；6-窗。

具体实施方式

实施例：

本实施例选择智慧城市楼宇中的一间具有门、窗、书桌、衣柜、空调和灯具等部件的房屋，简化结构如图3所示。

按照如图2所示的规则地理实体空间几何数据精细组织方法的技术方案详细流程图，对房屋空间几何数据进行精细组织的具体步骤如下：

(1)采集房屋及部件的几何信息：

扫描房屋及门、窗、书桌、衣柜、空调和灯具等部件，获取房屋内部结构信息及门、窗、书桌、衣柜、空调和灯具的形状、相对于房间的位置信息。

(2)抽象简化房屋及其部件进行：

将房屋内的书桌、衣柜和空调近似抽象为长方体，将门、窗和灯具近似抽象为矩形面，嵌于房屋中，抽象体由集合A表示:

A={书桌,衣柜,空调,门,窗,灯具}；

将座椅抽象简化为唯一空间点，并用其几何中心所在点代替，抽象点由集合B表示:

B={座椅}；

最后将房屋抽象简化为一个由地板、天花板和墙壁组成长方体，将包含门、窗、书桌、衣柜、空调、灯具、座椅等部件的房屋长方体用集合V_实表示：

V_实={房屋;(书桌,衣柜,空调,门,窗,灯具);( 座椅)}。

(3)提取特征点：

记录房屋的墙角，书桌、衣柜、空调和灯具的顶点及门和窗的角点的点位信息及三维地理坐标信息(X,Y,H)，作为特征点，并用v_n和a_n分别表示房屋特征点和部件特征点，如图3所示，则房屋特征点集V_T表示为：

V_T={v₁,v₂,v₃,v₄,v₅,v₆,v₇,v₈}，

书桌特征点集表示为：

A_桌T={a₁,a₂,a₃,a₄,a₅,a₆,a₇,a₈}，

衣柜特征点集表示为：

A_柜T={a₉,a₁₀,a₁₁,a₁₂,a₁₃,a₁₄,a₁₅,a₁₆}，

空调特征点集表示为：

A_空T={a₁₇,a₁₈,a₁₉,a₂₀,a₂₁,a₂₂,a₂₃,a₂₄},

灯具特征点集表示为：

A_灯T={a₂₅,a₂₆,a₂₇,a₂₈},

门特征点集表示为：

A_门T={a₂₉,a₃₀,a₃₁,a₃₂},

窗特征点集表示为：

A_窗T={a₃₃,a₃₄,a₃₅,a₃₆},

则房屋总体特征点集为：

T={V_T,A_桌T,A_柜T,A_空T,A_灯T,A_门T,A_窗T}={ v₁,v₂…v₇,v₈,a₁,a₂…a₃₅,a₃₆}。

(4)创建规则地理实体区域三角面网络：

在房屋区域构建初始三角面网络，三角面的形状和大小取决于房屋内部区域特征点的密度和位置，算法过程如下:

①将房屋长方体沿棱线进行概念剖分，分解为地板、天花板、前墙壁、后墙壁、左侧墙壁和右侧墙壁六个矩形区域；将门向地板和前墙壁区域作投影，窗向后墙壁区域作投影，书桌向地板区域作投影，衣柜向地板和左侧墙壁区域作投影，空调向地板、前墙壁和右墙壁区域作投影，灯具向天花板区域作投影；

其中，地板区域的特征点集合为：

S_地={v₁,v₂,v₃,v₄,a₁,a₂,a₃,a₄,a₉,a₁₀,a₁₁,a₁₂,a₁₇,a₁₈,a₁₉,a₂₀,a₂₉,a₃₀}，

天花板区域的特征点集合为：

S_天={v₅,v₆,v₇,v₈,a₂₅,a₂₆,a₂₇,a₂₈}，

前墙壁区域的特征点集合为：

S_前={v₁,v₂,v₅,v₆,a₁₇,a₁₈,a2₁,a₂₂,a₂₉,a₃₀,a₃₁,a₃₂},

后墙壁区域的特征点集合为：

S_后={v₃,v₄,v₇,v₈,a₃₃,a₃₄,a₃₅,a₃₆}，

左墙壁区域的特征点集合为：

S_左={v₁,v₄,v₅,v₈,a₉,a₁₂,a₁₃,a₁₅}，

右墙壁区域的特征点集合为：

S_右={v₂,v₃,v₆,v₇,a₁₈,a₂₀,a₂₂,a₂₄}；

②在投影“洞”区域外的地板、天花板和墙壁区域，依次判定其特征点集S_地,S_天,S_前,S_后,S_左,S_右中元素所属的T中的子集；在集合群S_地,S_天,S_前,S_后,S_左,S_右中，若任意一点I∈V_T,则判定非V_T集合中距点I距离最短的点并连接；同理，对剩余点进行判定，直至集合群S_地,S_天,S_前,S_后,S_左,S_右中所有点已连接；其中，特征点v₂与a₁₈重合，不再与其他特征点连接；

③在地板、天花板和墙壁区域内多边形子区域中，连接任意一个特征点顶点至其他顶点的对角线，将子区域分割为若干三角形，生成地理实体内部初始三角面网络；

假设多边形子区域特征点顶点为p₁,p₂,p₃…p_n，子区域内特征点集合为S_子，则初始三角面网络表示为：

S_子={(p₁,p₂,p₃)(p₁,p₃,p₄)…(p₁,p_n-1,p_n)}。

(5)优化三角面网络：

在房屋内部区域，对由两个具有公共边p₁p_n-1的三角形(p₁,p_n-2,p_n-1)和(p₁,p_n-1,p_n)组成的凸四边形进行判定，若公共边p₁p_n-1是凸四边形的短对角线则保持不变，若不是则舍弃对角线p₁p_n-1,连接短对角线p_n-2p_n，生成新的三角形(p₁,p_n-2,p_n)和(p_n-2,p_n-1,p_n)；重复以上判定，直至房屋内部所有区域都生成Delaunay三角形，完成内部三角面网络，如图4所示。

Claims (1)

1.一种规则地理实体空间几何数据的组织方法，其特征在于具体步骤为：

(1)采集规则地理实体及部件几何信息：

扫描规则地理实体及其内部部件，获取地理实体及部件的结构、形状和位置信息；

(2)抽象简化规则地理实体及其部件：

以空间认知的角度，将规则地理实体的固定部件抽象简化为多边形面或多面体，由集合A表示，记为：

A={A₁,A₂,A₃…A_n}；

非固定部件抽象简化为唯一空间点，并用其几何中心所在空间点代替，由集合B表示，记为：

B={B₁,B₂,B₃…B_n}；

最后将规则地理实体抽象简化为一个规则多面体，记为V；则含固定部件A、非固定部件B和实体本身V的地理实体集合V_实表示为：

V_实={V;(A₁,A₂,A₃…A_n);(B₁,B₂,B₃…B_n)}；

(3)提取特征点：

提取规则地理实体及固定部件的顶点作为特征点，分别记为v_n和a_n，记录特征点点位信息及三维地理坐标信息(X,Y,H)，则实体特征点集V_T及部件特征点集A_T表示为：

V_T={v₁,v₂,v₃…v_n}，

A_1T={a₁,a₂…a_i}，

A_2T={a_i+1,a_i+2…a_j}，

A_3T={a_j+1,a_j+2,a_j+3…}，

……；

则地理实体总体特征点集为：

T={V_T,A_1T,A_2T,A_3T…A_nT}；

(4)创建规则地理实体区域三角面网络：

在规则地理实体区域构建初始三角面网络，三角面的形状和大小取决于特征点的密度和位置，算法过程如下：

①将规则地理实体抽象多面体沿棱线进行概念剖分，分解为若干平面区域；将固定部件向其所接触的地理实体平面区域投影，形成含有投影多边形“洞”的地理实体平面区域，平面区域内的特征点集合S表示为:

S={v_m…,a_n…}；

②在投影“洞”区域外的平面区域，依次判定集合S中每个元素所属的T中的子集；在集合S中，连接每个元素至T中其他子集中距离最短的特征点，将平面区域分割为若干多边形子区域；如果不同子集中的元素特征点重合，则该重合点不再与其他特征点连接；

③在多边形子区域中，连接任意一个顶点至其他顶点的对角线，将子区域分割为若干三角形，生成地理实体内部初始三角面网络；

假设多边形子区域特征点顶点为p₁,p₂,p₃…p_n，子区域内特征点集合为S_子，则初始三角面网络表示为：

S_子={(p₁,p₂,p₃)(p₁,p₃,p₄)…(p₁,p_n-1,p_n)}；

(5)优化三角面网络：

在规则地理实体区域，对由两个具有公共边p₁p_n-1的三角形(p₁,p_n-2,p_n-1)和(p₁,p_n-1,p_n)组成的凸四边形进行判定，若公共边p₁p_n-1是凸四边形的短对角线则保持不变，若不是则舍弃对角线p₁p_n-1,连接短对角线p_n-2p_n，生成新的三角形(p₁,p_n-2,p_n)和(p_n-2,p_n-1,p_n)；重复以上判定，直至规则地理实体所有区域都生成Delaunay三角形，完成三角面网络。

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