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摘要
TIN是数字高程模型的一种表示模型，为满足由大规模离散高程点数据高效生成TIN的构网需求，提出了一种生成TIN的优化算法。首先，采用局部优化、排除冗余数据及构建凸闭包等方法对传统的生长算法进行初步优化；然后，在初始基线基础上运用Delaunay法则确定搜寻扩展点算法为余弦算法，通过Python和C++混合编程，增加算法的稳定性，提高三角网的生成效率。实验与分析结果表明：该方法能够高效处理大范围、大比例尺电子海图高程点数据，生成三维数字高程模型。
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TIN是数字高程模型的一种表示模型，为满足由大规模离散高程点数据高效生成TIN的构网需求，提出了一种生成TIN的优化算法。首先，采用局部优化、排除冗余数据及构建凸闭包等方法对传统的生长算法进行初步优化；然后，在初始基线基础上运用Delaunay法则确定搜寻扩展点算法为余弦算法，通过Python和C++混合编程，增加算法的稳定性，提高三角网的生成效率。实验与分析结果表明：该方法能够高效处理大范围、大比例尺电子海图高程点数据，生成三维数字高程模型。
