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申请/专利权人：武汉国遥新天地信息技术有限公司

摘要：本发明涉及地理信息系统技术领域，且公开了一种基于TIN的全球数字孪生系统海岸修复方法，包括以下步骤：S1：基于高精度地物分类栅格影像数据进行地物分类平滑矢量化；S2：基于数字高程模型（DEM）生成地形三角网（TIN），以及根据海平面高度阈值生成海岸矢量数据；S3：根据海岸线缓冲带矢量和地物分类矢量修复海岸区域；S4：全球修复海岸矢量面数据写入改进的矢量瓦片；S5：虚幻引擎加载数据并渲染修复的全球海岸场景。通过使用TIN数据生成数字孪生系统的精确海岸线矢量数据，海岸线完全贴合海水建模的边界，且精度高;通过使用矢量瓦片保存修复的结果，可以快速读写，支持全球范围流畅渲染;建立海水缓冲带，兼容多种分辨率的DEM加载带来的差异。

主权项：1.一种基于TIN的全球数字孪生系统海岸修复方法，其特征在于，包括以下：S1：基于高精度地物分类栅格影像数据进行地物分类平滑矢量化；基于高精度地物分类栅格影像数据进行地物分类平滑矢量化的具体方法如下：S1-1：栅格矢量化，将地物分类栅格影像数据转换为矢量数据，通过栅格到矢量的转换算法来实现，转换算法包括多边形化方法和栅格转线段方法；S1-2：矢量轮廓加密，使用线密度增加算法对矢量化后的数据进行轮廓加密，即增加节点以提高矢量数据的精度和准确性；S1-3：矢量轮廓平滑，采用Bezier曲线拟合方法对加密后的矢量轮廓进行平滑处理，以消除锯齿状边界；S1-4：删除空洞，通过空间分析和几何操作来实现对平滑后的矢量数据进行空洞删除操作，即删除不属于任何地物类别的孔洞或空白区域；S1-5：轮廓化简：通过轮廓化简算法对矢量数据中的轮廓进行简化，以减少数据的复杂性和存储空间，其中轮廓化简算法包括Douglas-Peucker算法和Visvalingam-Whyatt算法；S2：基于数字高程模型（DEM）生成地形三角网（TIN），以及根据海平面高度阈值生成海岸矢量数据；基于数字高程模型（DEM）生成地形三角网（TIN），以及根据海平面高度阈值生成海岸矢量数据的具体方法如下：S2-1：基于DEM生成TIN网格,通过Delaunay三角剖分算法，将DEM数据中的高程点集划分为不重叠的三角形，生成TIN网格，以准确描述地形特征；S2-2：根据海平面高度阈值提取陆地矢量面,根据预先设定的海平面高度阈值，对TIN网格进行阈值分割，提取出高程高于阈值的区域，形成陆地矢量面；S2-3：矢量面转换为矢量线,对提取的陆地矢量面进行多边形边界提取，将多边形的边界线提取为矢量线数据，以表示海岸线的边界；S2-4：矢量线增加缓冲带，对提取的海岸线矢量线数据进行缓冲区分析，根据预先设定的缓冲距离，为矢量线数据增加适当的缓冲带，以处理地形变化和数据噪声，提高海岸线数据的质量和稳定性；S3：根据海岸线缓冲带矢量和地物分类矢量修复海岸区域；根据海岸线缓冲带矢量和地物分类矢量修复海岸的方法，旨在提高海岸线数据的精度和完整性；具体方法如下：S3-1：计算数据相交区域，将海岸线缓冲带矢量和地物分类矢量进行空间相交分析，识别出两者之间的相交区域，确定需要修复的海岸线部分；S3-2：海岸线外陆地区域提取并生成水体修复矢量面，从相交区域中提取出海岸线外的陆地部分，改为水体区域，生成水体修复矢量面数据；S3-3：海岸线内水体区域提取并生成沙滩修复矢量面，从相交区域中提取出海岸线内的水体部分，并修改为沙滩区域，生成沙滩修复矢量面数据；S3-4：将修复矢量面合并到地物分类矢量中，将生成的水体修复矢量面和沙滩修复矢量面合并到地物分类矢量中，以完成对海岸的修复；S4：全球修复海岸矢量面数据写入改进的矢量瓦片；全球修复海岸矢量面数据写入改进的矢量瓦片的具体方法如下：A1：根据矢量瓦片La-Lb金字塔层级，构建全球范围的瓦片空间位置信息，并写入头文件：A1-1：令矢量瓦片金字塔层级L＝a；A1-2：根据矢量瓦片金字塔层级L，计算出WGS84坐标系统下全球剖分的所有瓦片行列号、瓦片的经纬度坐标范围、分辨率信息，并将信息写入头文件；A1-3：令L=L+1,当L≤b时继续;A1-4：重复A1-2和A1-3；A1-5：当L=b，完成所有层级瓦片的地理坐标构建，得到矢量瓦片金字塔；A2：令L=c，其中a≤c≤b,利用瓦片经纬度范围裁剪修复后的地表分类矢量数据，裁剪后的数据转换为由面构成的矢量数据，其中，c为数据显示的最低等级：A3：对矢量数据进行渲染等级编码，通过面数据设置渲染等级属性对矢量的每个点增加显示等级即show_level属性参数；A3-2：对于面数据，采用抽稀算法逐步计算show_level，其中抽稀算法为Ramer-Douglas-Peucker算法、Visvalingam-Whyatt算法、道格拉斯-普克算法（DP算法）、兰道尔-斯特劳森算法（LRS算法）或Visvalingam'sAlgorithmWithTopologyPreservation（VATP算法）；A3-2-1：对于面矢量文件的元素，令L＝c；A3-2-2：以L级别瓦片的分辨率为距离阈值，使用抽稀算法简化元素，简化后对象的点数量会减少，若点的show_level未设置值，则设置为L；A3-2-3：令L=L+1,当L≤b时继续;A3-2-4：重复A3-2-2和A3-2-3；A3-2-5：当L=b，如果点的show_level未设置值，则设置为b；完成所有点show_level的计算过程；A4：矢量数据压缩存储；A4-1：将矢量数据使用Delta编码方法基于相邻点之间的差异进行数据压缩，对于每个点，它的坐标值与前一个点的坐标值之间的差异被编码并存储；A4-2：在A4-1编码后数据转换为一种紧凑的二进制格式数据流进行存储，并使用gzip算法对二进制数据流进行压缩；A4-3：压缩数据写入数据库，具体为将矢量瓦片数据写入SQLite、PostgreSQL、MySQL数据库引擎中，并根据瓦片的序号创建索引，便于快速检索；S5：虚幻引擎加载数据并渲染修复的全球海岸场景，虚幻引擎加载数据并渲染修复的全球海岸场景的具体方法如下：B1：解析头文件，从矢量瓦片头文件中，解析出所有LOD级别全球范围的瓦片空间位置信息，包括级别、行列号、分辨率、经纬度范围信息，将这些信息构建一个四叉树数据结构进行保存，方便快速检索；B2：请求瓦片数据，根据用户的视角和距离，从B1的四叉树中，确定需要加载的瓦片等级d和行列号，以及确定瓦片加载的优先级，然后，向服务器发送请求，获取矢量瓦片；其中，当d＜c时，不请求瓦片，当c≤d时，请求c等级的矢量瓦片；进一步地，确定瓦片加载的优先级，具体根据瓦片中心到视角中心点的距离来排序，距离视角中心点最近的瓦片优先级越高；B3：数据解码：收到服务器的响应后，将返回的矢量瓦片数据进行解码；如果有多个矢量瓦片，使用多线程的方式异步加载，按照优先级从高到低的顺序加载瓦片数据；B3-1：对于点矢量数据的解析,加载c级别的矢量瓦片点，并根据show_level将点缓存在不同的队列中,根据请求的等级d，c≤show_level≤d点数据，用于后续处理;B3-2：对于地表覆盖矢量面和修复海岸线矢量面数据的解析，加载c级别的矢量面，缓存在队列中，并解析内部每个点的show_level，根据等级d，将c≤show_level≤d的点组成新的线或面，用于后续处理；B4：数据处理：解码后，会得到瓦片内的面地理信息数据，以及与这些要素相关的属性信息，将这些信息使用等级d瓦片的经纬度范围进行裁剪，矢量面绘制到PNG图片中，其中，处理时可根据需要，可对这些数据进行进一步的处理，排序、过滤、分类、简化；矢量面绘制到PNG图片中需先绘制地表覆盖矢量面到PNG上，再绘制修复海岸线缓存带矢量面到PNG上，实现对问题海岸线区域的修复；B5：数据渲染：在远距离时d＜c，则使用光学影像进行渲染显示，在近距离时c≤d,将B4处理后的地理信息数据渲染到三维场景上，对于面数据，获取B4的线或面数据，使用上采样的方式进行渲染，当d变化时，将B4的线或面数据，上采样到d等级的瓦片尺寸和分辨率，然后，再发送给引擎进行渲染；地理信息数据渲染到三维场景上,将有问题海水区域渲染为沙滩。

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