Delaunay三角网构建DEM整体优化算法

针对现有的公路选线系统DEM(数字高程模型)的建立存在的效率低、速度慢、网形差和精度难以保证等问题，分析了同类算法的特点和缺陷，研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素，提出了基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法，讨论了基于该模型的DEM建立的方法、步骤和过程，以及道路表面模型与DEM拼合的方法和思路，并以公路定线实例对整体模型优化算法进行了验证。结果表明：基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法能很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型，且具有构网速度快、网形优和算法精度高等特点，在公路选线系统DEM模型建立方面具有明显的应用优势。