一种基于TIN的全球数字孪生系统海岸修复方法与流程

本发明涉及地理信息系统，具体为一种基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法。

背景技术：

1、传统的二维gis表达形式更多的是展示了平面位置信息，缺少立体的空间信息，目前数字孪生的发展开始广泛集中在城市级别的数据存储加载和渲染，而全球范围的数字孪生系统研究较少，全球的数字孪生系统对生态场景模拟、智慧农业、虚拟现实、元宇宙、全球数字孪生等领域具有重要价值。

2、海水建模和陆地建模在全球数字孪生系统地物建模中扮演着重要而不可或缺的角色，海水建模旨在根据数字高程模型生成海水表面，以确保海水的高度与地形高程的一致性，与此同时，陆地建模则依赖地表分类数据，将陆地的细节纹理精确贴合在数字高程模型上，以呈现出真实而逼真的陆地景观。

3、然而，这两种建模技术所依赖的遥感数据往往具有不同的分辨率和来源，这种差异导致了在海岸线的生成过程中可能出现的偏差，具体而言，由于海水建模和陆地建模所用数据的不同特性，生成的海岸线可能会呈现出一定的不一致性，这种不一致性在渲染过程中可能表现为海水超越海平面的问题，这对于全球数字孪生系统的渲染效果构成了挑战。

4、如公告号为cn108052629a的发明专利，公开的一种基于高精度dem数据的快速海陆判断方法，先将全球aster gdem数据文件按照一定的空间索引方案进行插值重构，在此基础上对重构后的dem数据文件进行二值化和压缩并合并成一个文件，最后利用合并后的数据文件进行实时海陆判断。

5、然而上述申请直接从dem中判断陆地和海洋，用于dem的精度一般为30米、60米、90米，海岸线的边界呈现为像素锯齿感，且与全球数字孪生系统的地形无法完全贴合；并且上述方案的数据储存在dem文件中，对于全球级别的数据，加载效率低下，渲染存在卡顿的问题，故而提出一种基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，具备提高修复精度等优点，解决了海岸线不够贴合的问题。

2、为实现上述提高修复精度目的，本发明提供如下技术方案：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：

3、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；

4、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；

5、s3：根据海岸线缓冲带矢量和地物分类矢量修复海岸区域；

6、s4：全球修复海岸矢量面数据写入改进的矢量瓦片；

7、s5：虚幻引擎加载数据并渲染修复的全球海岸场景。

8、优选的，所述步骤s1中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步骤：

9、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，这可以通过栅格到矢量的转换算法来实现，如多边形化、栅格转线段等方法；

10、s1-2：矢量轮廓加密，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，可以使用线密度增加算法；

11、s1-3：矢量轮廓平滑，对加密后的矢量轮廓进行平滑处理，以消除不必要的锯齿状边界，常用的方法bezier曲线拟合；

12、s1-4：删除空洞，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，可以通过空间分析和几何操作来实现；

13、s1-5：轮廓化简：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，其中常用的轮廓化简算法包括douglas-peucker算法、visvalingam-whyatt算法等。

14、优选的，所述步骤s2中基于数字高程模型（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，具体步骤及使用的方法如下：

15、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；

16、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；

17、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；

18、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。

19、优选的，所述步骤s3中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；具体步骤如下：

20、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；

21、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；

22、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；

23、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。

24、优选的，所述步骤s4中，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：

25、a1-1：令矢量瓦片金字塔层级l＝a；

26、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、分辨率等信息，并将信息写入头文件；

27、a1-3：令l=l+1,当l≤b时继续;

28、a1-4：重复步骤a1-2和步骤a1-3；

29、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；

30、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：

31、a3：对矢量数据进行渲染等级编码，对矢量的每个点增加显示等级（show_level）属性参数，面数据设置渲染等级属性；

32、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's algorithm with topology preservation（vatp 算法）；

33、a3-2-1：对于面矢量文件的元素，令l＝c；

34、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；

35、a3-2-3：令l=l+1,当l≤b时继续;

36、a3-2-4：重复步骤a3-2-2和a3-2-3；

37、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；

38、a4：矢量数据压缩存储；

39、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，由于地图数据中相邻点之间的差异通常比较小，因此delta编码可以有效地减少存储空间；

40、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；

41、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等数据库引擎中，并根据瓦片的序号创建索引，便于快速检索。

42、优选的，所述步骤s5中虚幻引擎加载数据并渲染修复的全球海岸场景，具体步骤如下步骤：

43、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、经纬度范围等信息，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；

44、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；

45、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；

46、进一步地，b2中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；

47、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；

48、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;

49、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；

50、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，例如排序、过滤、分类、简化等；

51、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；

52、所述b4，矢量面绘制到png图片中，其特征为，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；

53、所述b5，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。

54、与现有技术相比，本发明提供了一种基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，具备以下有益效果：

55、1、该基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，使用矢量轮廓平滑的方法实现地表分类影像矢量化，以及从tin中提取海岸线，具体数据轮廓平滑的优势，消除了像素化数据的锯齿轮廓问题。

56、2、该基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，使用tin数据生成数字孪生系统的精确海岸线数据，海岸线完全贴合海水建模的边界，且精度高，从根本上解决数据差异导致的海水超越海平面漫过陆地的问题。

57、3、该基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，采用离线修复海岸线数据，然后将修复结果保存到矢量瓦片，最后实现全球范围流畅渲染，这样避免在线修改带来的卡顿问题，也避免手动修改的效率低下问题。

58、4、该基于tin的全球数字孪生系统海岸修复方法，建立海水缓冲带，兼容多种分辨率dem实现海水建模带来的差异，且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，该方式灵活易修改。