基于最小通视高度的通视性算法

最新推荐文章于 2025-06-04 15:37:01 发布

李闰土

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分类专栏：通视性算法文章标签：算法传感器 c++

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基于最小通视高度的通视性算法

论文原文：基于最小通视高度的改进通视性算法-贾开吉

在已知观察点和观察点所在区域的地形下，计算观察点可视的地形表面集合。该算法不仅可以计算区域地形表面的通视情况，还能快速精确计算非地面目标的可视情况。
本文通过C++实现该算法，在采样点选择上做了点修改，增加并行计算，加快计算速度。

算法原理

遍历计算区域的轮廓，以轮廓点和观察点连线，从观察点开始以固定距离采样，计算采样点的最小可视高度并赋值给其周围的网格点。
最小可视高度定义：相对于观察点，目标点的最小可视高度。

算法流程

做区域在平面上的投影，对区域边界取外接矩形，从观察点的投影点到外界矩形上的所有网格点做连线；
在所有连线上均匀采样，采样点不是网格点的利用插值法求得该点的高程数据（牺牲精度的情况下可以直接对采样点坐标取整），最终对每一条连线生成一个剖面图；
从观察点开始，对每一个采样点利用最大斜率方法，计算该采样点的最小通视高度，将采样点的最小通视高度赋值给邻近网格点；
输入目标高度与对应网格点最小通视高度作比较，若目标高度大于最小通视高度，该目标可视，反之，不可视。

算法实现

最大斜率法
从观察点依次向剖面图上的采样点做连线，计算采样点的斜率Kj，同时记录该剖面图上最大斜率Kmax，和最大斜率的点n，比较Kj和Kmax的大小，当Kj大于Kmax时，j点可视，并设置Kmax= Kj，n= j，反之，不可视。当j点不可视时，利用j和n的比例计算该点的最小可视高度H(i,j)min，即H(i,j)min=(j/ n)∗H(i,n)min。
在这里插入图片描述

最邻近点近似法
对每一个网格点 $X_i,Y_j)$ ，增加变量Δ $d$ 和 $H{(x_i,y_i)_{min}}$ ， $Δ d$ 为距离网格点最近的采样点与该网格点的距离， $H{(x_i,y_i)_{min}}$ 为网格点当前的最小通视高度。当求得采样点 $a_i,b_j)$ 的最小通视高度后，计算采样点与邻近网格点之间的距离 $t d$ ，并与网格点对应的Δ $d$ 进行比较，若 $t d$ 小于Δ $d$ ，则将 $t d$ 赋值给Δ $d$ ，并且将该采样点的最小通视高度 $H{(a_i,b_i)_{min}}$ 赋值给该网格点的最小通视高度 $H{(x_i,y_i)_{min}}$ ；反之，不操作。
在这里插入图片描述
快速近似法
在最大斜率法的基础上，计算采样点与观察点的斜率前，判断其对应网格点是否已经存在最大斜率，若是则采样点直接采用对应网格点的最大斜率，反之，进行计算。该方法的计算速度为最邻近点近似法的两倍。