海量空间数据的连续模型建模技术

本课题将现有的连续模型的建模方法应用到海量空间数据上，并解决在建模过程中由于大数据量而出现的特定问题。基本内容包括：基于海量空间数据的拟合三角网的建立；三角网的大比例整体优化简化；形状特征的自动抽取与特征线网格剖分；形状网格线的优化似合以及小计算量、低复杂度且保证曲面准确性、连续性和光顺性的曲面优化拟合方法。