大数据-算法-地矿三维空间数据模型及相关算法研究.pdf

【大数据-算法-地矿三维空间数据模型及相关算法研究】 本文着重探讨了在地矿勘探工程背景下，如何利用大数据技术和算法构建和管理三维空间数据模型。地矿三维空间数据模型是地质信息系统（GIS）的重要组成部分，它对于描述复杂的地下地质现象、支持矿产资源的探测与管理具有至关重要的作用。 文章介绍了GIS空间数据模型的基本概念和术语，强调了空间数据模型与数据结构之间的关系。通过对现有三维空间数据模型的回顾和分类，作者分析了各种模型的特点，并比较了它们的优缺点，指出选择合适的三维数据模型是实现高效三维GIS功能的关键。 接着，论文深入分析了地质矿山工程中的自然地质现象和人工勘探工程，明确了不同地质对象的空间特征和几何特性。特别是针对钻孔曲线上的特征点，论文详细阐述了计算这些特征点的方法，同时探讨了从剖面图中获取三维坐标的技术。 论文提出了一个矢量与栅格集成的空间数据模型框架，并针对地矿领域，设计了一种基于似三棱柱体元的面向对象概念数据模型。这种模型可以有效地融合不同类型的地质数据，提高数据的表示和操作效率。此外，还提出了混合体元数据模型和基于多层数字高程模型（DEM）的混合模型，以适应地层结构的复杂性。 在算法层面，论文详细研究了如何利用似三棱柱体构建三维模型，包括模型的逻辑数据结构、拓扑关系以及构建算法。针对模型的平面切割、四面体剖分、表面模型提取等操作，设计了一系列高效算法。同时，针对复杂地层模型，提出了基于多层DEM的三维地层模型构建方法，以及一系列适应不同地质条件的三角网剖分算法。 为了验证这些模型和算法的实用性，作者通过VC++编程语言开发了两个实验系统原型，并进行了实例验证，确保了提出的理论和方法在实际应用中的可行性。 本文对地矿三维空间数据模型及其相关算法进行了深入研究，为地质勘探工程提供了一套科学的数据管理和分析工具，有助于提升地质数据的处理能力和空间分析的准确性，推动了三维GIS技术在地矿领域的应用和发展。