给定由纬度/经度/高程对组成的高程图，找到给定高程水平以上的所有点的最快方法是什么（或者更好的是，只有2D凹面船体）？
我正在开发一个GIS应用程序，我需要在地图上方渲染一个叠加层，以便直观地显示海拔较高的区域;它正在确定这个多边形/区域让我难倒（现在）。我有一个简单的纬度/经度/高程对数组（更具体地说是GTOPO30 DEM文件），但我可以自由地将其转换为您建议的任何数据结构。
我们一直指向三角网不规则网络（TIN），但我不确定在生成TIN后如何有效地查询数据。如果我们的问题可以像人们如何生成等高线图那样解决，我也不会感到惊讶，但我没有任何经验。任何建议都很棒。
答案 0 :(得分：1)
听起来你正在尝试创建高地边界的多边形表示。
如果您正在处理栅格数据（在矩形网格上采样），请尝试此操作。
将您的网格视为直角三角形的集合。
假设您有一个3x3点数网格
你的三角形是：
您的算法有以下步骤。
构建高于海拔阈值的三角形列表。
取这些三角形的并集来形成多边形区域。
确定多边形的边界。
如有必要，请平滑多边形边界以使图层在显示时看起来正常。
如果你想要产生漂亮的轮廓线，第4步很难做到。
第1步是解决这个问题的关键。
对于每个三角形，如果所有三个顶点都高于阈值，请在列表中包含整个三角形。如果所有都在下面，忘记三角形。如果某些顶点位于上方，而其他顶点位于下方，则通过添加精确位于高程线上的新顶点（通过插值高程）将三角形拆分为三个。在高地列表中包含一个或两个新三角形。
对于其余步骤，您需要一个像样的二维几何处理库。
如果您的点不在常规网格上，请首先使用Delaunay算法（您可以查找）将您的点组织成三角形。然后按照我上面提到的相同算法。警告。如果你没有多少分，这看起来会有点粗略。
答案 1 :(得分：0)
假设您将纬度/经度/高程数据存储在一个数组（或三个独立的数组）中，您应该能够使用数组查询技术来选择高程高于某个阈值的所有点。例如，在使用numpy的python中，您可以执行以下操作：
indices = where(array > value)
indices变量将包含array的所有元素的索引，大于阈值value。类似的命令有各种其他语言（例如IDL有WHERE()命令，类似的东西可以用Matlab完成。）
获得此索引列表后，您可以创建一个新的二进制数组，其中每个满足阈值的位置都设置为1：
binary_array[indices] = 1
（假设您创建了一个与原始纬度/长度/高度大小相同的空白数组，并将其称为binary_array。
如果你正在使用栅格数据（我推荐这种类型的工作），你可能会发现你可以简单地在地图上叠加这个数组，然后出现一组很好的区域。但是，如果您需要将高程阈值以上的区域转换为矢量多边形，那么您可以使用许多内置GIS方法之一来转换栅格 - >向量。
答案 2 :(得分：0)
我会使用嵌套的C-squares排列，每个方格都有一个预先计算出的最大地面高度。这将允许我在高水平扫描，丢弃任何最大高度不高于搜索高度的方格，并进一步钻进那些地面部分高于搜索高度的方格。
如果您正在处理各种设定级别的搜索高度，则可以为您决定使用的最小方块（或所有方块）预先计算凸包的各种预定义级别。
答案 3 :(得分：0)
我不确定你的lat / lon / alt点是否在常规网格上，但如果没有，也许它们可以被插值以表示甚至100＆＃39; ft高度增量，均匀 lat / lon分区（记住这不会给出均匀的距离分割）。但如果这样可行，为什么不预先计算三维数组，其中索引分别代表高度，纬度和经度。然后当飞机需要关于高度或高于某一高度的点的数据时，对于特定的地形，代码只需要读出该阵列中的一小部分数据，该数据被编入索引以制作连续的＆＃34;体素＆＃ 34;在索引方案中是连续的。
当然，经度的增量不一定是均匀的：如果需要均匀的距离，相同的方案就可以工作，但经度的指数会指向一组不均匀的经度。
我认为没有更快的搜索方法。
答案 4 :(得分：0)
从您的问题中不清楚点集是否是静态的，您需要多次找到高于给定高程的点，或者您只需要执行一次查询。
最简单的解决方案是将点存储在数组中，按高程排序。查找特定高程范围内的所有点只是二进制搜索，您只需要排序一次。
如果您只需要执行一次查询，只需按照获得的顺序对数组进行线性搜索。无论如何，从数组构建一个更好的数据结构将是O（n），因此通过使事情复杂化将无法获得更好的结果。
如果您有其他一些要求，比如说您需要有效地列出用户正在查看的某个矩形内的所有点，或者可以在运行时添加或删除这些点，那么不同的数据结构可能会更好。大概是某种树或网格。
如果您关心的只是渲染，您可以使用图形硬件非常有效地执行此操作，并且根本不需要使用花哨的数据结构，您只需将三角形发送到GPU并让它杀死上面的碎片或者低于某个高度。