基于流线距离聚类的海洋数据向量场可视化
流线可视化是海洋向量场可视化的重要研究对象,其中流线种子点的数量和位置设定是基础,而生成流线的准确聚类以及类内代表性流线的选取是消除冗余流线造成的视觉混乱和遮挡问题的关键.文中提出将PDM距离作为流线聚类的相似性度量值,在流线端点聚类的基础上再进行流线精细聚类,有效解决端点聚类结果不准确的问题,提升了流线聚类的准确性.通过排序聚类后类内流线对的PDM距离值,提取中线和边界线进行流线重绘,减少了流线遮挡和杂乱现象.针对基于距离的流线聚类计算量大的问题,提出了MDS算法以提升计算速度.此外,采取临界点检测算法减少了流线生成过程中耗时的漩涡生成,进一步提升了计算速度.使用中国沿海的海洋流场数据进行实验,验证了算法的有效性和优越性,流线绘制效果良好.
聚类、向量场可视化、流线距离
50
TP391(计算技术、计算机技术)
2023-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
855-861
