Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos

Autores
García Bauza, Cristian; Cifuentes, María Virginia; Parente, Lisandro; Lotito, Pablo; Vénere, Marcelo
Año de publicación
2008
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Se presentan algoritmos para la generación de mallas poligonales a partir de conjuntos de puntos batimétricos correspondientes a canales de navegación, cuya geometría se corresponde con distintos cortes transversales del río. A la hora del renderizado, la escasa información junto a la disposición espacial de las profundidades relevadas originan aproximaciones poligonales con calidad poco aceptable empobreciendo la apariencia visual del lecho real. Heurísticas basadas en la triangulación de Delaunay y la aplicación de métodos de Punto Proximal permitieron otorgar mayor realismo a la representación visual. Se presentan los resultados obtenidos para una sección de 400 Km. del río Paraná.
This paper presents several algorithms for the automatic river-bed reconstruction. Navigation channel is defined by a scarce set of bathymetry points which are obtained from several crosssections of the river-bed. At the rendering stage, the scarce depth values and their spatial arrangement generates low-quality polygonal approximations of the real river. In order to preserve realism in the visual representation, a heuristic based on Delaunay and a Proximal Point Method are proposed. Some results obtained for a 400 km cross-section of the Paraná River are included.
Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Triangulación, Modelos Topográficos, Reconstrucción de Mallas, GIS
Heuristic methods
Algorithms
modelos topográficos
reconstrucción de mallas
GIS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21784

id SEDICI_2d78631f0d9228f9b8c6303e23071b5e
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21784
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticosGarcía Bauza, CristianCifuentes, María VirginiaParente, LisandroLotito, PabloVénere, MarceloCiencias InformáticasTriangulación, Modelos Topográficos, Reconstrucción de Mallas, GISHeuristic methodsAlgorithmsmodelos topográficosreconstrucción de mallasGISSe presentan algoritmos para la generación de mallas poligonales a partir de conjuntos de puntos batimétricos correspondientes a canales de navegación, cuya geometría se corresponde con distintos cortes transversales del río. A la hora del renderizado, la escasa información junto a la disposición espacial de las profundidades relevadas originan aproximaciones poligonales con calidad poco aceptable empobreciendo la apariencia visual del lecho real. Heurísticas basadas en la triangulación de Delaunay y la aplicación de métodos de Punto Proximal permitieron otorgar mayor realismo a la representación visual. Se presentan los resultados obtenidos para una sección de 400 Km. del río Paraná.This paper presents several algorithms for the automatic river-bed reconstruction. Navigation channel is defined by a scarce set of bathymetry points which are obtained from several crosssections of the river-bed. At the rendering stage, the scarce depth values and their spatial arrangement generates low-quality polygonal approximations of the real river. In order to preserve realism in the visual representation, a heuristic based on Delaunay and a Proximal Point Method are proposed. Some results obtained for a 400 km cross-section of the Paraná River are included.Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2008-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21784spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:47Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21784Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:47.384SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
title Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
spellingShingle Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
García Bauza, Cristian
Ciencias Informáticas
Triangulación, Modelos Topográficos, Reconstrucción de Mallas, GIS
Heuristic methods
Algorithms
modelos topográficos
reconstrucción de mallas
GIS
title_short Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
title_full Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
title_fullStr Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
title_full_unstemmed Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
title_sort Heurísticas y método de punto proximal para la reconstrucción automática de geometría en lechos acuáticos
dc.creator.none.fl_str_mv García Bauza, Cristian
Cifuentes, María Virginia
Parente, Lisandro
Lotito, Pablo
Vénere, Marcelo
author García Bauza, Cristian
author_facet García Bauza, Cristian
Cifuentes, María Virginia
Parente, Lisandro
Lotito, Pablo
Vénere, Marcelo
author_role author
author2 Cifuentes, María Virginia
Parente, Lisandro
Lotito, Pablo
Vénere, Marcelo
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Triangulación, Modelos Topográficos, Reconstrucción de Mallas, GIS
Heuristic methods
Algorithms
modelos topográficos
reconstrucción de mallas
GIS
topic Ciencias Informáticas
Triangulación, Modelos Topográficos, Reconstrucción de Mallas, GIS
Heuristic methods
Algorithms
modelos topográficos
reconstrucción de mallas
GIS
dc.description.none.fl_txt_mv Se presentan algoritmos para la generación de mallas poligonales a partir de conjuntos de puntos batimétricos correspondientes a canales de navegación, cuya geometría se corresponde con distintos cortes transversales del río. A la hora del renderizado, la escasa información junto a la disposición espacial de las profundidades relevadas originan aproximaciones poligonales con calidad poco aceptable empobreciendo la apariencia visual del lecho real. Heurísticas basadas en la triangulación de Delaunay y la aplicación de métodos de Punto Proximal permitieron otorgar mayor realismo a la representación visual. Se presentan los resultados obtenidos para una sección de 400 Km. del río Paraná.
This paper presents several algorithms for the automatic river-bed reconstruction. Navigation channel is defined by a scarce set of bathymetry points which are obtained from several crosssections of the river-bed. At the rendering stage, the scarce depth values and their spatial arrangement generates low-quality polygonal approximations of the real river. In order to preserve realism in the visual representation, a heuristic based on Delaunay and a Proximal Point Method are proposed. Some results obtained for a 400 km cross-section of the Paraná River are included.
Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Se presentan algoritmos para la generación de mallas poligonales a partir de conjuntos de puntos batimétricos correspondientes a canales de navegación, cuya geometría se corresponde con distintos cortes transversales del río. A la hora del renderizado, la escasa información junto a la disposición espacial de las profundidades relevadas originan aproximaciones poligonales con calidad poco aceptable empobreciendo la apariencia visual del lecho real. Heurísticas basadas en la triangulación de Delaunay y la aplicación de métodos de Punto Proximal permitieron otorgar mayor realismo a la representación visual. Se presentan los resultados obtenidos para una sección de 400 Km. del río Paraná.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21784
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21784
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615805952589824
score 13.070432