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由于本人最近在进行建筑物数据处理的项目，遇到了较多的问题，同时也收获了很多知识。所有打算写一个建筑物处理的系列博客。

要处理建筑物多边形，首先得理解结构关系，这是所有实现处理的基础。建筑物多边形是由一条条封闭的环（线状）组成，环是由一组首尾相同的点组成，所以对建筑物多边形的处理实质是对环和点处理。

实际项目中，所给的数据是非常凌乱的，杂质非常多。下图是初始的建筑物多边形数据，我们可以发现：局部有大量黑色点，放大发现并不是黑色，而是多边形中环太小太多，数据量大且杂，分布非常广泛。另外程序运行速度非常慢。这两点说明需要对数据进行过滤处理，即对噪点环进行过滤删除处理。

局部放大发现黑点是小环，即噪点环。

1）噪点环

顾名思义就是图上的噪点，只不过噪点不是点，而是一个个小环，这些环特点为：面积小；数量多且分布广；明显不是建筑物多边形；这些小环与正常的建筑物的环实质上只有面积上的差别，小环面积很小。

要进行建筑物化简得到最终成功，必须先除去这些噪点环，否则由于环数量太大导致程序运行缓慢甚至卡死。

2）去除的思路

上面提到这些小环与正常的建筑物的环实质上只有面积上的差别，小环面积很小。所以可以设置一个面积阈值，把小于这个阈值的环一律舍弃，保留大于面积阈值的环。阈值的设定需要根据实际的项目要求。

3）代码实现

使用MFC和C++，VS2010，主体算法如下

// zf,按面积过滤，0701void CGeoPolygon::ObjectFilterByArea(void){    //按面积    vector
   
     temp;  //定义数组，存噪点环    if(circleAreaList.size()!=0) vector
    
     ().swap(circleAreaList);  //数组设定为空    for(int i = 0;i
     
      getArea(circles[i]->pts);  //获取环的面积        circleAreaList.push_back(circlearea);        if(circlearea<=100000) temp.push_back(i); //*****设定阈值*****，当面积小于阈值，噪点环数组添加该数值    }    vector
      
        tempPolyline;     //定义新的无噪点环的环数组    if(tempPolyline.size()!=0) vector
       
        ().swap(tempPolyline); //防止环数组不为空    for(int j = 0;j
       
      
     
    
   

 其中getArea函数是计算每个环的面积，输入的是每个环的点集。

//zf,计算某个环的面积double CGeoPolyline::getArea(vector
   
     pts){    double minY = this->getMinY(pts);    double tempArea = 0;    double area = 0;    int size = pts.size();    for (int i = 0; i < size; i++) {        int j = i + 1;        if (i == size - 1) j = 0;        double h = pts[j]->Getx() - pts[i]->Getx();        double y1 = pts[i]->Gety() - minY;        double y2 = pts[j]->Gety() - minY;        tempArea = (y1 + y2)*h/2;        area = area + tempArea;    }    if (area < 0)        area = -area;    return area;}
   

isContained函数判断某个数是不是在数组中，见下：

// 判断某个数是不是在数组中，zf，0717bool CGeoPolygon::isContained(vector
   
     temp, int i){    bool answer = false;    for(int j = 0;j
   

4）实验结果,

去除噪点环之前

去除噪点环之后

去除（过滤）前

 去除（过滤）后

5）小结

去掉（过滤）噪点环之后，发现图面明显变得清爽，同时由于噪点环的去除，总体环数量大幅减少，后续程序运行和各种操作也变得快捷。

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