什么是 TIN（不规则三角网）？
TIN——不规则三角网——是由直接连接实测点的三角形构成的曲面，而不是由规则的单元格网构成。它是表达地形的另一条路径，与栅格 DEM 的差别并不只是外观：它决定了特征线能保留多少、一个曲面要占多少存储，以及由它计算体积的方式。本文解释 TIN 是什么、怎么构建，以及在什么场合该选哪一种表达。
简短定义
TIN 是由互不重叠的三角形组成的连续曲面。每个三角形顶点都是一个带有自身 X、Y、Z 的实测点，三角形内部的任何一点都在该三角形所在平面上插值得到。
关键词是“不规则”。栅格 DEM 无论地面在该处有没有信息，都按固定格网采样。TIN 则把顶点放在有实测的位置——地形复杂处密，平坦处疏。
TIN 是怎么构建的
常规做法是 Delaunay 三角化：连接各点，使任何点都不落在其他三角形的外接圆内。这条规则在实践中避免了细长的狭片三角形，并在点位分布允许的范围内生成尽量接近等边的三角形——这很重要，因为狭片三角形的插值效果很差。
约束三角化更进一步：由您提供特征线——坡顶、坡脚、路缘、边沟——并强制三角形的边沿着它们走。没有这个约束，三角化可能直接跨过坡顶，把您最用心测出来的那条特征磨圆。
TIN 与栅格 DEM：实际差别
对特征的忠实度。TIN 能表达近乎垂直的细节，因为沿特征线可以有两个顶点共享同一 X、Y 而 Z 不同。栅格单元只有一个高程值，因此任何锐利边缘都至少被抹开一个单元。
存储效率。在平坦区域，栅格仍以完整密度存储单元；TIN 用少数几个大三角形就能覆盖同样的范围。在复杂地形上情况相反：TIN 需要大量小三角形，顶点表迅速膨胀。
计算。栅格格网便于计算——坡度、水文与地图代数都是逐单元运算。TIN 上的计算是几何运算，这正是分析流程通常先栅格化、而设计面通常以 TIN 保存的原因。
抽象地说没有哪一种更准确。精度来自测量；表达方式决定这份测量能保留多少。
各自的用武之地
设计面——整平后的平台、道路廊道、台阶模板——天然是 TIN。它们由边线与特征线定义，顶点恰好就是设计点。
来自无人机摄影测量或 LiDAR 的现状地面通常以栅格 DEM 交付，因为源数据是密集点云，规则格网是紧凑保存它的方式。
设计与现状地面之间的体积，正是两者相遇之处。比较是以 TIN 对 TIN、TIN 对格网还是格网对格网进行，会让结果略有不同；诚实的做法是写明比较了哪两个曲面、用的什么方式。
需要留心的失效方式
TIN 最常见的问题，是在本应作为特征线的地物上直接三角化。它很容易被忽略，因为曲面看上去依旧平滑可信——只是坡顶比实地略低、略圆。
第二个是超出数据范围的外推。Delaunay 三角化会填满点集的凸包，因此可能生成跨越无人实测区域的三角形。那些三角形也承载曲面，在其上计算的体积纯属虚构。把 TIN 裁剪到实测边界不是可选项。
常见问题
TIN 比 DEM 更准确吗？
两者本身都不更准确——精度来自背后的测量。TIN 更好地保留特征线与突变；规则格网更均匀、也更便于计算。表达方式决定这份精度能保留多少。
什么是特征线，它对 TIN 为什么重要？
特征线是地形坡度突变的线——坡顶、坡脚、路缘。如果不约束三角化沿它走，三角形就会跨过去并把它磨圆，而那恰恰是测得最用心的细节。
TIN 能转换成栅格 DEM 吗？
能，在规则格网上对 TIN 曲面采样即可。分析前这样做很常见，因为坡度、水文等运算在单元上更简单。所选单元尺寸决定 TIN 的锐利细节能保留多少。
为什么我实测范围之外会出现三角形？
因为 Delaunay 三角化会填满输入点的凸包，而凸包可能超出实际测量的范围。那些三角形是在空白上插值，因此在计算任何体积之前，TIN 都应裁剪到实测边界。
STREAM 打开栅格 DEM，并把点云栅格化为可供量测与设计的曲面。
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