数字高程模型(DEM)作为空间信息系统的重要组成部分,在地学分析,工程建设、战场环境仿真等许多领域有着广泛的应用。DEM的表示方法主要有三类:规则格网模型、不规则三角网(TIN)模型和等高线模型,其中TIN模型被视为DEM中最基本和最重要的一种模型。围绕基于TIN的DEM数据建模,本文主要研究离散点的Delaunay三角网生成算法、带特征约束边的Delaunay三角网剖分算法、任意多边形Delaunay三角网剖分算法以及基于三角形折叠的网格模型简化算法。在离散点的Delaunay三角网生成方面,本文在插入法算法的基础上,建立虚拟网格,对原始离散点进行分块,在定位点所在三角形时,引入快速点定位算法,从而保证了三角剖分的高效。在带特征约束边的Delaunay三角网剖分方面,把约束边嵌入到原始三角网中,针对基于凸凹判定的对角线交换算法存在的缺陷,本文提出“分裂约束边”的思想完善算法的健壮性。在任意多边形Delaunay三角网剖分方面,根据“最大角”原理,本文改进了一种基于有向边的任意多边形Delaunay三角网剖分算法,快速提高算法的执行效率,且避免了原算法中可能出现“位置违约”的错误。在网格模型简化方面,本文在基于三角形折叠的网格模型简化算法的基础上,引入局部面积度量参数,以改变三角形的折叠次序,使简化后的网格模型更逼近原始网格模型。