Как организовать данные ландшафта и как интерполировать? Идея заключается в том, чтобы хранить в матрицах N порядка данные о высотах, при этом они могут быть для разных уровней детализации (по quadTree)
Допустим: 1 уровень - матрица, покрывающая 100 на 100 метров
2 уровень - 50 на 50 метров
3 уровень - 25 на 25 метров
таким образом, все матрицы будут иметь одинаковое кол-во точек, но предназначены для разных уровней детализации. Для генерации ландшафта потребуется находить промежуточные значения, так как сами вершины геометрии не будут совпадать с данными высот.
На сколько это удачная идея? Какой алгоритм интерполяции будет правдоподобнее находить промежуточные высоты(по 2 переменным)?
Такой способ выбрал потому, что требуется хранить большое количество данных для местности, где не во всех местах нужна высокая детализация, вернее, нужна высокая детализация только на незначительной части местности.

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Идея использования множества матриц разной детализации для хранения данных о ландшафте звучит разумно, особенно если нужна возможность быстрого доступа к данным разной степени детализации. Однако для генерации промежуточных значений вам потребуется использовать алгоритм интерполяции.

Один из самых популярных методов интерполяции для таких задач - билинейная интерполяция. Она использует значения из соседних точек для нахождения промежуточных значений. Для двумерного случая вы можете использовать следующую формулу:

f(x, y) ≈ f(x1, y1) (1 - u) (1 - v) + f(x2, y1) u (1 - v) + f(x1, y2) (1 - u) v + f(x2, y2) u v

где (x1, y1) и (x2, y2) - координаты соседних точек, u и v - нормализованные координаты в диапазоне [0, 1].

Другой вариант - использовать более сложные методы интерполяции, такие как кубическая интерполяция или интерполяция сплайнами. Они могут обеспечить более плавные и реалистичные результаты, но могут потребовать больше вычислительных ресурсов.

Выбор конкретного алгоритма интерполяции будет зависеть от ваших конкретных потребностей и требований к точности и скорости обработки данных. Важно также учитывать, что более сложные методы могут потребовать дополнительной оптимизации для работы с большими объемами данных.