计算山峰孤立度的扫描平面算法

对山峰重要性进行分类的一个既定度量是孤立度。它指定了峰顶与更高海拔最近点之间的距离。高孤立度的山峰主导其周边环境，并从山顶提供良好视野。随着全球数字高程模型（DEMs）的可用，所有山峰的孤立度可自动计算。此前的算法在最坏情况下运行时间与输入规模成二次关系。我们提出一种新颖的扫描平面算法，其运行时间为 $\mathcal{O}(n\log n+p T_{NN})$，其中 $n$ 为输入规模，$p$ 为所考虑山峰的数量，$T_{NN}$ 为在适当几何搜索树中进行二维最近邻查询的时间。我们将其精炼为具有高局部性与良好并行可扩展性的两级方法。我们的实现将计算地球上每座山峰孤立度的时间从数小时缩短至数分钟，同时提高了精度。