convex

平面地图综合中的 “convex hull + 差分组合” 是一种常用的地理信息处理方法，用于合并多个重叠的平面地图数据集，以生成一个较大范围的一致地图。

首先，让我们解释一下 “convex hull” 和 “差分组合” 的含义：

Convex Hull（凸包）：凸包是一个几何概念，用于描述一个点集的最小凸多边形。对于给定的点集，凸包是包围这些点的最小凸形状，即没有凹陷的形状。在地图综合中，凸包可以用于找到每个地图数据集的边界。
差分组合：差分组合是指将两个或多个数据集进行差分操作，以便将它们合并成一个单一的数据集。在地图综合中，差分组合用于合并多个地图数据集，消除重叠和冗余部分。

现在我们来详细介绍 “convex hull + 差分组合” 的过程：

Convex Hull（凸包）：对于每个地图数据集，首先计算该数据集中所有点的凸包。这可以使用凸包算法，例如Graham扫描算法或Jarvis步进算法。凸包的边界定义了该数据集的外围形状。
差分操作：通过对每个地图数据集的凸包进行差分操作，可以消除重叠和冗余的部分。差分操作可以通过将边界相交的部分进行裁剪来实现，从而确保每个数据集的边界只包含在该数据集内的部分。
组合数据集：将经过差分操作后的每个数据集的边界进行组合，以生成一个新的、一致的地图数据集。这可以通过将每个数据集的边界多边形进行合并或拼接来实现。最终的合并结果将是一个不重叠且连续的边界，代表了整个地图范围。

这种 “convex hull + 差分组合” 的方法在平面地图综合中很有用，因为它能够合并多个重叠的地图数据集，同时消除重叠和冗余的部分。通过计算凸包和执行差分操作，可以获得一个一致且完整的地图，而不会丢失任何细节或引入不一致的边界。

需要注意的是，实际的实现可能会涉及更复杂的步骤和算法，具体取决于地图数据的类型和处理需求。此外，该方法还可能需要处理边界相交的情况，以确保生成的地图数据集

是连续且完整的。因此，在实际应用中，可能需要考虑处理重叠、边界修复和边界连接等问题，以获得高质量的地图综合结果。