基于格网划分的海量地形数据三维可视化胡金星.docx

1、基于格网划分的海量地形数据三维可视化胡金星基于格网划分的海量地形数据三维可视化_胡金星 第16卷第8期 2004年8月计算机辅助设计与图形学学报JOURNALOFCOMPUTER2AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSVol116,No18Aug1,2004 基于格网划分的海量地形数据三维可视化 胡金星 1) 2) 3)1,2)马照亭吴焕萍潘3)3)懋3)(上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200030)(上海通用卫星导航有限公司上海200040)(北京大学地球与空间科学学院北京100871) 摘要,模型,在格网块内以四叉树进行管理,LOD模型文件组织;,、多线程

2、管理的数据引擎方法以及视觉光滑处理,实现1实验结果表明,文中算法具有处理数据量无限制、效率高、效果好等特点1关键词数字地形模型;三维可视化;漫游;细节层次模型;格网划分 中图法分类号P208;TP391 3DVisualizationofMassiveTerrainDataBasedonGridPartition HuJinxing1,2MaZhaoting3WuHuanping3PanMao3 1) 2) 3)(SchoolofElectronicsandElectricEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200030)(Shangh

3、aiGeneralSatelliteNavigationCo1,Ltd1,Shanghai200040)(SchoolofEarthandSpaceSciences,PekingUniversity,Beijing100871) AbstractA3Dvisualizationandroamingalgorithmofmassiveterraindatabasedongridpartition,dynamicRAMandviewdependentstaticLODmodelispresented1Areaofinterestisfirstsubdividedintohierarchicalqu

4、adtreeofsquarezones1AccordingtothepredefinedapproximationerrorsofLOD,eachquadtreeispreprocessedintobinarytriangletreeandstoredasLODmodeldatafilesintheformoftrianglestripes1Viewfrustumprojectionculling,dataengineofdynamicRAMwithmulti2threadman2agementandgeomorphingareappliedtorealize3Dvisualizationan

5、droamingofterrain1Experimentalresultsshowthatthedataprocessingcapacityisunlimitedwithhighefficiencyandgoodeffect1 Keywordsdigitalterrainmodel;3Dvisualization;roaming;levelofdetailmodel;gridpartition 范围、小数据量地形数据的三维可视化及漫游,难以 1引言 地形景观模型的三维可视化及漫游是GIS、虚 拟现实、游戏、仿真等的关键技术,已成为近年来的 研究热点,取得了卓有成效的进展,有些软件已投入 商业应

6、用1但是,现有的理论与方法主要是针对小处理大范围、海量地形数据1随着现代测绘、RS,GPS等技术的发展,空间数据获取的数量正以前所未有的速度增长,大范围、海量地形数据的廉价获取成为可能;从数字城市到数字中国再到数字地球,地形数据呈几何级数增长1如何实现海量地形数据的三维可视化及漫游,成为数字地形模型(DTM)、虚 原稿收到日期:2003205220;修改稿收到日期:20032122161本课题得到国家“八六三”高技术研究发展计划(2001AA135180)资助1胡金星,男,1974年生,博士后研究人员,主要研究方向为GIS、智能交通等1马照亭,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为GIS

7、等1吴焕萍,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为GIS等1潘懋,男,1954年生,教授,博士生导师,主要研究方向为信息地质、GIS等1 8期胡金星等:基于格网划分的海量地形数据三维可视化 1165 拟GIS等研究的一个难点11 由于计算机硬件发展无法满足海量地形数据三维可视化及漫游的需求,需要从软件实现的角度出发,基于海量地形数据LOD模型生成、组织与管理方法,在不影响视觉效果的前提下,降低三维数据的几何复杂度,实现海量地形数据的三维可视化及漫游1 目前尚无有效实现海量地形数据三维可视化及漫游的方法1文献2提出基于格网划分的大数据集DEM三维可视化方法,该方法理论简单,便于实现1样,无

8、法保证重要点位不被去掉,果较差1 之间的分辨率相差不超过一个层次,很好地处理了抖动或消除裂缝问题1 四叉树划分中每个被分割的正方形区域层次大小可能不相同,在边界处会出现地形表面的不连续,在地形显示时会出现空洞1目前主要是通过限制四叉树或通过调整连接方式的方法予以解决1 1997年,Duchaineau等5Tree,BTT)(Real2,ROAM)算法1该算,基本处理单元为等腰,从它的顶点到对面斜边的中点分割三角形为两个新的等腰直角三角形;分割是递归进行的,可以被子三角形重复,直至达到期望的细节层次;合并操作是按照分割的逆序进行的 1 2地形数据的表达方式主要分为GRID和不规则三角网(TIN)

9、两种基本格式,其中,GRID简单、易于使用,为地形数据的主要表达方式1本文主要针对GRID进行研究1由于GRID在地形表达中冗余信息大,因此在可视化时,一般简化为规则三角网后再进行绘制,如图1所示 1 图2BTT不同LOD模型 BTT方法生成二叉树的直角三角形层次,树根 图1地形数据的不同格式 表示研究区域,将研究区域分成两个直角三角形作 为初始三角形1每个三角形的误差是它所有子三角形误差的最大值1如果三角形误差大于误差阈值,则连接三角形斜边的中点和三角形直角顶点,将该三角形分割成两个新的三角形1由于新三角形的形成造成相邻BTT之间的不连续分割,可能会出现裂缝而影响地形的连续性,因此需要对相邻

10、的三角形进行强制分割,如图3所示1重复进行分割处理,直 1996年,Lindstrom等 3 首先提出基于规则三 角网的连续细节层次实时高度场绘制算法,该算法使用层次四叉树进行自底向上细分,并采用屏幕误差判定条件,提出了具体的误差计算公式1它首先对每一块GRID计算其需要细分的误差范围,选择该块的初始分辨率并进行视景体裁剪,然后逐步加入或减去其他顶点,实现LOD处理1虽然这种基于块的细节层次增量方式充分考虑了帧与帧之间和对象空间的相关性,但在随视点移动中增加或删除顶点时会出现抖动现象,且块的自底向上的顶点删除也限制了算法的性能1Rottger等4在此基础上进行了改进,提出几何形状过渡(Geom

11、orphing)算法1该算法采用自顶向下的方法按照顶点与视点的距离及局部地形的粗糙度计算顶点误差,能很便利地进行四叉树裁剪,通过误差计算保证相邻四叉树节点 图3BTT强制分割处理 1166 计算机辅助设计与图形学学报2004年 至所有的三角形都满足给定的误差要求1 本文实现了基于BTT的LOD模型处理,并应用于后续的LOD模型文件生成1由于BTT是根据误差按照地形坡度变化率而决定格网点的采样率,因此能够保证重要点位不被去除,在同等数据量的条件下,其三维可视化及漫游效果要比简单间隔采样方式好1 方法的优势1每个格网块的数据要小于2GB,否则继续分割,直至满足条件为止1同时,格网块划分也不能太小,

12、否则由于格网块数太多,在全图浏览时既使使用最简化的LOD模型绘制,也会由于三角形数目太多而导致系统效率低下或无法绘制1 由于每个格网块都作为独立的单元进行处理,理11 3算法实现原理 目前,的LOD制,1,常规的LOD,受到一些限制,如管理范围必须为正方形,如果是狭长区域,则必须通过增加空数据将研究区域填补为正方形,这样就无谓地增加了管理的数据量1 随着人们对可视化质量要求的提高、处理范围的增大以及数据量的增加,必须根据需要动态地装载和移出数据,即动态内存调用1这样,I/O操作要占用相当多的CPU资源1与视点相关的动态LOD模型由于动态简化的复杂计算而加重CPU负担,出现显卡等候CPU数据的情

13、况,严重影响绘制速度,并且在执行实时LOD操作时,需要读取较多的数据到内存;而静态LOD模型是按照事先生成的对原始模型若干不同程度的多个模型逼近,只需根据需要选用相应的逼近模型进行绘制即可,避免了大量的复杂动态简化计算,对I/O的操作相对较少,整体效率较高,能够满足海量地形数据处理的实际需求1 为提高系统的处理和绘制效率,在视野范围外的区域不需进行绘制,距视点较远区域的绘制无需使用与近视点相同的层次1具体采用什么层次进行绘制,一般是通过视景体裁剪的方法、按照视觉参数进行计算而得到1在与视点相关的实时动态LOD模型中,一般按照每个三角形单独进行裁剪,裁剪运算要占用较多的时间1如对于ROAM算法,

14、文献5中裁剪占处理时间的1/3,文献6中有近一半时间用于裁剪71本文采用与视点相关的静态LOD模型,把格网块作为裁剪的最小单元,可以明显地减少裁剪计算时间,提高系统执行效率1 把研究区域按照形状划分为若干个大小可以不同的正方形格网块区域,在一个格网块内按照四叉树方式进行LOD模型管理1这样,在处理条带或长方形区域时由于不需填补太多空数据而更能体现该 4算法实现 411地形数据LOD模型的数据组织 四叉树结构在LOD模型以及图像纹理的数据管理中具有很大的便利性1由于规则三角网的基础是GRID,因此便于按照四叉树方式进行划分和管理1 把研究区域进行格网划分,使每个格网块GRID大小为NN(N=2n

15、+1),对其进行LOD模型预处理1假设给定的最大误差为,则该格网块 ,其四叉树的始祖节点的误差的范围为< 2 4个子四叉树的误差的范围为<,以此类 42 推,下一深度的子四叉树的误差依次按1/2进行递减,直至达到给定的LOD模型层次数目1对于一个格网块,如果要建立n个层次的LOD模型,则第0层次包括1个四叉树节点,第1层次包括4个四叉树节点,第i层次包括4i个四叉树节点,全部的 n-1 四叉树节点数为 i=0 41在一个格网块内按照BTT i 方式进行LOD模型生成1 常规的相邻三角形绘制是每个三角形绘制三个顶点,而三角形条带是让相邻的两个三角形共用一条边(两个顶点),以减少处理顶

16、点数量,进而提高三角形绘制能力,加大图形绘制的速度1基于四叉树的三角形条带是按照四叉树顺序进行组织的,如图4所示,从起始三角形按照相邻关系构建三角形条 带列表,这种表达方式部分数据可以重复利用1点的顺序与三角形条带连接的顺序一致,如果该四叉树节点由于误差的改变需要分裂为4个四叉树节点0,1,2和3,其中一个或几个需要改变LOD模型,而其他不需改变LOD模型的四叉树节点就可以从已有的内存数据中提取所需的点和三角形条带列表,而不必再从文件中读取,这样就减少了I/O操作时 8期胡金星等:基于格网划分的海量地形数据三维可视化 1167 间,提高了系统的整体运行效率 1 地形纹理的多分辨率模型采用四叉树

17、进行管理,形成金字塔模型1随着误差的不断增大,地形数据的分辨率不断增加,需要调用高分辨率的纹理进行显示;否则,随着地形数据分辨率的降低,调用低分辨率的纹理即可1413视景体投影裁剪 图4基于BTT的三角形条带组织 在一个格网块内按照BTT方式进行强制LOD 处理,其内部不会出现不一致,(),视觉效果1缝处理8,直边缘以填充缝隙(如图6所示),垂直边缘的顶部为该块格网的边界值连成的折线,底部为其最高分辨率时在此边界处的最小值,这样可以确保在此边界的所有边界格网点肯定在此底部之上1垂直边缘比较容易构建,其纹理可直接采用格网块纹理,有效地避免了缝隙的出现1这种方式在相邻格网块的边界处可能重复绘制,但

18、由于数据量很小,并按照三角形条带组织,总体效率仍然较高 1 本文采用透视投影的方式,绘制效率较高1 ,决定格网块所用分辨率的:该格网块的误差和观察者的位置1具体的格网块所需层次计算方法见文献9的误差计算公式1414数据引擎 基于上述对LOD模型的有效数据组织,为实现对海量数据的动态内存调用提供了基础1由于影像纹理与地形数据二者LOD模型的层次结构相同,因此影像纹理的动态内存调用是伴随着地形数据的动态内存调用而进行的1当地形数据采用的LOD模型层次确定后,需调用相应的影像纹理的LOD模型进行纹理映射1 另外,由于对I/O的读取操作较多,如果按照常规单线程的方式进行管理,则导致图形绘制等待I/O或

19、I/O等待图形绘制的情况出现,势必会影响视觉效果,使得图形绘制不连续而出现停顿1为此,本文采用多线程的方式进行管理,每个格网块单独开辟一个辅助线程用于I/O操作;主线程负责用户交互,并调用每个格网块的图形绘制函数实现图形绘制;多个辅助线程与主线程之间进行通讯,实现协同工作1实践证明,多线程方式的绘制效果较好,没有出现停顿等现象,并且有效地提高了漫游速度1415视觉光滑处理 在相邻的不同LOD模型转换时,常规的做法是直接进行绘制,但这样势必引起明显的抖动,不符合人们的视觉习惯1因而有必要在相邻LOD模型之间采用几何形状过渡方法形成视觉的光滑过渡,由新增点从起始位置按照一定的速度向最终位置逐渐移动

20、,如图7所示1 基于BTT的点移动是从斜边中点到新增点在Z方向上的移动(x,y坐标相等)1每次移动的增量在人的视觉误差范围之内,使人眼不会感觉到突变,实现视觉光滑过渡1 图5 格网块间的缝隙图6垂直边缘填充 按照上述方法,每个格网块就形成了基于误差的层次四叉树结构,按照三角形条带方式进行文件组织,为不同的LOD模型建立索引信息,指示其在文件中的存储位置、大小等,为高效读取提供基础1 LOD模型文件是按照基于BTT的LOD模型预处理算法生成的,但它不限于这种算法,其他算法只要按照相应的格式进行组织亦可1412纹理影像多分辨模型的数据组织 地形的真实感显示是三维可视化及漫游的重要组成部分,随着计算

21、机硬件和软件水平的不断提高,人们对虚拟世界中地形的真实性要求也越来越高,在已有地形表面贴加影像纹理是公认的提高地形真实性的有效方法1但由于图像纹理的加入,使得着色算法十分复杂,明显地影响地形地物的显示速度1因此,必须对纹理进行多分辨模型管理,根据视点的变化动态地调用不同的分辨率模型进行显示,这是实现海量纹理管理以及提高显示速度的有效途径1 1168 计算机辅助设计与图形学学报2004年 参考文献 1 HuJinxing1ResearchofvirtualGISorientedmassivespatialin2formationD1Beijing:PekingUniversity,2003(in

22、Chinese)(胡金星1面向海量空间信息的虚拟GIS研究博士学位论 文1北京:北京大学,2003) 2 SunMin,XueYong,MaAinai13DvisualizationoflargeDEMdatasetbasedongriddivisionJ1ofComputer2AidedDesignComputer(6):566570(inChinese) 图7几何形状的光滑过渡 5效果及结论 基于以上方法,1据(宽度为2块20)进行了测试,每个格网块为16385163852Byte(512MB),共20GB;每块影像纹理为48MB(409640963Byte),共1192GB;对它们建立7

23、个层次的LOD模型,误差范围为019%518%1三维可视化 3 敏,勇,DEM 1,2002,14 566570) LindstromP,KollerD,RibarskyW,etal1Real2timecontinu2ouslevelofdetailrenderingofheightfieldsA1In:ComputerGraphicsProceedings,AnnualConferenceSeries,ACMSIG2GRAPH,NewOrleans,Louisiana,199611091184 RottgerS,HeidrichW,SlussallekP,etal1Real2timegene

24、ra2tionofcontinuouslevelsofdetailforheightfieldsA1In:Pro2ceedingsofWinterSchoolinComputerGraphics,Plzen2Bory,CzechRepublic,199813153225 DuchaineauM,WolinskyM,SigetiDE,etal1ROAMingter2rain:Real2timeoptimallyadaptingmeshesA1In:ProceedingsofIEEEVisualization97,Phoenix,Arizona,19971818867 OgrenA1Continu

25、ouslevelofdetailinreal2timeterrainrenderingD1Sweden:SwedenUmeaUniversity,2000 ZhaoYoubing,ShiJiaoying,ZhouJi,etal1AfasteralgorithmforlargescaleterrainwalkthroughJ1JournalofComputer2AidedDesign&ComputerGraphics,2002,14(7):624628(inChinese) (赵友兵,石教英,周骥,等1一种大规模地形的快速漫游 及漫游效果如图8所示,计算机硬件配置为PIII1GHz,51

26、2MB内存、GeForce2MX显卡,软件环境为Windows2000,VisualC+610,OpenGL1漫游时常驻内存的数据量平均为50MB,图形绘制的效果平均为14帧/s、516M个三角形,边界处接缝效果良好,画面平滑流畅、无抖动,并且效率较高 1 算法J1计算机辅助设计与图形学学报,2002,14(7):624628) 8 UlrichT1Renderingmassiveterrainsusingchunkedlevelofde2tailcontrolA1In:ComputerGraphicsProceedings,AnnualConferenceSeries,ACMSIGGRAPH,SanAntonio,Texas,20021CourseNotes#359 WangHongwu,DongShihai1Aview2dependentdynamicmul2tiresolutionterrainmodelJ1JournalofComputer2AidedDe2sign&ComputerGraphics,2000,12(8):575579(inChi2nese) (王宏武,董士海1一个与视点相关的动态多分辨率地形模 图8地形三维可视化及漫游 型J1计算机辅助设计与图形学学报,2000,12(8):575 579)