三维地形可视化

三维地形可视化（精选8篇）

三维地形可视化 篇1

1 概述

地形数据是“数字地球”的最基础的数据,故地形的三维可视化表达模型和可视化研究是“数字地球”最核心和最关键的技术之一。随着现在的卫星手段和各种测绘技术的高度发展,获取高精度的数字高程数据已成为可能,并且数据量呈指数级增长,针对海量的空间数据进行分析和决策的需求越来越高,DEM数据因其数据结构简单,便于存储管理等优越性成为地形可视为表达的最理想数据源。针对大区域地形的海量DEM数据,要实现三维地形可视化,从计算机运算能力来看,一次性载入所有DEM数据是不太现实的,而且也不可能在一个小小的屏幕上显示整个大区域的三维场景且保证其细节显示不会失真。对于任何的三维显示系统,其表现流畅与否直接会影响到系统的成败。基于这样的考虑,需要在实现地形三维可视化时根据视景体方位和大小动态的装载局部DEM数据,以便于有效地减少对系统资源的依赖,提高程序的运行效率,真正做到流畅地实时漫游的动态三维效果。

在大规模地形场景可视化和地形LOD模型问题上,过去已经有不少的工作。从网格特征考虑可分为基于非规则三角网格(Tin)和基于均匀网格(Grid)两种生成方法。从地形分层细分上考虑可以分为二叉树,四叉树,八叉树等。

2 三维地形数据预处理

DEM地形数据的切割预处理一直是海量数据切割的重点。它要求既能保证效率连续性的同时兼顾视野跨度和目标颗粒度的科学性和真实性。为了获取在不同高度能产生真实的渐进的虚拟视觉感受,在地形表达上通常都是通过不同的分辨率数据源来模拟。人们通常使用金字塔模型来解决此类问题。

金字塔模型是一种多分辨率层次模型。在地形场景绘制时,在保证显示精度的前提下为提高显示速度,不同区域通常需要不同分辨率的数字高程模型数据和纹理影像数据。数字高程模型金字塔和影像金字塔则可以直接提供这些数据而无需进行实时重采样。尽管金字塔模型增加了数据的存储空间,但能够减少完成地形绘制所需的总时间。分块的金字塔模型还能够进一步减少数据访问量,提高系统的输入输出执行效率,从而提升系统的整体性能。当地形显示窗口大小固定时,采用分块金字塔模型可以使数据访问量基本保持不变。分块金字塔模型的这一特性对海量地形实时可视化是非常重要的。

在构建地形金字塔时,首先把原始地形数据作为金字塔的底层,即第0层,并对其进行分块,形成第0层块矩阵。在第0层的基础上,按每2*2个像素合成为一个像素的方法生成第1层,并对其进行分块,形成第1层块矩阵。如此下去,构成整个金字塔结构。

为了便于标识的方便,我们预定的第0级的块大小能被180度整除,基数增加一次,块的大小一分为四,可以根据公式第N级的块大小=第0级块大小/2的N次方来获取。

数据预切割完毕后,每一个DEM数据文件均表示某个方位的一块地面高程数据,利用这种动态载入的方式来进行地形构造。当系统中观察者的视锥体停留在某个区域时,程序会自动地计算可视区域内可显示数据自动选择其级数,调入该方位所对应的DEM块文件,离开视点越远,数据精度就越低。而当某块可视场景离开截头体视域外,程序则及时卸载该DEM数据块,从而保证有效的、充足的系统资源供程序使用。当数据块离视点较远时,整个数据块可以用最粗略的层次,即用四叉树的根节点来显示,当视点逐渐靠近时,数据块的误差超过了指定的误差阈值,则将根节点分割为4个子节点来显示,即调入4个子节点的数据,同时从内存中清除父节点的数据。对各子节点递归调用此过程,直至所有节点的误差在限定的误差范围内。视点远离数据块的过程与此相反,当子节点的误差小于指定的误差阈值时,4个子节点合并为上一级父节点,即调入父子节点的数据同时从内存中清除4个节点的数据。考虑到地形的连续性,如果节点内的一个边顶点被简化,则相邻节点的对应点也应被简化。

3 基于单块地形的显示方法

对于单块地形的显示,其基本步骤如下:

读取并解译二进制的高程文件头文件信息,设置基本参数。通常的DEM数据文件的头文件中包含关于本文件的基本信息,如:左下角的起始点经纬度,阵列的行列数目,间距,最大高程和最小高程等。

根据当前点的行列号可以算出其对应点的经纬度坐标,循环计算每个高程点的世界坐标位置,存入顶点缓冲区中,并计算索引编号,纹理坐标,存入索引缓冲区,同时计算顶点法向量,用于处理光照的强弱效果。读取完毕,进行渲染。

4 自动剔除递归显示机制

实现地形可视化最主要的算法在于自动递归搜索机制上。在这一过程中算法要同时进行剔除和添加两个操作任务。剔除掉不在视野范围内的数据块,按照当前视觉的焦点提取当前高度上最高精度的数据块并添加到哈希表中进行处理。

根据人类的视觉原理,按照物体的远近自动的调节眼球焦点,产生最佳的视觉效果。与视点距离越近清晰度也就越高,对于金字塔模型的数据,需要采用不同的区域对应不同级别的地形搜索,因此在区域搜索过程中需要进行级度测试。如下左图所示,假设E为视点位置,白色矩形表示与视锥体相交而且需要参与地形绘制的数据。矩形越小表示数据级别也越高。

以每块的中心点为特征点以递归的方法进行判别,算法如下:

第一步:通过屏幕中心点,分别得到第0级NE,SW,NW,SE四个子块的Tile,因为其都有一个点在视域中间,按照其ID索引存入哈希表中,如果哈希表中存在同样的ID,跳过不再存入。

第二步:分别以上一步生成的四块区域进行判断,如果完全包含在视域中,计算当前的可视点所在级别,如果比当前级别更高,则继续分裂重复第二步,如果不是,则存入哈希表,如果已经存在,跳过不再存入。跳出。如果与视锥体相交,继续分裂,重复第二步;

5 三维场景渲染效果

本递归算法在进行LOD数据查询时较为便利,通过计算和判断可以将当前视域中所有的数据块查找出来并存储在哈希表中,并予以显示标记,如果未被标记,当哈希表中存储的对象数目达到一定数量的时候将剔除掉,其运行效果如下:

摘要：数字地球是近年来国内外的研究热点,其中地形的三位可视化研究是最关键的技术之一,该文通过研究DEM地形数据的预处理方法-影像金字塔模型、单块地形的显示方法、自动剔除递归显示机制以及三位场景渲染等技术较好的解决了三位地形可视化的问题。

关键词：DEM,LOD,可视化,金字塔模型

参考文献

[1]李德仁.数字地球与“3S”技术[J].中国测绘,2003(2):28-31.

[2]王永明.地形可视化[J].中国图象图形学报,2000,5(6):449-456.

[3]戴晨光,张永生,邓雪清.一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法[J].系统仿真学报,2005(2).

[4]许妙忠,李德仁.基于点删除的地形TIN连续LOD模型的建立和实时动态显示[J].武汉大学学报:信息科学版,2003(3).

[5]LIU Chun,SUN Wei-wei,WU Hang-bin.Terrain Complexity Factor and Its Relationship with Accuracy of Dem Terrain Repre-sentation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2009,34(9):1014-1020.

三维地形可视化 篇2

安太堡露天矿区的三维地形可视化

摘要：为了能够真实地再现安太堡露天矿区的地形特征,以该矿区为研究对象,介绍了对其进行三维可视化的过程.用ArcView GIS软件将该地形的`等高线图转换为Grid模型,并导出Grid模型生成ASCII文件,在VC++6.0开发平台中读取ASCII文件里的高程数据并调用OpenGL函数,最终实现三维显示.该方法的实现为露天矿区生态环境问题的研究提供了服务.作 者：曹毅 毕如田 刘庚 作者单位：山西农业大学,资源环境学院,山西,太谷,030801期 刊：山西农业大学学报(自然科学版) ISTIC Journal：JOURNAL OF SHANXI AGRICULTURAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：,28(4)分类号：X171.4关键词：三维地形 DEM OpenGL 矿区

林区地形三维可视化关键技术 篇3

一、地形三维可视化概述

地形可视化概念是在20世纪60年代以后随着地理信息系统的诞生而逐渐形成的。它是一门以研究数字地形模型或数字高程域的显示、简化及仿真等内容的学科, 涉及遥感、地理信息系统、虚拟与现实及地形的穿越飞行等领域。各相关科学技术的飞速发展, 大大促进了该技术的更新, 为三维地形可视化及其实时绘制技术的实现提供了条件。针对不同的应用目的, 常用的地形三维可视化技术大致有利用曲面生成三维地形、利用分形技术生成三维地形和基于数字地形模型数据的地形可视化3类。

二、林区DEM的建立

1. DEM的主要表示模型。

DEM的实质是对地球表面地形地貌的一种离散的数学表示。DEM主要有3种表示模型:等高线模型、规则格网模型 (GRID) 和不规则三角网模型 (TIN) 。等高线模型根据已知点高程值的集合来表示整个区域的高程状况, 每一条等高线对应一个已知的高程值, 故一系列等高线的集合及其高程值即构成了地面高程模型。GRID将区域空间划分为规则的格网单元, 每个格网单元对应于一个数值。对每个格网单元数值的解释有两种观点:一是将其看做格网栅格, 数据表示栅格中所有点的高程值, 因此该数字高程模型是一个不连续的函数;二是认为该网格单元的数值是网格中心点的高程或该网格单元的平均高程值, 这样就需要用插值来计算每个点的高程, 是一个连续的函数。TIN通过不规则分布的数据点生成连续三角面来逼近地形表面。区域中任意点落在三角面的顶点、边上或三角形内;若点不在顶点上, 该点的高程值可通过线性内插方法得到, 故其是一种三维空间的分段线性模型。

2. DEM数据的获取与建立。

DEM数据的获取方式主要有4种, 分别是野外实地直接测量获取DEM数据、利用摄影测量获取DEM数据、以地形图为数据源获取DEM数据和通过遥感图像处理获取DEM数据。由于建立数字高程模型的数据源不同, 所采用的数据存储结构即DEM的建模方法也不同。普遍情况下, 规则格网建模方法能满足地形三维显示的要求, 而且表达简单, 表面分析功能强, 可利用此方法对地形建模。在此基础上, 将地形图数字化、矢量化得到等高线和高程点等三维数据, 利用等高线构建TIN, 通过TIN内插成DEM。

三、区遥感影像处理

地形地貌是自然界最复杂的客观实体, 很难用数学模型准确描述, 特别是林区地形表面的地貌更是千变万化, 不可能用统一的模型进行描述。遥感的出现解决了这一问题, 遥感成像周期短、图像信息丰富, 能真实地记录地表状况, 成为三维地形仿真的主要数据源。将遥感影像作为纹理贴于三维地形表面, 可大大提高林区三维地形仿真的精度和真实感。

1. 辐射校正。

受大气吸收、散射及其他随机因素影响, 可能造成图像模糊失真、分辨率和对比度下降, 故需要通过辐射校正复原。辐射校正包括系统辐射校正和大气辐射校正。系统辐射校正处理的是由传感器本身产生的畸变, 畸变可导致接收的图像不均匀, 产生条纹和“噪声”。一般来说, 这种畸变在数据生产过程中由生产单位根据传感器参数进行校正。大气辐射校正有直方图最小值法和回归分析法2种方法。直方图最小值法的前提是在一幅图像中总可以找到某种或某几种地物, 其辐射亮度或反射率接近于0, 亦即存在理想黑体, 那么, 在理想状态下直方图的最小亮度就应该为0, 若不为0, 就认为是大气散射所致。根据具体大气条件, 各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响, 显示有关波段图像的直方图, 校正时将每一波段中每个像元的亮度值减去本波段像元亮度的最小值即可。回归分析法则在不受大气影响的波段图像 (近红外波段) 和待校正的波段图像中, 选择从最亮到最暗的一系列目标, 对每一目标的两个波段亮度值进行线性回归分析, 回归直线在纵轴上的截距就是该波段的程辐射度, 将该波段的所有像元的亮度值减去此截距值就实现了大气校正。

2. 几何校正。

遥感图像在获取过程中, 由于多种原因导致多种目标物相对位置的坐标关系在图像中发生变化, 这种现象被称为几何畸变。遥感影像几何校正包括几何粗校正和几何精校正2种方法。粗校正一般是由地面站处理。精校正则在粗校正基础上进行, 利用地面控制点对由各因素引起的图像的几何畸变的校正。它直接利用地面控制点数据对图像的几何畸变进行数学模拟, 并认为总畸变是挤压、扭曲、缩放、偏移及其他变形综合作用的结果。首先, 利用地面控制点数据确定一个模拟几何畸变的数据模型, 以此建立原始畸变图像与标准空间的某种对应关系;其次, 利用这种关系将畸变图像空间中的全部元素转换到标准空间, 实现几何精校正。

3. 影像融合。

遥感技术的发展为人们提供了丰富的多源数据, 这些来自不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率。单一传感器获取的图像信息量有限, 往往难以满足应用需要;影像融合则能实现不同传感器、不同分辨率的海量数据的有效结合。林区植被类型丰富, 遥感响应较为复杂。全色影像一般具有较高的空间分辨率, 多光谱影像含有丰富的光谱信息, 将全色影像和多光谱影像融合, 既可以提高多光谱图像的空间分辨率, 又可以保留其多光谱特性。根据信息抽象程度及融合应用层次的不同, 融合可划分为像素级融合、特征级融合和决策级融合3个层次。像素级融合是最成熟的遥感信息融合方法, 包括色彩变换方法、数字统计方法、数值计算方法及多分辨率分析方法等。

4. 正射校正。

正射校正其实是一种三维的影像校正方法, 它根据影像的内外方位元素和摄区的DEM, 采用数字纠正方式完成影像的校正, 生成正射影像。由于原始遥感影像存在一定的几何变形, 而该几何变形是由各种各样的系统误差和非系统误差引起的 (如地形起伏、量测误差等) , 若在没有经过校正的图像上直接测量, 获取的信息与数据则会不精确, 数据实用性将降低。正射影像校正处理扩展模块ERDAS Ortho BASE, 可以对来自不同类型的相机或传感器的图像进行快速而精确的三角测量和正射校正, 与传统方法相比, 可以减少很多费用和时间。

四、林区地形三维可视化实现

可视化数据包括图像栅格数据、地理要素矢量数据和文字符号标注数据等多种类型数据, 它们之间的叠加以地理坐标为基础。要制作林区三维地形影像, 必须做到不同数据间的坐标匹配, 目的是将不同来源的数据转换到同一坐标系中。通常先设定一个参考坐标系作为配准依据, 而后将其他数据转换到该地理坐标系中。DEM是由数字化地形图上的等高线和高程点生成的, 在对地形图进行矢量化之前, 利用Arc GIS进行了地形图的校准, 从而建立坐标系统。遥感影像的来源渠道较多, 坐标信息亦千变万化, 而影像的几何精校正完成了投影坐标的转换, 实现了图像与DEM的配准, 使遥感影像与DEM具有相同的投影坐标系。地理要素和文字符号注记均是依据地形图内容而进行的特征数字化或文字符号注记, 与地形图存于同一坐标系中, 不需要重新配准。

三维地形可视化 篇4

数字摄影测量是基于数字影像与摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学的分支学科。数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的原始信息不仅可以是像片，更主要的是数字影像或数字化影像;它最终是以计算机视觉代替人眼的立体测量;其产品是数字化形式的。数字摄影测量与传统的摄影测量技术相比，在测绘过程的数字化、自动化方面表现出了巨大优势，代表着当代摄影测量发展的方向。但因量测用大像幅数字相机尚未普及，故数字影像大多通过对光学影像的数字化获取，这使目前数字摄影测量的研究与应用集中在航测领域。显然，数字摄影测量技术也将给近景摄影测量的发展带来新的机遇，尤其在实时测量、自动控制、自动绘图方面更为突出。

2 立体显示技术简介

如果人的眼睛可以分别看到一个物体在不同位置拍摄的像片，由于视差的存在，就会产生立体视觉。红绿立体影像就是通过红绿眼镜，分别让人的左眼和右眼看到偏红和偏绿两张像片，从而产生立体视觉。

3 红绿立体影像生成方法研究

3.1 三维视觉原理与视差实时消除方法研究

3.1.1 人体生理三维视觉的原理

根据研究，我们人类的眼睛在观察一个三维物体时，由于两眼水平分开在两个不同的位置上，所观察到的物体图像是不同的，它们之间存在着一个像差，由于这个像差的存在，通过人类的大脑，我们可以感到一个三维世界的深度立体变化，这就是所谓的立体视觉原理。

据立体视觉原理，如果我们能够样我们的左右眼分别看到两幅在不同位置拍摄的图像，我们应该可以从这两幅图像感受到一个立体的三维空间。

红绿立体影像就是使到人的左眼和右眼分别看到一个物体的在不同位置拍摄的图像，以产生立体视觉。

红绿立体影像的基本原理就是使到左片和右片分别进行变换，用户带上红绿(本文以左红右绿为标准)眼镜后，左右眼分别只能看到左片和右片，从而产生立体视觉。

3.1.2 上下视差消除方法研究

仅仅使到左右眼分别看到不同的侧面的影像并不能使人看到立体影像。要产生立体视觉，还必须消视差，但每一点的视差都不相同，所以我们以除视野中央一点(即窗口的中心点)为标准，把这点的视差消除。计算机在显示左右影像时，左右影像的初始位置是完全重叠的，需要以左影像(或右影像)为固定不变，对右影像(或左影像)进行位移，以消除中心点的视差。移动的距离大小，就是需要求取的视差。

视差的计算，就是已知道连续像对的相对定向元素及内、外方位元素，求取窗口中心点位于左右片的两同名像点的坐标差。

要计算视差，首先必须读取内方位元素和左右像片的外方位元素。

本文所使用的数据文件是Access数据库类型的。其中，内方位元素是存放于“参数.mdb”文件的“相机参数”表中，3个内方位元素分别存放于列“XO”、“YO”、“ZO”下;外方位元素是存放在“外方位.mdb”文件的“X”表中，六个外方位元素分别存放于列“xs”、“ys”、“zs”、“phi”、“ow”、“k”、下，左右片的外方位元素分别对应行“s0001.JPG”和“s0002.JPG”。

然后，还必须确定旋转矩阵R。

《摄影测量学》中有关于旋转矩阵的论述，并且给出了旋转矩阵：

但是此矩阵只适合于航拍像片。

由图2-1、2-2可以看出，航空摄影坐标系中的Y轴，恰好是近景摄影坐标系中的Z轴，航空摄影坐标系中的Z轴恰好是近景摄影坐标系中的Y轴。因为本文是以近景影像为对象的，所以按照航空摄影坐标系和近景摄影坐标系的异同，本文选用了另一旋转矩阵：

当对象是航拍像片时，应该使用式2-1。

下面将计算上下视差：

假设a的像平面坐标系坐标为(x1, y1), a'的像平面坐标系坐标为，对应的地面模型点为A, A的物方坐标系坐标为(XA, YA, ZA)，由于A的高程ZA是未知的，所以可假设为平均高程，平均高程可由各控制点的高程平均值求得。

由共线方程 (式2-3) 与空间坐标转换公式可得:

(式2-5) , 由式2-5中的第三式可得: (式2-6) , 代入式2-5的第一和第二式, 可得: (式2-7) (注意, 此处使用的是左片的旋转矩阵) 。

然后再根据中心投影的构像方程:

(式2-8) , 可得到此时右片同名像点所处的像平面坐标系位置 (注意, 此处使用的是右片的旋转矩阵) 。所以若要使得两同名像点重合, 右片需移动dx、dy, 其中:

3.1.3 上下视差的实时自动消除

如图2-4所示，大的矩形框代表要显示的图像，里面小的矩形框代表图片框。程序在显示图像时，先在窗口中绘制一个图片框，然后在图片框中显示图像，图片框的大小与窗口同样。由于图像比图片框大，所以显示出来的只是图像的一部分，如要观看图像的其余部分，就要拖动图像，使要观看的部分位于图片框中。

当拖动图片时，窗体的位置时不变的，窗体的中心也是不变的，但位于窗体中心的左影像的像点是不一样的(拖动时，左右影像是一起拖动的，但计算视差是以左影像为标准的)。为了实现对视差的自动消除，必须实时地计算每次拖动后位于窗体中心的左影像的像点的像平面坐标系坐标。

设该点的像平面坐标系(以左影像中心像点为原点)坐标为(x1, y1)则：

x1=窗口宽度的/2–图片左边界的坐标–图片宽度的/2

y1=图片高度的/2–窗口高度的/2+图片上边界的坐标

关键程序代码：

3.2 左右影像的处理与红绿立体影像生成

3.2.1 左片和右片的色彩处理

左片和一张同样大小的红色底片(每点的颜色值为RBG (255, 0, 0))进行“或”运算，得到一张新的左边影像。

假设左片某一像点(i, j)的灰度值为(r, g, b)，红色底片像点(i, j)的灰度值为(255, 0, 0)，进行“或”运算，得出的结果是(255, g, b)，即新的像点灰度值为(255, g, b)。如图2-6所示，将左片所有的像点都与红色底片对应的像点进行类似的“或”运算，就产生了一张新的左影像：

关键程序代码：

相似地，右片和一张同样大小的绿色底片(每点的颜色值为RGB (0, 255, 0) )进行“或”运算，得到一张新的右边影像。

关键程序代码：

3.2.2 红、绿影像的结合与立体影像的生成

从上面的色彩处理中可以的到新的左影像和右影像，如要将两张新的影像结合起来显示出立体，还需要将两张影像进行“与”运算。假设左影像某一像点(i, j)的灰度值为(255, g, b)，右影像对应的像点的灰度值为(r, 255, b)，进行“与”运算，得到的灰度值为(r, g, b)。将新的左片和右片的每一个像点都进行类似的“与”运算，就可以得到一张新的图片，如图2-6所示：

关键程序代码：

通过红绿立体眼镜，就可以看到立体影像。

3.2.3 运行结果

操作流程如下：单击按钮“打开左片”，选择要打开的左片，单击“打开右片”，选择要打开的右片，然后单击“生成红绿立体”，就能生成红绿立体图像了。运行后的结果如下(已经行自动视差消除)，带上红绿立体眼镜，即可看出立体：

通过鼠标拖动，可以看到影像的其他部分，并且每拖动一次，程序都将自动进行视差消除。自动视差消除功能，消除的是窗口中心点的视差，由于每一个点的视差都不一样，这就导致了除了窗口中心点以外，其余的点的视差不能自动消除，即使利用手动微调功能，在任何时刻也只能消除一个点的视差而不能消除所有点的视差，但正因为有了视差的存在，我们才能产生立体视觉。由于进行视差消除时，使用的是平均高程，所以会有一定的残差存在，即窗口中心点也还存在一定的视差，可以通过箭头按钮，对影像进行微调，以达到理想效果。

红绿立体影像一改过去对数字像对的二维显示和阅读，准确地模拟和再现了三维立体场景，符合人的生理视觉习惯，具有强烈的临场感觉，是一种全新的人机交互系统。

4 结语

本文研究并实现了红绿立体影像的制作，同时也提供了一种消除视差的方法，但这种消除视差的方法存在一定的残差，如能加入影像匹配功能，将能更好地消除视差。

红绿立体影像技术能够提供良好的三维视觉效果，重现三维景物外观，有望在此基础上，加入交互功能以及测图功能，实现三维立体测图，提高摄影测量数字作业的工作效率。

参考文献

[1]金为铣, 杨先宏, 邵鸿潮, 崔仁愉.摄影测量学.武汉大学出版社, 1996.

[2]冯文灏.近景摄影测量学.武汉大学出版社, 2002.

三维地形可视化 篇5

一、三维GIS的简介

1.1三维GIS的概念

三维GIS尽管是一门新型的技术, 但是在近几年的发展中, 已经初具雏形, 在实际的应用中也取得了良好的成效。这是一门综合性较强的技术, 涵盖了计算机科学、地理系统学以及信息学, 在实际应用的场地中, 还与土木工程学科的内容相关。可以说, GIS技术在理工科的各个专业都有渗透, 并且随着技术的成熟, 它的领域也在不断地向外界拓展。在延伸的过程中, 在战场地形的模拟上最为成功, 实验也证明了三维可视化技术能够满足作战场地模拟的需要, 为科学管理战场环境, 综合训练战士的整体素质起到了良好的效果。

1.2三维可视化的分类

根据功能的不同和使用者目的的差异, GIS按照不同的类别, 可以分为很多的种类。从GIS提供的性能的角度来看, 可以分为三种, 分别是空间管理GIS, 空间分析性GIS和空间决策型GIS, 其中空间管理型的GIS是应用最多的一种, 也称大众性;分析型GIS使用的频率不高, 是传统型的一种;而决策型GIS则属于决策型。从系统开发的角度来看, 又可分为最终用户用GIS, 专业人士用GIS和软件开发者用GIS, 总之, 不同类别的GIS适合不同的人群, 具体情况还需按照使用者的目的来细分。GIS分类的标准除了上述两种之外, 还有很多, 如按照系统结构来看, 可分为单机GIS和网络GIS。此外, 数据结构也可作为其分类的一种方法。

1.3 GIS可视化原理

GIS作为一门综合的技术, 与地理学和计算机学有着密不可分的关系。对于所以涉及到GIS技术的领域而言, 地图既是输入数据的来源, 又是系统说出的一种形式。而地图是地理信息系统的一个分支, 为三维可视化技术的研究做了良好的参考依据。此外, 在三维技术的发展过程中, 地理信息系统的作用还在于为GIS提供查询和检索等服务, 在模拟过程中, 空间分析和系统分析时, 也会用到地理信息技术。而计算机学充当的主要是绘图软件的作用, 能够在最快的时间段内借助于相关软件将所要模拟的场景在电脑上呈现出来, 这就是计算机学的作用。总体来说, 地理学和计算机学两者相互作用, 为信息的贮存, 决策的的判断提供了定性和定量的数据。

在GIS技术中, 主要是通过地形的模拟来改变战场的环境, 让受训人员能够在不同的场景中体验不一样的作战环境, 从而为实地战场做好充分的准备。当然, 在三维可视化技术应用中, 对于地形的分辨率和地表的特征都有很高的要求。此外, 在构建地形时, 还需要考虑到计算机对于图形的处理能力, 所以对于系统的硬件也提出了进一步的要求。

二、三维地形仿真需满足的要求

2.1地形模拟分辨率要求

地形的分辨率将直接影响到虚拟现实、军事可视化等重要的因素。所以保障地形的高清晰度和高分辨率对于战场的模拟有着极其重要的意义, 否则, 将失去参考价值。作战环境越真实, 那么参考价值就越大, 对于地形分辨率, 要求模拟情况和真实战场有着极大的相似性, 那么所模拟的场景才会更加可靠, 对于军事环境的应用的意义也会更大。然而, 由于GIS技术还处在成长的阶段, 想要获取高分辨率的地形数据是一项高难度的工程, 期间需要花费大量的人力和物力, 但是低分辨率的地形又不能满足战场的模拟。所以还需采取相应的技术, 将低分辨率的地形转化为高分辨率的地形。

2.2地表特征表现要求

对于地表结构构造和地下构造的研究对于资源的合理利用, 人员的均匀分配以及经济的协调发展都有着重要的意义。多年来, 科学家们对于两者的研究一直是一项热门的工作, 从不止步。而GIS技术的应用恰好适应了这一需要, 对于地表的剖析和解读提供了重要的参考意义。地质学家认为, 地表构造的南北分带和东西分带主要受到低下主断裂的分布状况的控制, 而GIS技术要求地表比较稳定和均衡, 对于地表上的环境也有一定的约束。所以说, 三维可视化技术适合在地表相对比较平坦, 地下无明显断层的区域应用。

2.3系统硬件平台处理性能要求

在三维技术的实现和转换中, GIS空间数据的精度与质量直接影响一个国家GIS应用的广度与深度在系统的计算过程中, 主要有三个方面的数据分析, 即空间数据、属性数据、空间数据拓朴数据。由于工程量较大, 如何在最快的时间内模拟出及时的战场, 是研究的关键, 这对系统的硬件提出了进一步的要求。而服务器可以说是整个网络的核心, 如何选择与业务规模相适应的服务器, 是有关决策者和技术人员都要考虑的问题, 选择网络服务器时在综合考虑各项因素的同时, 应当特别注意它的性能和售后服务。不同区域的地貌不同, 有山地、平原、丘陵等, 所以在配备硬件设施时需要考虑很多因素。

GIS可视化技术是一个连续的过程, 在仿真目标和地形场景控制的基础上, 通过硬件处理器的平台模拟作战场景, 最后一步则是发布仿真系统。当然, 其中还有很多复杂的步骤需要我们的专业人员去研究和计算。三维模拟在实际的应用中有很多的计算步骤, 如何实现其虚拟战场的模拟, 靠的是技术的实现。

三、三维地形模拟的实际应用

3.1三维地形的动态分析

三维地形图的主要的数据来源是DEM数据, 也就是说, DEM数据是三维地图的前身。在数据显示过程中, 常用的方法是两种, 即矩形格网和三角形网。虽然是两个不同的图形, 但是通过一定的技术处理后, 两者之间是可以相互转化的。在地形的动态分析时, 一般会把图形转换为三角形, 因为大部分三维显示设备的工作效率在很大程度上取决于三角形的数量。当DEM数据传给DEM库时, 就形成了透视。同时, 影像库的图形发生文理叠加, 地图发生矢量叠加, 在文理叠加、透视和矢量叠加这三者的作用下, 形成了三维可视化, 通过进一步的分析和统计, 地形就可以模拟出来。

3.2二维到三维技术的转换

在进行数据的计算时, 数据的输入一直是三维技术发展的瓶颈。大量数据的输入是一个复杂的过程, 很容易在人工输入时出现错误, 此外, 由于数据较多, 计算机的运行也是数据处理中的一个难点。在现代科技中, 一般会采用四叉树分割技术对数据实现从二维到三维的转换。在技术的实现中, 需要解决的关键问题是二维图形的拓扑结构, 在结构分析的基础上对二维图形进行加厚处理, 从而得到三维图形的平面。在坐标变化和投影技术的辅助下, 就形成了立体的三维效果。

3.3地形剖面图中的距离计算

地形剖面图是在等高线地形图的基础上绘制的、用来描述地形起伏的一种图形, 在三维效果图的制作中, 地形剖面图的距离计算是一项重点工程。在地形剖面图中, 要计算相对距离, 必须有要计算两点的海拔高度。如在绘制MN的地形剖面图时, 主要包含以下几个步骤:1作一条与MN线段等长的水平线;2用分规在MN线段上量取每两条等高线之间的距离;3定出合适的垂直比例尺, 以决定剖面的高度;4在各点垂直线的顶点用曲线加以连接, 就成为MN线的地形剖面。

小结:从上述分析来看, 虚拟战场的模拟是一项长期的任务。由于其中的技术含量较高, 目前还处在发展阶段, 还有很多的问题需要我们去解决。但是就目前看来, GIS三维可视化技术对于战场的模拟确实起到了良好推动作用, 为实地信息提供了准确的数据, 可视化技术的应用有着很大的发展空间。H

摘要：随着科技的发展, 军事力量成为各国之间综合国力较量的一大重要组成部分。而军事行动的基础是战场环境, 所以, 如何对实地战场进行模拟, 从而在实际作战过程中掌握各个突破口成了关键。笔者将通过对GIS三维可视化技术的认识, 进一步介绍GIS三维可视化仿真技术的虚拟战场的地形研究。

关键词：三维GIS,仿真技术,地形研究,模拟

参考文献

[1]孙柏林.计算机战役技术训练模拟系统军事总体设计的原理[M].解放军出版社, 1994:56-18.

[2]何江华.三维技术导论[M].科学出版社, 2001:34-37.

基于地形影像可视化技术探讨 篇6

关键词：图像显示技术,地形影像可视化

三维地形模型属于三维地理信息系统当中比较基础的一种模型, 近年来, 人们都比较关注三维可视化技术的发展, 并将其作为热点研究方向。随着遥感技术以及卫星技术等相关科学技术的不断发展, 各国对地球进行全方位立体观测的能力和相应的信息处理能力都有着显著的提升, 让高分辨率高程数据以及相关的纹理数据技术得以实现。数据处理量的增大, 给系统的内存以及管理工作提出了新的挑战, 只有妥善的将这部分数据进行组织与管理才能保证信息的实际使用效率, 所以在应用中必须要将视觉感受效果调至最佳, 那么如何通过三维地形模型的管理及其调度来保证相互之间的关系, 便成为地形可视化工作的主要研究内容, 下文将对其进行分析。

一、数据的组织管理及内存调度

1. 数据管理方案

图像金字塔模型的本质就是分辨率递减集合, 底部为分辨率较高的图像, 向上顺次递减。将用户需求作为基本导向, 对地图进行分割, 形成多分辨率的层次, 方便后续管理工作的进行, 同时也可以帮助用户对其进行读取。所以可以通过金字塔模型的方式将原始数据分辨为基本的影响模型, 提供相应的地形数据, 从其中发现规律, 建立起具有针对性的空间索引, 便可以对一定范围内的所有数据进行极速搜集, 保证空间连续显示。当前四叉树结构LOD是该方面工作人员广泛使用的计算方式, 该模型当中的所有节点都相应的覆盖一部分区域, 从节点的角度出发对区域进行渲染, 达到层次植染的根本目的, 保证实际工作效率[1]。

2. 数据调度及内存管理

首先需要针对窗口大小来设定空间坐标的范围, 对满足空间需求的坐标范围内文件进行加载。鼠标在窗口内部移动时逐渐转变为空间坐标, 二次计算窗口可以承载的空间范围, 从算法的角度对瓦片文件的数量进行计算。代入代码可以计算出窗口位置加载空间自身索引值, 从X、Y双方向入手对其进行查询, 判断地形所处位置, 再用下图1所示流程来实现[2]。

因为整体数据量比较大, 所以能否合理的分配内存以及优化程序, 便成为工作人员的首要参考因素。通过总结实践工作经验发现, 鼠标在窗口移动的过程当中, 窗口所显示出的图像必须要随时更新, 保证文件集的完整性。窗口范围内可体现的图片更新之后, 便要对上一层次的文件进行比较, 从比较结果中选择共性因素留下, 合理分配内存, 将不必要的内容清空, 方便后续文件的使用[3]。

二、三维点云模型绘制

1.Open GL 渲染流水线分析

绝大部分的Open GL程序的操作流程都比较相似, 这一流程便被称之为Open GL渲染流水线, 具体流程如图2所示。

三维变换技术属于计算机图形学当中比较基础的一个模块, 包含了视口变换等多方面的内容。其中投影变换与视口变换属于比较重要的两个环节, Open GL虽然可以对三维空间的数据进行直接处理, 但是需要打印机等载体, 所以需要使用到投影变换这一方式。投影变换的基本工作原理就是通过对视景体进行处理, 剪掉多余部分, 将最精华的部分保留下来。正射投影是使用比较广泛的一种投影方式, 投影后, 物体大小不会发生任何改变。绘制的最后一个步骤就是对视口进行变换, 让设备空间坐标转变为屏幕坐标, 便于后续的绘制操作[4]。

三、点云可视化系统

点云可视化系统需要在Windows XP系统下运行, 在进行数据管理的时候使用了SQL SERVER 2005模式下的数据库, 与此同时还将Open GL当作所有图像染库, 根据实际情况对系统进行划分。

1.数据的管理模块:该模块会直接影响到数据预处理工作最主要的实现部分, 对具体的点云进行分割, 通过上述措施为后续工作提供具有一定可靠性的数据。

2.可视化模块:点云可视化模块自身主要功能就是对处理后的数据进行显示, 结合投影方式与渲染的方式等来完成图像浏览。

3.分析查询模块:该模块需要依靠点云可视化技术为基础, 对用户提供的命令进行分析与查询, 为后续的几何性分析与计算提供相应的数据与技术基础。

结束语:

随着科学技术的不断发展, 地形影像可视化技术也必然会随着时代的发展而不断完善。本文从Open GL、点云可视化系统等方面入手, 通过建模的方式, 融合实践经验, 对基于地形影像的可视化技术进行了简要分析, 旨在提升相关工作人员的从业效率。

参考文献

[1]付强, 谢谟文, 刘翔宇, 黄杰慧, 范德虎.基于快鸟卫星影像的高速公路施工三维可视化管理平台应用[J].公路, 2011, 12 (02) :144-146.

[2]吕智涵.基于网络虚拟现实引擎的宏观与微观空间三维可视化技术研究与应用[D].中国海洋大学硕士学位论文, 2013:11-14.

[3]张建武, 郝容.地形图仿真动态表示方法探讨[M].中国测绘学会九届四次理事会暨2010年学术年会论文集, 2010:222-224.

三维地形可视化 篇7

ARCGIS软件是ESRI公司在全面融合了GIS与数据库、软件工程、人工智能、网络技术及其他多方面的计算机主流技术之后, 成功地推出了代表GIS最高技术水平的全系列GIS平台。该公司成立于1969年, 是世界最大的地理信息系统技术提供商。

利用ARCGIS软件对已有的地形图进行了简单的地学分析, 形成一幅可视化平面地形图, 解决了非专业人员获取地形图上地形要素的难题。

1 技术流程

1.1 地理底图数据的获取

此次过程演示选取甘肃省某县地形图进行, 由于与地质相关专业获取地形图底图数据的方式大多为从地形图上直接提取信息, 故此次过程演示完全按照已有方法进行, 具体方法如下:

1) 将纸质地形图进行扫描;

2) 将扫描地形图在mapgis中转换为msi文件, 并对其等高线进行数字化采集 (该过程为数字化提取过程, 通过人工对等高线进行描绘, 形成矢量化线文件) ;

3) 对等高线矢量化线文件进行属性赋值, 赋予每条等高线高程值, 由于高程值为属性类别数值, 故选择高程值属性字段类型为双精度型如图1所示。

1.2 底图数据格式转换

底图数据提供后, 要对底图数据进行类型转换。由于ARCGIS与MAPGIS识别文件的类型不同, 需要将MAPGIS软件输出的WL文件转换为ARCGIS所识别的shapefile文件。

具体步骤如下:

1) 在MAPGIS中对底图数据进行错误检查;

2) 对线文件进行重叠线检查、线拓扑错误检查、清线重叠坐标及自相交、清除微短线 (具体操作位于MAPGIS软件图形处理—输入编辑模块内, 此处不详细说明) ;

3) 通过MAPGIS软件图形处理—文件转换模块将WL文件转换为shapefile文件。该shapefile文件包括3个文件形式, 分别为SHP文件、SHX文件、DBF文件。

1.3 地形表面模型创建

在ARCGIS软件中, TIN文件是其提供的一个表面模型方式, 用来生成、分析、显示高程信息。该软件支持两种数字高程模型, 即TIN和RASTER。RASTERE模型基于空间规则分布的矩形阵列点来表达表面, TIN模型基于空间不规则分布的点、线、多边形来表达表面[2]。

本次工作需要将原始底图数据导入ARCGIS中, 并对该数据进行分析, 形成可视化的平面地形图。

首先将shapefile文件导入软件中, 利用3D analysis功能, 以shapefile要素为基础, 构建不规则三角网—TIN文件, 如图3所示。

其次将已生成的TIN文件, 转换为栅格文件。

利用3D analysis功能, 将TIN转换为栅格文件, 转换过程中, 选择Z factor (高程单元格) 为1, Cell size (栅格大小) 为50, 若想得到精度较高栅格文件, 可将Cell size调节的小些, 如图4所示。

通过计算, 生成栅格大小为50的RASTER文件, 该文件最小高程1186.2m, 最大高程3769.15m, 如图5所示。

目前需要完成的基本工作已完成, 可视化平面地形图也可见其雏形, 之后利用ARCGIS的表面分析功能完成可视化任务。

最后, 利用3D analysis功能进行可视化分析。

在已有RASTER基础上, 选择3D analysis功能, 在此功能下选择surface analysis的hillshade功能, 设置太阳的方位角和高度角, 最后生成可视化地形图, 如图6所示。

Hillshade功能是根据假想的照明光源对高程栅格图的每个栅格单元计算照明值, 即呈现出鸟瞰图的真实效果, 可见图形中山梁、沟谷等地貌, 将地形要素一览无余。

生成该地形图后, 还可将地质调查工作的工作结果, 以点、线的shapefile格式添加进工程, 形成可视化的成果图, 例如风险分区图, 工程地质条件图等。

形成的地形图也可根据需要, 在任意位置获取该点的高程信息, 同时也可以将生成的过程文件TIN文件导入ARCSCENE中, 形成三维的影像数据。

2结语

通过了解ARCGIS软件适用条件, 掌握ARCGIS软件使用方法, 并应用该软件对地形图进行分析、转换, 形成可视化平面地形图, 对读者了解区域内地形信息提供直观影响, 为非相关专业人员读取地形信息提供有力帮助。

参考文献

三维地形可视化 篇8

关键词：三维地形可视化,NURBS,实测数据,云南

0 引言

地形可视化是在20世纪60年代以后随着地理信息系统的出现而逐渐形成的,是一门以研究数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)或数字高程域(Digital Height Field)的显示、简化、仿真等内容的学科。三维地形可视化则是通过计算机的计算过程和计算结果将地形数据转化为图形图像以及三维逼真的显示、模拟仿真、简化、多分辨率表达地形数据的一种技术[1~3]。随着20世纪末“数字地球”、“数字城市”等理念的提出,对于三维地形可视化研究受到越来越多的研究学者们的重视,并且三维地形可视化技术在城市规划、工程设计、项目选址、环境监测和灾害预报等众多领域都有着十分广泛的应用前景[3,4]。近几年来关于三维地形可视化的论文和技术层出不穷,吕秋灵[3]详细地阐述了三维地形可视化显示的方法,凌成星[5]以及李汇军[6]等诸多作者的论文都有各自实现三维地形的技术和方法。

然而众多研究都是集中在小比例尺、大范围地域三维场景的真实再现,而关于大比例尺、小范围地域的三维可视化显示研究却相对较少。本文针对云南特殊的山地地形为研究背景区域,并从中选取一个比较有代表性的试验区,通过野外测绘数据,制作DEM,在三维软件中尝试利用NURBS曲线建模,真实地再现试验场景的地形地貌,希望能够为试验区相关工程和科研等提供基础成果与技术手段。

1 理论基础

NURBS为非均匀有理B样条曲线(NonUniform Rational B-Splines,NURBS),是一种能够很好地控制物体表面的曲线度,并准确表达曲线和曲面的模型方法。NURBS始于20世纪50年代,由于其可以精确地表示自由曲面,最早被应用于船体、航空航天外表面和车身等曲面的设计。后来随着技术的成熟,NURBS被应用于众多领域,并成为国际认定的标准几何图形学的数学方法之一。近年来,国内外众多学者也尝试将NURBS曲线应用到三维地形建模中来[7]。

非均匀有理B样条曲线(NURBS)是常用的一种数学模型应用在计算机图形学中,用于生成和表示曲线和曲面,它在处理分析模型的表面和形状上具有非常强大的灵活性和精确性。NURBS曲线和NURBS曲面是由控制点、节点及其权重和一个数学公式来表达的[8],因而可以用它做出各种复杂的曲面造型和表现特殊的效果。

2 地形可视化模型的构建方法

本次研究中应用模型采用GIS软件与3D软件等众多软件相互结合制作而成。其中,GIS软件是将野外采集回来的数据进行基础处理,3D软件最终将这些地形基础数据转化为可视化的三维模型。GIS软件基于Arc GIS、Map GIS、Global Mapper和CASS四个平台。3D软件选用Rhinoceros软件,Rhinoceros优于其他三维软件是因为它是以NURBS为理论基础的3D建模软件,另外更重要的一点是Rhinoceros能够很好地解决计算机硬件和图形显示效果的矛盾,其占用计算机内存少。研究中,试验过程采用Rhinoceros软件下的地形建模Rhino Terrain插件,在构建三角网时是基于一个强大和可靠的约束三角剖分算法,能够处理庞大的数据量,并且能够精确地表达地形。

2.1 技术处理流程

数字高程模型(DEM)是实现三维地形可视化的重要数据来源,为了准确真实地表达地面形态,在构建三维地形模型时要选用合适尺度的DEM数据以达到预期的效果,并且在制作好的三维地形模型上叠加其它数据还可以进行地学分析。研究试验是在GIS软件平台下,对野外实测的等高线和高程点进行处理,考虑到高程点数据是分布于等高线之间的离散点,为了增加三角网数量以逼近真实地面,对这两组数据进行融合。将融合好的数据载入Rhinoceros软件中,通过Rhino Terrain插件强大的约束三角剖分算法构建TIN,制作DEM,并基于NURBS曲线建模基础最终实现地形三维的可视化。

2.2 DEM数据获取

DEM数据获取一般有3种途径:①野外直接实地测量;②以地形图为数据源矢量化后获取DEM数据;③利用摄影测量方法(航空、航天遥感影像)获取的DEM数据[9]。

由于云南地貌以山地为主,地形起伏多变,航空、航天遥感以及小比例尺的地形图矢量化获取的DEM数据不能精确地表达区域的起伏变化,而实地测量往往是大比例尺、小范围地域,精度高,能准确地表达真实场景。所以研究的数据来源于野外实地直接测量获取的DEM数据。

2.3 DEM数据处理

2.3.1 实测数据的处理

野外实测的数据并不能直接利用,需要在GIS平台下经过多个步骤的处理才可以为后面的制作过程应用。

通过南方CASS软件在野外实测数据中提取等高线数据和高程点数据,对等高线和高程点数据做细致的处理后,再经过GIS软件融合成一个文件,并定义统一的投影坐标以便于后期与其他各种数据叠加进行地学分析。

对于等高线数据,为了达到精确逼近真实地面,在构建TIN时就必须增加三角网的数量,所以需要对等高线进行等距离抽稀提取,将抽稀系数设置比较小可以获得数量庞大的高程点数据,但是抽稀系数也不能太小,这样数据量太过庞大影响后期处理的速度。经过处理后的文件中包含三列数据:

第1行:X1坐标,Y1坐标,高程值1

第2行:X2坐标,Y2坐标,高程值2

…..

第n行:Xn坐标,Yn坐标,高程值n

对于高程点数据,在GIS软件中进行无编码处理,并输出无编码的高程点。为了后期高程数据的融合,必须对此文件进行处理,此文件包含4列:

第1行:1,X1坐标,Y1坐标,高程值1

第1行:2,X2坐标,Y2坐标,高程值2

….

第n行:n,Xn坐标,Yn坐标,高程值n

所以必须删除第一列,构成和等高线同样格式的文件,为后面一步的数据融合做准备。

2.3.2 数据融合

借助Global Mapper强大的数据融合功能,将等高线生成的高程点文件与经过处理的原始采集的高程点文件进行融合,并输出等间距的高程点,获得一个高程点密集的点阵文件。

2.4 三维地形可视化模型的建立

将输出的点阵文件导入到Rhinoceros软件中,构建三角网,在构建三角网中利用约束三角剖分算法控制三角网数量以逼近真实地面,并制作数字高程模型,最终形成还原真实地形的三维地形可视化模型。

3 应用实例

云南地处云贵高原,也属于青藏高原的南延部分,大面积的土地高低参差、纵横起伏,一定范围内又有平坦的缓和面。这种高低起伏、多变的地形对于研究具有十分重要的意义。所选试验区位于云南西北部,坐落于东经100°16'58″~100°18'24″,北纬27°28'07″~27°29'11″之间(位置如图1所示),地处云贵高原与青藏高原结合部,地势西北高、东南低,山高谷深,沟壑纵横,高差极为悬殊,境内山脉属横断山岭山脉。试验区的海拔在3182~3331m,高低相差149m。坡度5°~20°,一般坡度10°~15°,局部大于20°地形起伏不大,地势比较平坦,地貌类型为丘陵。

图1 试验区位置图Fig.1 The location map of pilot area

3.1 DEM数据选取

为了制作高精度的数字高程模型(DEM),本试验选用1∶2000野外实测等高线数据和高程点数据,等高线的等高距为2m。基础数据(等高线和高程点)如图2所示。

图2 试验区的等高线和高程点Fig.2 Contour and elevation of experimental area

3.2 数据处理和融合

按照DEM数据处理过程描述的方法,对采集回来的数据在GIS软件中进行处理,并对数据定义统一的坐标系统(试验区为Xian 1980 3 Degree GK Zone 33)。最终在Global Mapper软件中融合,并输出融合的点阵文件,在输出这个点阵文件时选取点的采样间距X和Y方向同时为一个适当的距离,得到的结果如图3所示。

3.3 三维地形模型的实现

在Rhinoceros软件中,通过Rhino Terrain插件,利用约束三角剖分构建TIN,并生成三维地形模型(如图4所示)。

图3 试验区融合后的高程点Fig.3 The fused elevation point of experimental area

图4 试验区三维地形图Fig.4 Experimental area three-dimensional topographic

通过制作的三维地形模型,我们可以清晰地看到,在滇西北地形起伏的丘陵地区,NURBS曲面能充分发挥其建模的作用,构建的三维地形模型真实,对于后期的地学分析和工程应用等都有很大的帮助。

4 结论

本文基于对三维地形可视化的发展状况认识,针对大比例尺、小范围地域开展了利用NURBS曲线实现三维建模的试验探讨。全文详细阐述了三维地形可视化的NURBS曲线的数学基础、DEM数据的获取途径和方法、DEM基础数据等高线和高程点融合的方法以及最终制作三维地形模型的技术和方法。研究工作在基于GIS和Rhinoceros软件环境下,选用精确度较高的野外实测数据,并利用其制作DEM,生成真实感强的三维地形模型,并达到了三维地形可视化的要求。通过制作好的三维地形,叠加各种在此试验区范围内的所有矢量和栅格数据,实现全景再现试验区的效果。由于工作时间和研究条件的限制,试验相对容易,但试验结果仍然具有理论意义和应用价值。

参考文献

[1]王永明.地形可视化[J].中国图像图形学报,2000,(6):449~456.Wang Yongming.Overview of terrain visualization[J].Journal of Image and Graphics,2000,(6):449~456.(in Chinese)

[2]汤国安,刘学军,闾国年.数字高程模型及地学分析的原理与方法[M].北京:科学出版社,2005.Tang Guo’an,Liu Xuejun,Lu Guonian.Principles and methods of digital elevation models and geographic analysis[M].Beijing:Science Press,2005.(in Chinese)

[3]吕秋灵,张俊霞.三维地形可视化及其实时显示方法[J].河海大学学报(自然科学版),2002,30(4):85~87.Lyu Qiulin,Zhang Junxia.3-D terrain visualization and realtime display techniques[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2002,30(4):85~87.(in Chinese)

[4]龚建华.地形可视化探讨[J].遥感学报,1999,3(3):236~244.Gong Jianhua.Discussion on visualization[J].Journal of Remote Sensing.1999,3(3):236~244.(in Chinese)

[5]凌成星等.高分辨率遥感图像与DEM结合的三维地形可视化[J].林业调查规划,2008,33(4):24~26.Ling Chengxing et al.Three-dimensional terrain visualization of combining DEM with high resolution images[J].Forest Inventory and Planning,2008,33(4):24~26.(in Chinese)

[6]李汇军等.三维地形的可视化研究[J].解放军理工大学学报(自然科学版),2001,2(6):90~94.Li Huijun et al.Toward visualization of 3D topography[J].Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition),2001,2(6):90~94.(in Chinese)

[7]钟登华等.复杂地质体NURBS辅助建模及可视化分析[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(2):284~290.Zhong Denghua et al.Visualization analysis of complex geologic body with NURBS modeling[J].Journal of Computer-Aided Design&Computer Graphics,2005,17(2):284~290.(in Chinese)

[8]Les Piegl,Wayne Tiller.The NURBS book[M].2nd Edition.Springer,1996.