（信号与信息处理专业论文）三维webgis的实现技术研究.pdf

摘要 摘要 本文围绕三维景观的网上多分辨发布这一当前g i s 领域的焦点问题展开。 首先，本文分析了不同形式的地形数据的优缺点，针对海量地形数据的网上多 分辨发布这一特定需求，提出了基于规则网格和不规则三角网相结合的多分辨塔 型数据组织方式；其次，研究了现有的三维网格简化算法，并根据网络应用和本 文的数据组织方式，提出了一种统计指导的表面简化算法，很好的解决了网络带 宽有限和三维景观数据量大的矛盾；再次，本文基于人眼视觉特性和比例尺的指 导，设计了建筑物多分辨数据组织和可视化方法。最后研究并分析了现有的网络 发布系统，实现了以d c o m 为中间逻辑层的三层网络发布系统结构。 试验结果表明，论文中所提出来的方法有效的解决了三维景观的网上多分辨发 布系统中的一些关键问题，实现了三维景观的快速多分辨率浏览。 关键字：网络地理信息系统金字塔结构多分辨组件 a b s t r a c t a b s t r a c t t h ea r t i c l es t u d i e st h ei n t e r n e td i s t r i b u t i o nt e c h n o l o g yo f3 dv i s i o nm u l t i r e s o l u t i o n m o d e l i n gw h i c hi sa na c t i v ef o c u so ng i sc u r r e n t l y f i i s t a l la n a l y s i so fd i f f e r e n tk i n d so f3 dt e r r a i nd a t ai sp r e s e n t e d t h e nw e p r o p o s e dp y r a m i d a ld a t as t r u c t u r ee m p t y b o t hd e ma n dt i nt op l o t sl a r g et e r r a i ni n t o s m a l ls u b p l o t so fc e r t a i ns i z ew h i c hi sm a t c h e dw i t hb a n d w i d t h s e c o n d ，w es t u d y3 d m e s hs i m p l i f i c a t i o na l g o r i t h ma n dp r o p o s e dam o d e l i n gm e t h o do fs i m p l i f i c a t i o no f t e r r a i nd a t ab a s e do np r i o rk n o w l e d g e ( c a nb ea c q u i r e db ys t a t i s t i cm e t h o d ) w h i c h r e s o l v et h ec o n t r a d i c t i o nb e t w e e nb a n d w i d t ha n dl a r g ed a t a t h i r d ，f o rt h eb u i l d i n g s m u l t i - r e s o l u t i o n ，an e wt e c h n i q u eo f3 dm o d e l i n ga n dv i s u a l i z a t i o nb a s e do nt h e a n a l y s i so ft h eb u i l d i n g sp r o j e c t i o ni sp r o v i d e d l a s t ，t h i sp a p e ra l s od i s c u s s e st h e s c h e m ao nd i f f e r e n ti n t c m e ts t r u c t u r cb a s e do nd c o m t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h em e t h o d si nt h ep a p e ra r ea p p l i c a b l et o s o m ek e yp r o b l e m so ft h em u l t i r e s o l u t i o nt e r r a i na n db u i l d i n g ss y s t e m ，a n du s e f u lt o q u i c ks c a n n i n go f3 d s c a ns c e n eo ni n t e r a c t k e yw o r d s ：w e b g i sp y r a m i d a ld a t as t r u c t u r e m u l t i - r e s o l u t i o nd c o m 创新性声明 y8 5 8 7 0 7 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：专孑 本人签名：写亟互 一 日期：沙，j 乡，2 谚 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。本人保证毕 业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。 学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全 部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密的论文 解密后遵守此规定) 本人签名：重皇主 ：日期；竺! ：! ： 导师签名 罾逶剃 第一章引言 第一章引言 新经济时代的来临，“数字地球”概念的提出，标志着人类社会已经进入了高 速发展的信息时代。作为“数字地球”的基础信息系统一地理信息系统 ( g e o g r a p h i c a li n f o r m a t i o ns y s t e m ，简称g i s ) ，正日益广泛而深入地应用于各行各业。 它不仅能够存储、分析和表达现实世界中各种对象的属性信息，而且能够处理其 空间定位特征，能将其空间和属性信息有机地结合起来，从空间和属性两个方面 对现实对象进行查询、检索和分析，并将结果以各种直观的形式，形象而不失精 确地表达出来。g i s 丰富了我们表达和分析现实世界对象的手段，提高了人类认识、 了解自身的能力。近几年来，g i s 已成为我国许多部门的日常业务运行系统，其发 展速度增长很快，g i s 的重要性正逐渐被人们所认识。g i s 产业是关系到国民经济 增长、社会发展和国家安全的战略性产业，它不仅为国家创造直接经济效益，而 且是其他众多产业的推动力，对众多经济领域具有辐射作用，能在国民经济的发 展中起到倍增器的效果，其渗透作用已深刻影响到国民经济的各个方面。 作为生产、管理和发布地理信息的平台，地理信息系统( g i s ) 己成为信息社会 重要的基础设施。与此同时，国际互联网( w o d d w i d e w e b ) 或称因特网( i n t e r n e t ) 正 以其势不可挡的力量将其触角伸展到人类社会活动的每个环节，推动世界经济的 发展，改变人们生活、学习和交流的方式。目前，网络已经成为报纸、广播、电 视之后的“第四媒体”，而且正在以其信息全球共享、容量无限庞大、服务不断扩 展等特点，日益成为高效的全球性的信息发布平台。因而，把g i s 与互联网相结合， 形成网络化的地理空间集成平台( w e b g i s ) ，使地理信息真正为全社会共享，使g i s 为更多用户服务，正是当今g i s 发展的趋势之一。 1 1 w e b g i s 的现状和特点 自1 9 6 3 年世界上第一个用于土地资源管理的加拿大地理信息系统( c g i s ) 诞生 以来，经过多年的发展，传统的g i s 技术已经成熟。正广泛应用于环境、城市规划、 土地管理、能源、农业、林业、水利、电力、交通、公用设施管理、国防等方面， 并发挥着巨大的作用。但随着计算机技术、网络技术、分布式技术的出现，尤其 是i n t e r n e t 的蓬勃发展，人们对g i s 的要求也发生了很大的变化，以往多用于单一部 门内部的g i s 系统已无法满足信息化时代信息分布和资源共享的需求，越来越多的 人希望在i n t e r a c t 上也能访问到g i s 的数据。 而另一方i n t e m e t i n t r a n e t 技术的发展也为g i s 面向社会提供了技术支持，1 9 9 8 年 1 月3 1 日美国副总统戈尔提出的“数字地球”的概念更为g i s 的网络化、标准化、 2 三维w c b g i s 的实现技术研究 全球化和大众化提供了来自政府和社会的广泛关注和支持。网络g i s 的概念应运而 生，而w e b 浏览器是基于i n t e r n e t 的信息系统的标准界面，因此g i s 与网络技术融 合以形成一个基于i n t e r n e t 技术的w e b g i s 集成平台自然成为当前g i s 研究领域的 一个重要方向和热点话题，w e b g i s 也成为“数字地球”的核心软件平台之一。有了 w e b g i s ，人们可以通过w e b 任意发布地理数据、地理信息、空间服务以及一切他们 愿意与他人共享的g i s 资源，而同样的，世界各地的人们也可以从i n t e r n e t 上任何 一个w e b 站点访问到其他人提供的共享资源。同时，w e b g i s 还很自然地拓宽了地图 出版渠道，降低了数据散发成本，提高了地理数据的共享程度。 与传统的g i s 相比，w e b g i s 具有以下几个特点： 是一个分布式系统。客户和服务器可咀位于不同地点和不同的计算机平台上， 客户可以同时访问多个位于不同地方的服务器上的最新数据。 客户端平台独立性。无论客户机是何种操作系统，只要支持通用的w e b 浏览器， 用户就可以访问w e b g i s 数据。 网络g i s 采用大型的分布式空间数据仓库或具有类似功能的对象关系数据库 ( o r d b ) ，存贮和管理大数据量的空间信息，并有能力在大量用户通过网络同时对其 进行访问时能快速响应。 平衡高效的计算负载。传统的g i s 大都使用文件服务器结构的处理方式，其处 理能力完全依赖于客户端，效率较低。而当今一些高级的w e b g i s 能充分利用网络 资源。将复杂的处理交由服务器执行，而相对简单的操作则由客户端直接完成。 这种计算模式能灵活地在服务器端和客户端之间合理分配处理任务，从而提高网 络计算资源的利用。 1 2w e b g i s 中三维可视化技术的研究现状 随着互联网的发展，人们将不再满足测览文字和二维图像信息，而希望在互联 网上浏览三维可视化信息，w e b 3 d 技术就是在这一背景下产生的。目前已经出现 些在互联网上展示三维物体的技术( 规范) 如o p e n o l ，v r m l ，j a v a 3 d 等。实现 了基于互联网展示房屋、工业产品等物体的三维模型，大大推进了电子商务、远 程教育等网络应用的深入。展现出网络三维可视化技术广阔的应用前景。 通过互联网实现地理信息尤其是地形信息的三维可视化，已成为g i s 发展的新 动力。目前，国内外许多g i s 软件系统( 如e s r i 公司的a r c l n f 0 8 0 ，m a p l n f o 公司的 m a p l n f o ，国内武汉大学的g e o s t a r , 超图公司的s u p e r m a p 等) 都提供了三维地形 的初步浏览方案。与此同时，国内外学者也开始了利用o p e n o l 等w e b 3 d 技术实现 “网络三维地形可视化”、“网络虚拟地理环境”的研究，发表了多篇相关论文 p ”l 。这些都表明基t w c b 的三维地形可视化技术已经受到g 1 s i j t k 界和学术界的 第一章引言 3 普遍关注。 国内步陴者分别从不同的角度给出地形可视化技术的定义7 。参照相关著作 与文献【1 7 2 0 , 2 ，本文认为：地形三维可视化，是g i s 技术体系的重要组成部分，同时 也是一种科学计算可视化技术，它以真实地形的可视化模型为研究对象。综合运 用测绘学、计算机图形图像学、数据库等技术，在计算机中高效模拟并再现出真 实地形景观。三维地形可视化的主要研究内容包括： 地形的可视化模型研究。二维可视化的建模方法主要有基于图形元素建模和基 于图像元素建模。地形的可视化建模主要采用基于图形的建模方法，其模型划分 主要分为两类：包括曲匾模型( 通过数字高程模型d e m 的离散点构造蓝面模型来表 示地形，d e m 中的地形点只有一个高程值，所以曲面模型又称2 5 维地形模型) 和真 二t 维地形模型。曲面模型是目前研究得最多的地形模型1 1 6 - 2 0 l ，本文中对地形三维 梭j 鬯的讨论都是围绕曲面模型展开的。 地形数据的简化方法研究。主要指对d e n 数据进行简化，以减少空间节点数目， 从而达到地形建模时减少模型绘制需要的面片、边、顶点数量和提高地形实时动 念绘制的目的。目前的研究重点主要集中在从g r i d 到t i n 的简化和从t i n 到t i n 的 简化1 8 2 9 l 。 三维图形加速绘制算法研究。由于三维地形可视化显示要达到大区域、高速度、 强立体等效果，因而对计算机软硬件提出了更高的要求。面对海量的地形数据， 将即使再为先进的硬件也将“望洋兴叹”。因此研究高效的三维图形绘制技术十 分必要。目前的研究重点主要集中在动态多层次数据模型和层次细节模型( l o d ) 方面 2 4 , 4 0 1 。 海量空间数据的存储与调度方法的研究。空间数据是三维可视化的数据来源， 其数据量十分庞大，对其进行高效管理和调度也是三维地形可视化的重要研究内 容。目前研究重点是关系型数据库( 如o r a c l e ，s o l 等) 管理空间数据。并建立空间 数据的动态分割和组合技术，以实现大范围三维地形的无缝漫游。 但是直到现在，我们仍然无法通过某个网络服务随心所欲的“去往”我们想要 到达的地点。“现场生成”生成目标点的三维地形景观一一这表明虽然目前的 w e b 3 d 技术已经为三维可视化奠定了一些基础，但是，要实现基于w e b 的动态地 形三维可视化，还存在一些问题，主要包括： 网络带宽和协议的限制。虽然从诞生以来，互联网带宽已经提高了数千倍，但 是面临日益增加的用户接入和不断膨胀的信息和服务，仍然显得不足。而基于w e b 的g i s 应用如地图调度和地形三维可视化，数据量比简单的h t m l 等网页文件高出 三个数量级，甚至达到视频点播所需的数据量因此，带宽成为限制网络地形三维 可视化的重要因素之一。随着网络硬件设施的更新升级，网络带宽进一步扩展， 三维地形数据可视化的压力将有所缓解，但不可能完全消除。 4三维w e b g i s 的实现技术研究 地形三维可视化和w e b g i s 本身还有一些需要深入探讨的技术。比如空间数据 组织与调度技术、空间数据压缩与网络化传输技术。三维场景的实时绘制技术和 交互技术。这些技术在基于w e b 的三维可视化技术研究过程中，不应该被弱化，恰 恰相反，它们对于提高三维地形可视化的效率尤为重要。 互联网在实现全球信息共享的同时，也带来了网络安全的问题。在通过网络提 供信息服务的同时，必须保证网络设施不被非法用户所破坏。数据信息不被非法 用户所获取。 1 3 本文主要工作和内容安排 地形三维可视化的技术在国防建设、社会生产、政府决策以及科学研究等领域 具有巨大的应用价值，但是目前的三维地形可视化技术还仅仅局限于单机或局域 网运行的封闭性环境。限制了三维可视化技术的应用，进入信息社会互联网已经 成为越来越重要的信息传输平台，探索在互联网上实现三维地形可视化的技术， 不仅能开辟g i s 研究的新方向，推动g i s 应用的不断深入，而且为人们认识世界提 供高效的手段和方法。因而具有重要的研究价值和意义。 本文围绕深圳市科技计划项目( 资助号：2 0 0 3 3 8 ) 开展研究，主要工作有： 1 w e b g i s 多分辨数据组织的研究，详细分析了传统数据组织方式的优缺点，针 对随着地形的扩大地形数据的组织和简化越来越复杂的问题，提出了以规 则网格和不规则三角网相结合的塔型数据组织方式，这种数据组织方式尤其 适合海量地形的建模。 2 详细分析了传统数据简化的方法，并结合已有的数据简化成果上，提出了一 种统计指导的基于q 误差矩阵的表面简化算法，实验表明此算法能够很好 的简化数据和保持地形的特征。 3 建筑物的多分辨率模型的研究，针对建筑物显示数据量大、组织复杂这一 特点，设计了基于人眼视觉特性和比例尺指导的多分辨建筑物数据的组织 方法，并实现了互联网的发布。 4 系统结构的研究，充分分析了各种系统体系结构的基础上，实现了以d c o m 为中间逻辑模块的w c b g i s 的三层系统结构 本文主要结构安排是： 第二章：w e b g l s 海量三维地形数据组织方式的研究，分析了传统数据组织方式 的优缺点，并提出一种适合大地形建模的数据组织方式第三章：g r i d 和t i n 混合 塔型多分辨数据生成方法，在分析了已有的一些三维地形数据简化方法的基础上， 基于q 误差矩阵的表面简化算法提出了一种统计指导的大地形分块简化算法第 四章：结合人眼观察事物的特点，充分分析建筑物数据的属性，以多分辨的方式组 第一章引言 5 织建筑物数据，并实现了网络发布。第五章：多分辨三维w e b g i s 系统的实现，详 细分析已有的系统构建方式，并结合本文的应用要求实现了以d c o m 为中间件的 三层w e b g i s 的系统设计。第六章：总结和展望。 6 三维w c b g i s 的实现技术研究 第二章w e b g i s 海量地形数据组织方式的研究 随着数据获取技术的多元化，特别是大规模、高精度遥感影像获取技术的飞速 发展，地形数据呈现出爆炸性增长的趋势。特别是在网络应用中，网络带宽有限 和三维地形数据的海量性是对矛盾，这时候用一种单一的数据组织方式已经不 能满足需求。如何才能更好的组织管理数据，尽可能的减少数据量，针对这一问题， 我们提出了一种基于规则网格和不规则网格相结合的三维地形数据塔型结构组织 方式。将一个大的地形块分成固定大小的小地形块，在大的范围内采用规则网格的 思想，在每一个小的地形块中使用基于不规则三角网的数据表达方式这种数据的 组织方式尤其适合场景比较大的时候，对数据管理，组织，坐标的确定和网络发布都 有非常大的好处。 2 1 传统的三维地形数据表达和组织方法 数字高程模型( d e m ) 是表示g i s 矢量数据的最重要的数学模型，从数学的角度， 高程模型是高程z 关于平面坐标x ，y 两个自变量的连续函数，数字高程模型( d e m ) 只是它的一个有限的离散表示。高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高 度，或某个参考平面的相对高度，所以高程模型又叫地形模型。实际上地形模型 不仅包含高程属性，还包含其它的地表形态属性，如坡度、坡向等。 数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地 形属性特征的数字描述。高程是地理空间中的第三维坐标。由于传统的地理信息 系统的数据结构都是二维的，数字高程模型的建立是一个必要的补充。d e m 通常用 地表规则网格单元构成的高程矩阵表示，广义的d e m 还包括等高线、三角网等所 有表达地面高程的数字表示 一个地区的地表高程的变化可以采用多种方法表达，用数学定义的表面或点、 线、影像都可用来表示d 删 数学方法。用数学方法来表达，可以采用整体拟合方法，即根据区域所有的高 程点数据，用傅立叶级数和高次多项式拟合统一的地面高程曲面。也可用局部拟 合方法，将地表复杂表面分成正方形规则区域或面积大致相等的不规则区域进行 分块搜索，根据有限个点进行拟台形成高程曲面。 图形方法包括： 线模式，等高线是表示地形最常见的形式。其它的地形特征线也是表达地面高程 的重要信息源，如山脊线、谷底线、海岸线及坡度变换线等。 点模式，用离散采样数据点建立d e m 是d e m 建立常用的方法之一。数据采样可以按 第二章w e b g i s 海量三维地形数据多分辨组织方式的研究7 规则格网采样，可以是密度一致的或不一致的；可以是不规则采样，如不规则三 角网、邻近网模型等；也可以有选择性地采样，采集山峰、洼坑、隘口、边界等 重要特征点。 在地理信息系统中，d e m 最主要的两种表示模型是：规则格网模型和不规则三 角网模型 1 规则网格模型 规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。规则网格将区域 空间切分为规则的格网单元，每个格网单元对应一个数值。数学上可以表示为一 个矩阵，在计算机实现中则是一个二维数组。每个格网单元或数组的一个元素对 应一个高程值，如图2 1 所示。 9 1 7 86 35 0 s 3韶 目日晡 4 s 2 5 9 4 8 l6 45 l耵铯 6 0 3 5 l o o8 46 6 5 5 “6 65 46 s5 74 2 1 0 38 46 65 6 2 t5 8h鳟盯 9 68 26 66 38 07 86 0踟他4 9 9 i7 96 86 6 8 0 8 06 2稿矸 5 6 8 6他5 86 97 4魉7 09 3鼹骈 8 0体 37 2拍幅1 0 08 1b 7 4甜 6 9 7 46 29 3船7 35 3 7 05 66 2t 善研5 8 t l 7 46 3 5 图2 1 基于规则网格的数据存储与表现方式 对于每个格网的数值有两种不同的解释。第一种是格网栅格观点，认为该格 网单元的数值是其中所有点的高程值，即格网单元对应的地面面积内高程是均一 的高度，这种数字高程模型是一个不连续的函数。第二种是点栅格观点，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 一种插值方法来计算每个点的高程。计算任何不是网格中心的数据点的高程值， 使用周围4 个中心点的高程值，采用距离加权平均方法进行计算，当然也可使用 样条函数和克里金插值方法。 规则格网的高程矩阵，可以很容易地用计算机进行处理，特别是栅格数据结 构的地理信息系统。它还可以很容易地计算等高线、坡度、坡向、山坡阴影和自 动提取流域地形，使得它成为d e m 最广泛使用的格式，目前许多国家提供的d e m 数据都是以规则格网的数据矩阵形式提供的。格网d e m 的缺点是不能准确表示地 形的结构和细部，为避免这些问题，可采用附加地形特征数据，如地形特征点、 山脊线、谷底线、断裂线，以描述地形结构。 格网d e m 的另一个缺点是数据量过大，通常要进行压缩存储。d e m 数据的 无损压缩可以采用普通的栅格数据压缩方式。如游程编码等，但是由于d e m 数据 反映了地形的连续起伏变化，通常比较“破碎”，普通压缩方式难以达到很好的 8 三维w e b g i s 的实现技术研究 效果；因此对于网格d e m 数据，可以采用哈夫曼编码进行无损压缩：有时，在牺 牲细节信息的前提下，可以对网格d e m 进行有损压缩，通常的有损压缩大都是基 于离散余弦变换( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o r m a t i o n ，d c t ) 或小波变换( w a v e l e t t r a n s f o r m a t i o n ) 的，由于小波变换具有较好的保持细节的特性，近年来将小波变 换应用于d e m 数据处理的研究较多 2 不规则三角网模型 尽管规则格d e m 在计算和应用方面有许多优点，但也存在许多难以克服的缺 陷： 1 ) 在地形平坦的地方，存在大量的数据冗余； 2 ) 在不改变格网大小的情况下，难以表达复杂地形的突变现象； 3 ) 在某些计算，如通视问题，过分强调网格的轴方向。 不规则三角网( t r i a n g u l a t e di r r e g l 】1 a l pn e t w o r k ，t i n ) 是另外一种表示数字高程 模型的方法 p e u k e r 等，1 9 7 8 ，它既减少规则格网方法带来的数据冗余，同时在计 算( 如坡度) 效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。 t i n 模型根据区域有限个点集将区域划分为相连的三角面网络，区域中任意点 落在三角面的顶点、边上或三角形内。如果点不在顶点上，该点的高程值通常通 过线性插值的方法得到( 在边上用边的两个顶点的高程，在三角形内则用三个顶 点的高程) 。所以t i n 是一个三维空间的分段线性模型，在整个区域内连续但不可 微。 t i n 的数据存储方式比格网d e m 复杂，它不仅要存储每个点的高程，还要存储 其平面坐标、节点连接的拓扑关系，三角形及邻按三角形等关系。t i n 模型在概念 上类似于多边形网络的矢量拓扑结构，只是t i n 模型不需要定义“岛”和“洞”的 拓扑关系。 有许多种表达t 玳拓扑结构的存储方式，一个简单的记录方式是：对于每一个 三角形、边和节点都对应一个记录，三角形的记录包括三个指向它三个边的记录 的指针；边的记录有四个指针字段，包括两个指向相邻三角形记录的指针和它的 两个顶点的记录的指针；也可以直接对每个三角形记录其顶点和相邻三角形。每 个节点包括三个坐标值的字段，分别存储x ，x ，z 坐标。这种拓扑网络结构的特 点是对于给定一个三角形查询其三个顶点高程和相邻三角形所用的时间是定长 的，在沿直线计算地形剖面线时具有较高的效率。当然可以在此结构的基础上增 加其它变化，以提高某些特殊运算的效率，例如在顶点的记录里增加指向其关联 的边的指针。 第二章w e b g i s 海量三维地形数据多分辨组织方式的研究 9 孱够 图2 2 不规则三角网的数据存储利表现方式 从上文的分析可以看出随着地形数据的增大，若以规则网格组织数据则存在着 数据量大，地形平坦的地方存在较大的数据冗余，地形变化的地方不能充分表现细 节等缺点，若以不规则三角网组织数据则存在着一张很大的地形管理复杂难以一次 全部绘制等缺点为了解决随着地形的扩大，数据量急剧增大，给网络应用和管理带 来很大不便的问题，我们提出了基于规则网格和不规则网格相结合的多分辨三维地 形数据组织方式这样绘制大地形时，我们以固定窗口的信息数据为显示对象，每一 次显示的数据量都是固定大小的，解决了海量三维地形数据多分辨组织。 2 2 输出孔径固定的多分辨数据组织原理 多分辨数据结构的可能性分析，可以用一个沙盘模型( s a n dt a b l em o d e l ) 来 具体说明。我们将一些基本的海量地理空间数据看成是一个非常巨大的沙盘，在 这个沙盘上可以插入或放置各种与具体的任务相关的图形或模型标志，沙盘放置 在一个封闭的房间中。用户在另一个房间，通过一个摄像机镜头观察这个巨大的 沙盘。这个摄像机悬浮在沙盘上方，可以随意变焦和移动。 图2 3 多分辨数据结构的沙盘模型 图2 3 是沙盘模型的示意图。这个巨大沙盘中的地形及其上所放置的各种模型 就对应于海量的地理信息影像数据( 由于模拟信息对应的数字信息的数据量是无 限大的) ，而摄像头中的固定像素数对应于显示窗口或输出系统的固定的信息孔 1 0三维w e b o l s 的实现技术研究 径。用户通过调整摄像头的焦距参数，就可以确定观察区域的大小。观察区域越 大，则镜头中的照体信息越全面，而局部的细节信息则越少；反之观察区域越小， 则镜头中的整体信息越少，而局部的细节信息则越丰富。用户要观察沙盘的不同 区域，可以通过镜头的移动来实现，也可以首先通过调焦，在分辨率低但比较大 的范围内找到该区域的大致位置，然后以该大致位置为中心，通过调整镜头焦距 来观察感兴趣的区域。 如果要求在上述沙盘模型中，摄像头镜头的位置和焦距固定不变( 对应于信 息显示屏幕的分辨率不变，显示屏幕的位置不变) ，要同样达到对沙盘的有效观察 和操作，可以通过移动沙盘到镜头的距离来达到变焦。而达到改变可观察区域尺 度大小的目的，也可以不改变沙盘到镜头的距离，而采用在相同距离位置放置不 同尺寸大小( 分辨率) 的沙盘达到改变观察区域尺度大小的目的；观察沙盘的不 同位置可以通过整体移动沙盘来实现，当然比较商效的方法可以通过只移动沙盘 中镜头看到和将要看到的部分，而不必移动整体沙盘模型来实现。 通过以上模型可以看出：尽管整个沙盘的数据量是海量甚至无限的，但摄像 机所获得的信息量总不会超过摄像头的象素容量。也就是说，不论用户需要以何 种精度观察整个地区的情况，他所获取的地理信息数据总是有限的。这就说明， 只要根据用户需求精度以合适的分辨率对数据进行筛选，将必要而不多余的数据 返回给用户，就能够解决海量数据的有效利用问题。为此，可以在三维地形数据 结构中引入多分辨的思想，设计多分辨塔型数据结构来管理三维地形数据，并结 合视觉优化的方法，以解决海量三维地形快速可视化的问题。 在对沙盘模型进行分析的基础之上，对数据模型以分辨级为标准进行抽象， 我们发现：如果允许数据有少量冗余，就可以在保证系统性能的前提下大大提高 系统速度和效率。以地形数据和纹理数据为对象说明多分辨塔型结构的设计和实 现。 塔型数据结构( p y r a m i d a ld a t as t r u c t u r e ，也称为金字塔型数据结构) 一直以 来都是一种重要的渐变的图像表现方式。塔型结构是由若干层逐渐变大的图像所 构成，每层图像都相应的越来越接近于原始图像。这种结构特别适用于图像的渐 进传输，并且这种结构所需的计算量也较小。几乎所有的运算都可以在本地完成， 从每个图像层的前一级构造当前层的操作，都是重复相同的步骤。从顶层( 低分 辨率) 开始到底层( 高分辨率) 逐步发送塔型结构就可以实现渐进传输。 2 3 大地纹理数据的塔型数据结构 由于正摄影像数据( 纹理数据) 的海量性，现有微机处理能力对正摄影像的处理 能力受到了很大的限制。例如，目前主流配置的电脑内存一般不超过1 g ；相对比 第二章w e b g i s 海量三维地形数据多分辨组织方式的研究 1 l 下，广东省3 0 r e x 3 0 m 分辨率的正射影像数据，在2 4 位b m p 格式下就超过了1 g ， 如果是l m l m 的分辨率，数据量将是9 2 3 g b ，这样的数据量是远远超出普通微 机可处理数据量的范围以外。 现有的g i s 系统对这一问题通常采用固定分辩级的方法解决，即按某个较小 的固定分辨级将原始影像分块保存，也就是降低分辨率以减小影像的数据量。这 种方法在处理较大范围地理信息数据时影响不大，但当用户想切换到较高分辨率 下进行浏览时，系统的可视化效果就会很差。这是因为，道路和区域等矢量数据 可以在用户允许的分辨率范围内无限的缩放，却不会影响到显示精度；而正摄影 像作为栅格影像其精度是有限的，当放大率变化到屏幕显示的分辨率级以上时， 各种影像可视化的问题就会出现，如特征模糊、边缘锯齿等，如图2 4 所示。 图2 4 影像放大的锯齿现象 如何在不受影像数据量的限制的条件下，实现海量纹理数据的有效管理与快 速可视化是急需解决的问题。 塔型数据结构的名称源自于数据结构的形状：各图像层合起来，就会呈现像 金字塔一样的四棱锥形状。基于正射影像的多分辨塔形结构，是指在一定分辨率 范围内，对原始的海量正射影像数据按离散分辨率级进行分层，再以相同的大小 对不同分辨率级的图像分割切片，一般选择切片形状为正方形，然后将这些切片 分别处理保存。这样的数据存储管理机制获得的数据结构，就好像是一个用大小 基本相同的石块堆砌起来的金字塔一样，金字塔的每一层就代表了塔型数据结构 的一个分辨级图像，而每个石块就表示其中一个切片。 图2 5 塔形数据结构示意图 1 2三维w e b g i s 的实现技术研究 2 4 规则网格和不规则三角网相结合的地形数据塔型数据结构 随着地形数据获取技术的发展，特别时高精遥感地形数据获取技术的进步，如 深圳地区的地形数据就高达5 0 0 m ，假如以单一分辨率显示整个地形景观，那是不 现实的，如何更加高效的实现三维地形数据的w e b 多分辨发布，是一个需要解决 的问题。针对三维地形数据范围大，难以组织的缺点，我们提出了以规则网格和 不规则三角网相结合的塔型数据组织方式。 在大的地形范围内以规则的数据组织方式组织数据，而在规则网格之内以不规 则三角网的数据组织方式实现细节信息。具体组织方式如图2 6 所示。 图2 6 规则网格数据组织 如图2 7 所示我们对一个大的地形实行分层，分n 个分辨率级，图2 6 在规 则网格上来看是个多分辨的数据组织方式，左边的分辨率级最高，右边的分辨 率级最低，当分辨率降低一个等级的时候，我们的就合并相邻的四个地形块，一直 合并生成只有一个地形块。而在各个规则网格内部是以不规则三角网来实现的r 也 就是在图中各个矩形内部是以不规则三角网来组织数据的) ，相应的从左到右各个 规则网格之内的不规则三角网的分辨率级也是依次降低的( 具体的不规则三角网 多分辨的生成见3 3 节) ，假如我们假定各个规则网格之内不规则三角网的数据信 息量是一定的，那么我们就可从信息量的角度构造出如下图2 7 的地形数据金字塔 结构。在塔型数据的每一层的小的切片中，数据量是等大小。 图2 7 固定信息量的三维地形塔型数据结构 第二章w e b g i s 海量三维地形数据多分辨组织方式的研究 1 3 2 5 地形切片和大地纹理数据的切片边界对齐问题 在前两节我们采用双塔型结构组织地形数据和纹理数据，相应的对地形数据和 纹理数据进行切片简化合并生成金字塔数据结构，假如地形数据和纹理数据边界 刚好可以对齐的话如图2 8 所示，问题就比较的简单，按照固定的大小对地形和纹 理进行切片就可以了。但在地形数据和纹理数据切片的时候可能会遇到纹理切片 的边界象素与地形数据的边界不对齐的现象。如下图2 9 所示。 图2 8 地形切片与纹理切片边界对齐 图2 9 地形切片与纹理切片边界不对齐 在图2 8 和2 9 中，纹理切片对应着粗框，地形数据的点对应着大的规则阿格 的交点处。此时解决方法有两种：1 运用距离纹理边界点最近的地形数据来填充没 有的地形数据。2 运用现有的地形数据，插值得到与纹理边界对齐的地形数据。 假如运用距离边界最近的点来填充边界的话，会造成纹理数据与地形数据有漂 移的现象，也就是把不是此地形表面的纹理数据贴到此地形表面了，效果不能让 人满意。所以我们选择第二种方法，采用插值的方法得到与纹理数据边界相对应 的地形数据。 1 插值算法简介 所谓插值就是从一组离散的数据中，求出某些需要的中间值。 插值法的基本思想： ( 1 ) 设法构造一个简单函数y = p ( x ) 作为f g ) 的近似式； ( 2 ) 利用y = p ( x ) ，若己知插值点u ，求f ( u ) 的近似值v 。 1 4三维w e b g i s 的实现技术研究 插值所用的简单函数一般都是代数多项式，可以用不同的方法建立这些多项式： ( 1 ) 利用离散数据中的任意两点，建立一次插值多项式，这是线性插值； ( 2 ) 利用其中任意三点，建立二次插值多项式，称为抛物线插值； ( 3 ) 顺次选取三点，建立彼此有联系的三次多项式，称为样条插值； ( 4 ) 利用全部n + i 点，建立n 次多项式，称为高阶插值。 插值法主要用在一元函数的数值计算中。用的较多的是线性插值、三点插值和样 条插值。 线性插值，在模拟计算中，常常碰到一些表格函数，这些数据的间隔小，采用 线性插值就可已得到满意的效果。在节点中选取与插值点相邻的两点( x 0 ，y o ) 、 ( x l ，y 1 ) ，两点之间近似用直线方程表示，其方程为 y = 沛+ y 1 - x o ( x x o ) 而一而 利用上式，就可以计算介于( x o ，y o ) 、( x 1 ，y 1 ) 两点间的任一插值点( x ，y ) 的数值。 拉格朗日一元三点插值，线性插值仅仅利用两个节点上的信息，其精度很低， 为了改善精度，可以利用三点插值。在已知节点上选取三点，过三点可形成抛物 线，利用该抛物线方程y = p ( x ) 近似实际的函数y = f ( x ) 。下面是一种拉格朗日一元三 点插值公式： ，2 p c x ，2 乏：端h + 瓴( x 一- 西而，) 。f 而x t x 而2 ) i ，t + 苦孝鹅咒 分段插值的缺点是在连接处不能保证光滑地过渡，如果插值的结果用于绘制曲 线，很难保证曲线的光滑。用高阶插值可以弥补这个缺点，但因次数越高，计算 越繁，误差也增大。样条插值是一种改进的分段插值，它在每个由相邻节点构成 的小区间，都构造一个三次或二次的函数，为了在连接处保持光滑，在节点上保 持一阶和二阶连续导数。在样条函数中，以三次样条函数最常用。 2 运用二次线性插值算法获得边界数据 如果在一组数据中，需要用插值法求出少数几个插值点的函数值，则用简单的 线性插值或三点插值就能得到满意的结果。但是，如果需要计算许多插值点的函 数值，并利用这些点在计算机上绘出曲线时，为了得到平滑的数据，往往需要采 用样条插值。在地形数据的三维浏览中，根据浏览者对地形的精度要求不高，而 且地形一般不会突变( 突变的地方如悬崖通常在预处理时会给出地形的数据) 的 特性，采用二次线性插值的方法得到没有的地形数据点，通常能够满足我们的要 求。 二次线性插值算法表达如下： 设坐标( x ，y ) 的相邻四值分别为p o o , p 0 1 ，p l o ，p l l ，水平方向的比例系数为 第二章w e b g i s 海量三维地形数据多分辨组织方式的研究 1 5 h o ，h 1 ，垂直方向的比例系数 v 0 、v 1 ，那么用 v ( x ，y ) = ( p o o + h 0 + p 0 1 + h 1 ) 8 v o + ( p 1 0 + h 0 + p 1 1 + h 1 ) 4 v l( 2 1 ) 在地形数据的插值中h o h l ，v o ，v 1 是根据需要的插值点到四点水平和垂直距离来 确定的，h 0 + h l = l ，v 0 + v l = l 。下面给出我们的插值效果： 表2 1 原始的地形数据 4 9 8 23 1 6 04 9 3 44 9 1 04 8 8 64 8 6 4 4 8 9 43 8 7 04 8 4 84 8 2 48 1 8 91 0 1 2 0 4 8 6 64 8 9 96 4 1 3 7 9 3 3 7 9 7 38 0 1 3 5 8 8 46 0 1 36 0 3 17 9 7 38 0 1 37 0 9 7 5 9 2 85 1 4 36 2 2 77 0 9 71 0 4 2 41 2 9 7 6 5 9 7 16 0 1 36 0 5 66 0 9 91 3 9 3 01 4 0 2 9 表2 2 由表第二行和第四行插值得到第三行 表2 3 由表的第二行和第三行插值得到距离第二行o 2 距离第三行0 8 的值 实验结果如表2 1 ，2 2 ，2 3 所示，从中我们可以看出，插值获得的边界点基 本上反映了地形变化的趋势，能够符合我们的应用。 2 6 三维地形数据和大地纹理数据的综合金字塔组织结构 塔型数据结构可归纳为四元组p = ( m ， k ，s ， ) ，其中的四个参量分别代 表分层、缩放比、切片和编号。以下为了便于说明塔型结构的基本参量及其相互 关系，假设原始地形为正方形，且边长为2 的幂。 1 分层肘： m 表示一个厅维组，由 个层组成，即m = 怕，如，岛 ，每层6 ( 0 = i = n ) 都是原始数据的不同比例的缩小版，这些层代表的地理范围相同，只是分辨 率上有差别。最大的层l o 就是原始数据本身。这里的 = ( 雕，珏，w i ，趣，1 0 ( o = f = n ) 其中的参量分别代表层的长宽、分割后的行列数、切片数量等相关信 息，将在后面的塔型结构生成中作详细介绍。 2 缩放比七： 缩放比k = 正1 ，五是预定义参数，一般为取值为大于1 的整数，如常用的2 、3 、 4 等。按经验通常取k = 2 。因为2 是计算机系统中的基本计量值，数字、字符、 汉字和程序等所有信息在计算机内部的存储、处理和传送，都采用二进制代码表 示；其次，在使用常用的图像处理算法处理图像时，这就可以极大的降低计算的 1 6三维w e b g i s 的实现技术研究 复杂度。另一方面，为了满足视觉上平滑变化，就要求相邻分辨级的尺寸差别不 能太大，当k 的值超过一定范围就会给分辨级之间的平滑过渡造成困难，这就要 求k 的值越小越好。 需要注意的是，表面上看k 是由m 计算获得，但事实上k 是先于肘定义，并 作为产生m 的参量之一而存在。所以在定义塔型结构模型时，将两者并列。 3 切片s ： 每壕鄢切分为同样大小的正方形切片，需要注意的是切片大小s 和切片编号 之间的矛盾：缩小切片尺寸能使数据存储和系统显示过程更加平滑，但是这会使 切片编号容量大大增加，也会增加存取数据的次数，降低了系统的性能：反之， 图像切片太大就不能体现出系统平滑运行的特点。 4 编弓：为了精确确定当前用户的兴趣范围，并考虑分辨率级的影响，就 必须对切，；进行编号。编号遵从两个标准：唯一性和信息相关性。唯一性指切片 编号必须唯一，保证数据的可查询性，也满足关系数据库对第一范式( 1 n f ) 的要 求；信息棚关性指切片编号中必须包含切片的分辨级和位置等信息，便于进