基于gebco和idl混合图形系统的二维海洋数据显示模型构建与可视化实现

基于gebco和idl混合图形系统的二维海洋数据显示模型构建与可视化实现

1非传统遥感图像idl的应用卫星遥感技术是利用一定的空间时间在三维观测海洋和快速勘探海资源的有效手段。在一定的空间内，捕获了海洋中的各种物理过程的数据。在对遥感数据进行物理反演和网格处理后，生成栅格格式的遥感数据。这些二维信息对应着观测要素的地理空间分布,是物理量在地图空间上的呈现,一般采用绘制等值线或分布图的方式来观察其空间形态。但由于传感器技术特点和观察范围中陆地的影响,通常,二维数据中还包括无效数据(如:未成功测量的异常数据)和标志位数据(陆地和云),因此,如何处理这些非物理量数据是直接影响和决定最终遥感图像或产品的正确性和可视性的关键。目前,从海洋遥感数据可视化应用来看,通常都是采用指定特定颜色的方式对这些非物理量数据进行区别处理,不难看出,结果图像中的云和异常数据图效正常,但陆地部分颜色单一,缺少类似高程的地理概貌,因此,改变遥感数据中陆地部分的表达方式是海洋遥感图像形象化的内在要求。IDL(InteractiveDataLanguage)是美国RSI(ResearchSystemInc)公司开发的第四代科学计算语言,具有高维分析、科学计算及可视化分析等功能,为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。对于海洋信息可视化而言,IDL具有的交互性、便捷性、开放性、高效性、面向对象及支持海量数据等特点,使其成为从事该领域研究的不可或缺的基础软件。如ENVI就是针对遥感信息处理和可视化的专业软件,而海洋遥感是其重要的组成部分。IDL图形系统包括直接图形系统和对象图形系统,后者是IDL的高级编程方法,它基于组件和对象,可实现交互、动态及定制表现,并可充分控制和重复利用图形,因此,IDL对象图形法非常适合海洋信息可视化的应用需求。本文结合作者多年来利用IDL对象图形法在海洋信息可视化开发中的实践,基于蒙版处理技术,在两组颜色数据分别需要各自调色板情况下,提出了有效组织和合理分配颜色的策略。2维海洋遥感绘制陆地部分具有真实感的海洋遥感图像,就是利用一个与二维遥感数据空间范围对应的陆地数据,它使用与海洋遥感图像差别较大的调色板,在它的非陆地部分透视呈现出二维海洋信息的分布。2.1图像色彩的混合不同于MATLAB中的叠绘处理技术,IDL图像中的NAN(NotaNumber)处并不透明,因此,它不能简单的通过对空间位置设置NAN来对两个图像进行透视处理。当然,IDL中的两种图形显示方式都能实现图像的叠绘处理,但如何产生和显示透明图像则取决于图形显示方式。其中,直接图形法使用图像分割技术,通过对前景图像设置阈值或蒙板,使用关系操作符对空间位置实施定位,进而对前景图像数据和背景图像数据重新组织,最终对形成的混合图像进行显示。事实上,由于它只是使用一种调色板将两个图像中的不同位置信息显示在一新图中,因此,通常只是应用于其中之一图像的色彩相对比较单一的情况。对于颜色都比较丰富且色彩具有明显区分度的两个图像叠绘而言,宜采用对象图像法生成和显示透明图像。IDL对象图像法使用阿尔法混合技术实现图像的透明叠绘,包括基本混合和累积混合两种方式。前者通过设置前景图像对象的ALPHA_CHANNEL属性来生成透明图像,ALPHA_CHANNEL属性值是[0,1]间的浮点数,1(默认值)表示完全不透明。当该值小于1时,结果图像是前景图像与背景图像对应像素的混合,而具体的混合方式则取决于前景图像对象的BLEND_FUNCTION属性值[src,dst],不同取值表示像素混合的含义不一(表1),具体结果采用式1进行计算。C′d=(Vsrc⋅Ci)+(Vdst⋅Cd)(1)其中:Cd、Ci分别表示底图和前景图中某一像素的值,C′d表示两色彩混合后的颜色;Vsrc和Vdst则是BLEND_FUNCTION属性值的参数值。若ALPHA_CHANNEL取值(混合因子)为α,BLEND_FUNCTION取值(混合方式)为,则混合模式为式(2):Image_blended=Image_f*α+Image_b*(1-α)(2)Image_f、Image_b、Image_blended分别表示前景图像、背景图像和混合图像,结果是前景图像一定程度上被透视,背景图像一定程度上可看到的混合图像。后者在基本混合的基础上,利用蒙板将前景图像分割,通过对其添加阿尔法通道数据生成混合图像。阿尔法通道数据定义了蒙板区域的透明程度,其中:前景图像中的非蒙板区域完全通透,蒙板区域则一定程度透视。此时,若前景图像对象同时具有阿尔法通道数据和设置了ALPHA_CHANNEL属性值,则结果图像受它们共同影响,蒙板区域的最终透视化处理的系数是两者乘积。由于累积混合方式可以对图像中的不同位置进行有差别的透明处理,相对比较灵活,因此,通常都是基于对象图像法的累积混合方法进行叠绘。2.2数字地图集二维遥感数据中陆地部分为标志位,就其本身而言,缺少可绘制出彩色图像的数据。因此,绘制陆地部分具有真实感的海洋遥感图像,首先需要一个地理空间范围与遥感数据相同的陆地高程图像(数据),以此作为透视处理中彩色陆地的来源。GEBCO(GeneralBathymetryChartoftheOcean:大洋地势图)是覆盖全球的18幅1:1000万(两极为1:600万)的地势图,它由国际海道测量组织(IHO)和政府间海洋学委员会(ICO)协调有关国家联合编制,大洋地势数字地图集是其主要的数据产品。通过BODC(BritishOceanographicDataCentre)提供的应用软件可对1分网格的GEBCO高程数据进行图像浏览和数据提取。通常,感兴趣区域只是全球范围的一个子集,因此该软件支持自定义区域并将高程数据导出。在数据集中,陆地位置的数值都大于0,对应于海洋位置的数值都小于0,因此,通过数值的极性,可以方便获得二维图像中陆地的位置及对应的调色板。另外,尽管数据导出时采用了较为节省的只导出深度值的asc格式,结果数据仍然较大,因此,需对该数据进行预处理,将非陆地部分的数据以标志位替代;而且,由于只是需要一个陆地的高程图像,因此,可同时将表示高程的数据映射为2进制字节型图像数据。图1是感兴趣区域及其纯陆地图像,其中:左图是基于海洋遥感数据的空间范围对整个高程数据进行了裁剪,这样保证两者空间范围的一致;右图是对图像中包含的陆地进行了提取,考虑到两调色板应有的差异性和陆地高程颜色的协调性,此处导入了新调色板进行了纯陆地图像的显示,此时陆地地貌状,海洋浅蓝色。当然,也可以将左图直接作为前景图像用于叠绘处理,但使用本文前述方法处理后,数据的大小明显下降,如图示区域起初导出时的大小为41M,采用上述方法处理后变成7M左右,这对于提高图像显示速度无疑是有益的。2.3图形可视化的系统架构基于IDL对象图像法进行图形可视化开发,实际上包括构建系统物理体系、虚拟图形体系和系统运行体系等三个架构。图形可视化的主要工作就是用对象图形构建虚拟图形体系,即为内置对象创建正确的层次结构。利用图层混合技术显示带有高程陆地的二维海洋图形,关键是处理好海洋数据和陆地数据间的空间叠放和遮挡关系。1显示对象架构根据海洋信息可视化的实际功能需求,二维海洋信息地图化图形包括:物理量图形本身、纯陆地高程图形、色彩板及附属标注,其对应的树型显示对象架构如图2所示。其中:oImage对应着表征的海洋遥感信息图形,oAlphaLand则对应着表征的陆地高程图形。2海洋遥感数据的编码维c对海洋遥感数据进行预处理,获得二维数据中非标志位(如:陆地、云和无效点)的有效物理量的最大值和最小值,选定—调色板,以此作为色板显示的数据范围;为凸现出二维场中的非有效物理量分布,需要分别将标志位置以指定的颜色给予显示,如:无效点标示为背景色,陆地为黄色,云则以白色表达。由于海洋遥感数据的分辨率要低于GEBCO中导出的二维陆地数据的分辨率,为便于叠绘处理时上下图层的准确配准,需将海洋遥感数据按照陆地数据的维数进行扩维处理,这样,分别以两个图像的四个角点作为控制点即可;最后构建IDLgrImage对象oImage来承载和绘制海洋遥感数据,并作为背景图像。3图像数据的存储及计算选定一调色板,以二维陆地数据绘制纯陆地图像并作为前景,将图像中的非海洋区域设为蒙板并创建阿尔芬通道数据。阿尔芬通道数据是一个长宽与二维陆地数据相同的四维矩阵,其中,前三维分别存储陆地图像的R、G、B通道数据,第四维存储蒙板区域的透视度数据。构建IDLgrImage对象oAlphaLand来承载和绘制半透明图像对象,设定该对象的BLEND_FUNCTION属性值为,ALPHA_CHANNEL属性值设为1.0。按照上述的混合模式和累积的透明程度,最终呈现的二维图像陆地部分来源于前景,而海洋区域则是背景图像的非陆地部分,前后图像实现了有效遮挡。4图像的空间位置认同IDL对象图形法的一个突出优点就是用户可以根据实际需要选择并确定参与的图元对象,用户需自行布局各对象的空间位置关系。计算背景图像的归一化坐标并作为基准,除调色板对象外的其余对象都与基点坐标一致。调色板可以横放在图像下方或竖放在图像右侧,由于它不具有坐标轴对象的LOCATION关键字,需额外设定偏移量以实现指定位置显示。另外,为快速区分和确定图像的地理信息,可添加网格线表达空间特征。3idl图形分析卫星遥感技术是进行海洋广域测量的有效手段,目前,海面温度、水色参数、海面风场、海流、海浪、重力异常等物理量的遥感探测及反演技术已经进入业务化阶段,对二维海洋要素进行应用产品制作已成为其走向应用的关键环节。图3是海面动力高度的遥感图像,左图中的大片绿色对应着观测场景中的陆地,右图则是运用IDL对象图形法中的累积混合方法叠绘而成,其中:背景图像即为左图,前景图像是基于GEBCO数据生成的纯陆地图像。不难看出,与左图相比,右图生动巧妙地结合了信息主体与地理空间特征,更加突出体现了信息主体所处的空间和范围。当然