CN103309943A - 一种三维地理信息平台及其地形数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维地理信息平台及其地形数据处理方法，平台包括网络系统层、数据层、支撑层、应用层以及表现层；所述应用层包括计算机网络及硬件平台，保障计算机网络的安全；所述数据层是自然资源与地理空间信息数据资源中心；所述支撑层是空间数据库与模型数据库操作与管理的基础平台；所述应用层是基于支撑层的行业应用模块集成平台；所述表现层包括WFS、WMS、WCS以及浏览层。本发明中的三维模型由第三方专业建模软件构建而成，亦可以通过软件本身构建简单的三维模型场景，即根据数据线画图中的多边形文件，通过属性信息中添加高度字段、分居高度字段，快速的生成大面积的简单的三维场景。

Description

一种三维地理信息平台及其地形数据处理方法

 

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，特别涉及一种三维地理信息平台及其地形数据处理方法。

 

背景技术

当前的数字城市三维软件，主要集中于三维虚拟现实的效果，相而对于数据的空间信息的查询、分析支持不够；对海量三维数据的支持也不够，目前的国内的数字城市建设平台，对海量的精细三维模型的支持情况还有很多不足，软件的价格也比较高，造成三维数字城市建设成本较高。

另外，在一个典型的数字城市建设中往往涉及到丰富的数据资源，包括高分辨率的遥感影像、DEM、内容丰富的专题图数据，但是这些信息往往在系统架设之后便没有再有效地利用起来，如果能够协助用户有效地将这些数据组织，管理，利用好，必然能够产生巨大的社会经济效益。南方数码经过细致的调查与分析认为造成这部分数据未能够重复被利用的原因主要有以下两点：1.系统本身缺乏充分的空间分析能力，因此虽有数据，难以使用。这是系统的硬的限制，但是可以通过引入更多的GIS空间分析方法和工具解决；2.空间信息数据获取不完整，针对大量的精细模型缺乏必要的空间信息获取支持，造成空间分析仅仅能够对空间信息完备的粗模展开，而不能够应用到精细模型上，这是数据软的限制必须进行新的开发工作。

 

发明内容

本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种三维地理信息平台。

本发明的另一目的在于，提供一种基于上述地理信息平台的地形数据处理方法。

为了达到上述第一目的，本发明采用以下技术方案：

一种三维地理信息平台，包括网络系统层、数据层、支撑层、应用层以及表现层；

所述应用层包括计算机网络及硬件平台，保障计算机网络的安全；

所述数据层是自然资源与地理空间信息数据资源中心；

所述支撑层是空间数据库与模型数据库操作与管理的基础平台；

所述应用层是基于支撑层的行业应用模块集成平台；

所述表现层包括WFS、WMS、WCS以及浏览层。

为了达到上述第二目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的地形数据处理方法，包括下述步骤：

S1、地形数据的准备，这个过程需要准备的数据有高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图以及相应的数字线划图，将高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图构建分辨率金字塔； 

S2、对构建完成分辨率金字塔的数高程模型和正射影象图数据进行裁剪，使数字高程模型和正射影象图位于统一的地理位置；

S3、将处理好的数字高程模型与正射影象图，在软件中进行叠加，形成一个模拟真实的地貌特征的虚拟地形； 

S4、将在建模软件中构建好的三维模型，通过EAVR软件自带的转换工具，将osg或ive格式的模型文件转换成EAVR支持的south格式的场景模型文件；

S5、将三维模型叠加到构建好的虚拟三维地形上面；同时对显示数据的范围进行数据裁剪；

S6、将构建好的三维场景加载到场景中同时进行内存缓存优化，内存缓存也叫高速缓存，是已经加载了的数据，可直接用于场景显示，同时，对三维模型的纹理映射进行处理；

S7、在三维场景中进行漫游浏览、分析应用。

优选的，步骤S1中，所述分辨率金字塔是用一系列网格表示同一地区的地形，相邻上下层次之间的网格的采样相同的精度，所述精度比例为1:4。

步骤S1中，进一步包括，在每层网格之间采用分块策略，所述分块策略是将各层网格都细分为大小相等的矩形瓦片，这种数据结构称为瓦片金字塔，所述瓦片金字塔的构建步骤如下：

S11、把原始地形数据作为金字塔的底层N；

S12、在底层上对其进行分块，形成底层瓦片矩阵；

S13、在底层的基础上，按一定的像素合成为一个像素的方法生成底层的上一层，即第N-1层，并对第N-1层进行分块，形成第N-1层瓦片矩阵；

S14、重复上述步骤，构成整个瓦片金字塔。

优选的，步骤S3中，在生成的过程中采用多层次显示技术LOD，LOD 技术是在不影响画面视觉效果的前提条件下，通过逐次简化景物的表面细节来减少场景的几何复杂性，利用视角高度与瓦片尺寸的比来判定当前显示的瓦片是否需要分解为更高分辨率的子瓦片。

优选的，步骤S4中，还包括数据的多层次显示分级和异步加载，所述异步加载是通过不同的线程加载瓦片数据，线程之间相互独立而又彼此关联，即主线程通过LOD算法与数据裁减计算出所需瓦片，如果瓦片不在数据缓存中，则将其添加到请求队列，当数据加载完毕，通知主线程瓦片可以使用，刷新视图。

进一步的，主线程会先采用其上一级直至顶级的数据来绘制，异步数据加载还需剔除请求队列中因场景变换已不再需要加载的瓦片。

优选的，步骤S5中，所述数据裁剪是视景体裁减，视景体裁减的核心是计算视场的锥体裁减范围，即由视场角定义的上下左右四个面和由投影矩阵定义的远近剪切平面，而后看三维实体是否与视景体的相交或被视景体所包含。

优选的，步骤S6中，所述高速缓存的大小设有上下限，用以控制缓存的瓦片数量不致太少也不要太多，缓存数据的置换算法用最近最少使用算法LRU，LRU的出发点就是，如果某个瓦片被访问了，则它可能马上还会被访问。

 

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

1、本发明中的三维模型由第三方专业建模软件构建而成，亦可以通过软件本身构建简单的三维模型场景，即根据数据线画图中的多边形文件，通过属性信息中添加高度字段。分居高度字段，快速的生成大面积的简单的三维场景。

2、本发明的分层不仅仅是不同分辨率实体细节层次上的分层，同样也引入了传统GIS解决问题时地类分层的习惯，Eavr可以自动将地物逻辑分层，对同层地物进行统一操作。

3、本发明根据空间数据的空间方位属性将同区域地物聚类成LOD节点，通过节点可视距的控制大大优化浏览效率，传统的三维精细模型因为缺乏空间信息知识，难以批量应用分块调度机制，本发明为了解决这一难题引入了针对精细模型的空间信息自动提取。

4、本发明不但能够从空间信息文件建立普通模型文件库（粗模），且支持从精细场景中提取空间信息，从而建立内容全面的核心空间信息库，并且进而通过空间数据引擎建立空间数据管理中心，综合模型库与空间信息库提供更强大的功能支持。

5、本发明的三维地理信息平台不仅支持海量、多源多种格式的数据融合，提供一系列场景浏览、数据查询、空间分析功能，而且通过结合数据库技术，高效存储模型空间信息、属性信息，并为空间信息的查询、分析提供完备的数据支持。

 

附图说明

图1是本发明三维地理信息平台的结构示意图；

图2是本发明的流程图；

图3（a）是本发明实施例的分层策略示意图；

图3（b）是本发明实施例的分层分块策略示意图；

图4是本发明实施例瓦片金字塔的示意图；

图5是本发明实施例视景体裁剪的结构示意图。

 

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，Eavr三维数字城市平台基本遵循“MVC”架构，实现数据层、业务逻辑层、表现层分离。在Eavr三维数字城市平台的五个实体层中，网络系统层对应于数据库和系统的网络传输与控制能力；数据层对应于三层体系中的“模型”(Model) ；支撑层与应用层对应于三层体系中的控制(Control) ，表现层对应于三层结构中的“视图”(View) 。在五个实体层中支撑层尤为特殊，它其实封装了Eavr三维数字城市平台的支撑模块所提供的底层支持能力。对于数字城市项目的诸多专项应用子系统而言，工作的重心在应用层上。如此通过多层抽象可以将繁琐的数据访问操作从各业务模块剥离，增强复用性，并且剥离模块间的内聚。业务层封装了不同的业务扩展，目前包括辅助设计、空间分析等，今后通过类似的方式可以扩展系统的功能。

如图2所示，本实施例地形数据的处理方法，包括下述步骤：

步骤1：地形数据的准备，这个过程需要准备的数据有高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图以及相应的数字线划图，将高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图构建分辨率金字塔。如图3（a）所示，所谓多分辨率金字塔就是用一系列网格表示统一地区的地形，相邻上下层次之间的网格的采样精度一般为1:4，因此在大范围地形显示时，采用较低精度的数据能大幅度缩短数据访问时间。

如图3（b）所示，如果在每层网格上采用“分块策略”，则数据访问时间可进一步缩短，其基本思想就是将各层网格都细分为大小相等的矩形“瓦片”（Tile），这种数据结构也称为“瓦片金字塔”。其优点是一次读/写操作就能访问一个瓦片，并且经过甄别可以只访问所需的瓦片；缺点是数据冗余更多。

在构建地形金字塔时，如图4所示，首先把原始地形数据作为金字塔的底层，如图第2 层，并对其进行分块，形成第2 层瓦片矩阵。在第2 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 层瓦片矩阵。如此下去，构成整个瓦片金字塔。

步骤2：对构建完成分辨率金字塔的数高程模型和正射影象图数据进行裁剪，使数字高程模型和正射影象图位于统一的地理位置。

步骤3：将处理好的数字高程模型与正射影象图，在软件中进行叠加，形成一个模拟真实的地貌特征的虚拟地形，在生成的过程中采用多层次显示技术，LOD 技术是在不影响画面视觉效果的前提条件下，通过逐次简化景物的表面细节来减少场景的几何复杂性，从而提高绘制算法的效率，其所遵循的原则就是能够模拟“越远越模糊，越近越清楚”这一视觉现象，通常利用视角高度（Eyealt）与瓦片尺寸的比来判定是否当前显示的瓦片是否需要分解为更高分辨率的子瓦片。

步骤4：将在建模软件中构建好的三维模型，进行格式的转换处理，再次过程中完成的还包括数据的多层次显示分级和异步加载，异步数据加载就是通过不同的线程加载瓦片数据，线程之间相互独立而又彼此关联，其工作原理是：主线程通过LOD算法与数据裁减计算出所需瓦片，如果瓦片不在数据缓存中，则将其添加到请求队列，当数据加载完毕，通知主线程瓦片可以使用，刷新视图。为了在数据加载时不影响显示的流畅性，主线程会先采用其上一级直至顶级的数据来绘制。异步数据加载还需剔除请求队列中因场景变换已不再需要加载的瓦片，避免资源的浪费。

步骤5：将三维模型叠加到构建好的虚拟三维地形上面；同时对显示数据的范围进行数据裁剪。数据裁减主要是视景体裁减（View Frustum Culling），如图5所示，视景体裁减的核心是计算视场的锥体裁减范围，即由视场角定义的上下左右四个面（类似照相机的视角）和由投影矩阵定义的远近剪切平面（类似照相机的景深），而后看三维实体（对于球面瓦片，可用其包容圆柱体）是否与视景体的相交或被视景体所包含，以保证海量三维数据的加载，减轻对计算机硬件的压力。

步骤6:将构建好的三维场景加载到场景中同时进行内存缓存优化，内存缓存也叫高速缓存，是已经加载了的数据，可直接用于场景显示。高速缓存的大小设有上下限，用以控制缓存的瓦片数量不致太少也不要太多，缓存数据的置换算法可以用最近最少使用算法（Least Recent Use, LRU），LRU的主要出发点就是，如果某个瓦片被访问了，则它可能马上还会被访问。同时，对三维模型的纹理映射进行处理，纹理映射能够有效增强图像的真实感，在地形可视化中，卫星影像是最能提高地形真实性纹理。目前，几乎所有支持纹理映射的图形处理硬件都在其硬件系统中设置了纹理内存来缓存纹理数据以提高纹理映射的效率。纹理内存的容量有限，图形处理硬件可能无法缓存全部纹理数据，每次纹理映射时都需从主存中传输部分纹理数据，因此也需要设置纹理高速缓存中以备调用。

步骤7:在三维场景中进行漫游浏览、分析应用。本发明中的三维模型由第三方专业建模软件构建而成。亦可以通过软件本身构建简单的三维模型场景。即根据数据线画图中的多边形文件，通过属性信息中添加高度字段。分居高度字段，快速的生成大面积的简单的三维场景。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种三维地理信息平台，其特征在于，包括网络系统层、数据层、支撑层、应用层以及表现层；

所述应用层包括计算机网络及硬件平台，保障计算机网络的安全；

所述数据层是自然资源与地理空间信息数据资源中心；

所述支撑层是空间数据库与模型数据库操作与管理的基础平台；

所述应用层是基于支撑层的行业应用模块集成平台；

所述表现层包括WFS、WMS、WCS以及浏览层。

2.基于权利要求1所述三维地理信息平台的地形数据处理方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、地形数据的准备，这个过程需要准备的数据有高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图以及相应的数字线划图，将高精度的数字高程模型和高分辨率的正射影象图构建分辨率金字塔； 

S2、对构建完成分辨率金字塔的数高程模型和正射影象图数据进行裁剪，使数字高程模型和正射影象图位于统一的地理位置；

S3、将处理好的数字高程模型与正射影象图，在软件中进行叠加，形成一个模拟真实的地貌特征的虚拟地形； 

S4、将在建模软件中构建好的三维模型，通过EAVR软件自带的转换工具，将osg或ive格式的模型文件转换成EAVR支持的south格式的场景模型文件；

S5、将三维模型叠加到构建好的虚拟三维地形上面；同时对显示数据的范围进行数据裁剪；

S6、将构建好的三维场景加载到场景中同时进行内存缓存优化，内存缓存也叫高速缓存，是已经加载了的数据，可直接用于场景显示，同时，对三维模型的纹理映射进行处理；

S7、在三维场景中进行漫游浏览、分析应用。

3.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S1中，所述分辨率金字塔是用一系列网格表示统一地区的地形，相邻上下层次之间的网格的采样相同的精度，所述精度比例为1:4。

4.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S1中，进一步包括，在每层网格之间采用分块策略，所述分块策略是将各层网格都细分为大小相等的矩形瓦片，这种数据结构称为瓦片金字塔，所述瓦片金字塔的构建步骤如下：

S11、把原始地形数据作为金字塔的底层N；

S12、在底层上对其进行分块，形成底层瓦片矩阵；

S13、在底层的基础上，按一定的像素合成为一个像素的方法生成底层的上一层，即第N-1层，并对第N-1层进行分块，形成第N-1层瓦片矩阵；

S14、重复上述步骤，构成整个瓦片金字塔。

5.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S3中，在生成的过程中采用多层次显示技术LOD，LOD 技术是在不影响画面视觉效果的前提条件下，通过逐次简化景物的表面细节来减少场景的几何复杂性，利用视角高度与瓦片尺寸的比来判定是否当前显示的瓦片是否需要分解为更高分辨率的子瓦片。

6.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S4中，还包括数据的多层次显示分级和异步加载，所述异步加载是通过不同的线程加载瓦片数据，线程之间相互独立而又彼此关联，即主线程通过LOD算法与数据裁减计算出所需瓦片，如果瓦片不在数据缓存中，则将其添加到请求队列，当数据加载完毕，通知主线程瓦片可以使用，刷新视图。

7.根据权利要求6所述的地形数据处理方法，其特征在于，主线程会先采用其上一级直至顶级的数据来绘制，异步数据加载还需剔除请求队列中因场景变换已不再需要加载的瓦片。

8.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S5中，所述数据裁剪是视景体裁减，视景体裁减的核心是计算视场的锥体裁减范围，即由视场角定义的上下左右四个面和由投影矩阵定义的远近剪切平面，而后看三维实体是否与视景体的相交或被视景体所包含。

9.根据权利要求2所述的地形数据处理方法，其特征在于，步骤S6中，所述高速缓存的大小设有上下限，用以控制缓存的瓦片数量不致太少也不要太多，缓存数据的置换算法用最近最少使用算法LRU，LRU的出发点就是，如果某个瓦片被访问了，则它可能马上还会被访问。

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