CN111583404B - 海量倾斜摄影三维模型数据调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，具体属于地理信息系统数据处理，其过程为：倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和范围；利用四叉树和十六叉树结合算法对所有的Tile进行分层分级；根据合并后的Tile数据采样并生成DEM；对合并后的Tile数据生成TDOM；根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理；对每一层数据进行LOD调度范围的设置。本发明使用了四叉树、十六叉树、DEM生成、TDOM的生成、TIN三角构网等算法实现三维模型数据调度，使倾斜摄影三维模型达到TB级别数据快速调度和加载显示。

Description

海量倾斜摄影三维模型数据调度方法及系统

技术领域

本发明涉及测量技术领域，具体属于地理信息系统数据处理，特别是一种海量倾斜摄影三维模型数据调度方法。

背景技术

倾斜摄影测量是一项高新测绘技术，对建设数字中国、数字城市有着关键作用，用倾斜摄影测量技术生产的三维模型数据达到海量级别，因此，在数据调度显示与数据处理方面对地理信息系统的处理能力提出了挑战。传统的GIS系统的数据调度方法只能对小范围的数据进行加载显示，无法满足行业的应用需求，而城市级别的三维模型数据量可以达到几百到几千TB，这远远超过了普通计算机的存储和管理能力，如何对这些数据调度显示和处理成为了GIS系统的研究重点。

随着计算机技术的发展，利用硬件加速的方式加载倾斜三维数据有一定的效果，但计算机还是无法一次性加载全部倾斜三维模型数据并进行渲染处理，常规方法一般要对数据结构进行组织，对数据建立空间索引，并采用动态加载技术实现数据的调度。即优化数据的组织结构，让GIS系统会随着视点的移动动态加载一定范围的倾斜模型，但面对海量级别的数据，计算机内存还是无法及时释放而最终导致系统崩溃。因此，要实现海量倾斜摄影三维模型数据实时、快速的调度需要综合考虑硬件加速技术、数据空间索引技术、计算机技术等数据优化技术。

发明内容

本发明的发明目的是，提供一种海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，以海量倾斜摄影三维模型数据在三维平台中的加载和显示，合并Tile数据的采样并生成对应的DEM，倾斜数据离屏渲染出真正射的影像TDOM，根据DEM和TDOM重新构网和贴图，新的数据和合并前的数据LOD距离计算。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，包括以下内容：

S1、倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和LOD调度范围dRange，计算Tile的尺寸及LOD距离系数n；

S2、根据指定的层级数，对所有的Tile进行按网格分层分级；

S3、对每个分层分级的Tile顶层瓦片进行顶点合并、模型简化、纹理简化处理以及LOD范围调度设置；具体如下：

S31、计算分块Block的半径dBlcokRadius；

S32、根据合并后的Tile数据采样生成合并Tile的高程模型数据DEM；

S33、对合并后的Tile数据生成合并Tile的真正射影像TDOM；

S34、根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理；

S35、根据分块的半径dBlcokRadius计算当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange，并设置到每一层LOD调度范围PagedLOD中；

S36、按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存；

S4、对产生新的Tile数据MergeTile，重复进行步骤S2-S3操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于预设阈值时结束循环流程，完成数据调度算法。

作为一选项，步骤S1具体内容为：

S11、读取Tile数据，并获取其半径dRadius和边长dSide；

S12、读取Tile的顶层LOD调度范围dRange，并计算出Tile的LOD距离系数n；

其中，Tile的LOD距离系数n根据dRange和dRadius的关系式计算，具体为dRange＝dRadius*。

作为一选项，步骤S2具体内容为：根据指定的层级数，利用四叉树和十六叉树结合算法，对所有的Tile进行按网格分层分级。

作为一选项，步骤S2具体包括以下内容：

S21、根据边长dSide计算网格大小dBlockSide：对4*4个Tile按一个网格进行计算每个网格的大小dBlockSide＝dSide*4，并对这个大小进行归一百化，得到；

dBlockSide＝；

S22、建立分块Block网格数字字典BlockDict；

S23、判断Tile所归属的网格：循环所有的Tile数据，读取Tile的中心点vCenter，判断中心点位置所在的BlockDict的Block，如果不归属于现有范围内则新增数字字典条目。

作为一选项，步骤S31具体内容为：循环BlockDict中的Block对应的Tile信息value，计算出Block的半径dBlcokRadius；其中，

dBlcokRadius_n+1＝；

作为一选项，步骤S32的生成合并Tile的高程模型数据DEM方法为，采用等距离采样间隔对合并后的tile进行循环获取对应点的高程值，并生成对应的DEM数据。如：对其下所有Tile数据进行顶点合并成一个单独的几何对象Geometry，并通过采样100*100的间隔方法获取相应的高程值，并生成一个DEM文件。

作为一选项，步骤S33的生成合并Tile的真正射影像TDOM方法为，把合并后的Tile数据进行数据加载，然后把相机角度设置为垂直向下和正射投影方式，并进行图片获取和导出成tif文件。如：对合并后的Tile数据顶层加载后，场景相机设置俯仰角Pitch为-90°，并设置为正射投影关系，然后，获取并导出当前数据加载的效果内容，即为一张真正射影像TDOM。

作为一选项，步骤S34的构网和贴图方法为，把DEM采用TIN三角的构网算法进行构网，然后把TDOM和构网数据进行坐标映射，并实现纹理贴图，生成新的模型数据。

作为一选项，步骤S35中根据分块的半径dBlcokRadius当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange的计算式为：

dBlockRange＝dBlcokRadius*

其中，dBlcokRadius为分块Block数据的半径。

作为一选项，步骤S4的具体内容为：对产生新的Tile数据MergeTile，若是MergeTile数据的个数大于64，重复进行步骤S2-S3操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于64时则直接结束循环流程，完成数据调度算法的实现。

由于采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：

1、本发明使用了四叉树、十六叉树、DEM生成、TDOM的生成及TIN三角构网等算法实现三维模型数据调度，使倾斜摄影三维模型达到TB级别数据快速调度和加载显示，解决了海量倾斜摄影模型数据调度和加载问题，优化并提高倾斜摄影数据加载效率和降低硬件资源的使用。

2、该调度方法主要解决了海量倾斜摄影三维模型调度难、硬件资源消耗大、显示卡顿等问题，成果数据可应用于其他很多三维展示平台。

附图说明

图1是本发明的步骤流程图。

图2是本发明的合并后的顶点图。

图3是本发明的生成的DEM示例图。

图4是本发明的离屏渲染出来的真正射影像示例图。

图5是本发明的高程重新生成三角网图。

图6是本发明的DOM贴在新的三角网示例图。

图7是本发明的调度系统的系统框图。

具体实施方式

以下结合附图对发明的具体实施进一步说明。

实施例

如图1-图6所示，本实施例的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，包括以下内容：

步骤S1、倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和范围，计算Tile的尺寸及LOD距离系数n；具体如下：

S11、计算整个数据中Tile的尺寸：读取第一个Tile数据，并获取其半径(dRadius)和边长(dSide)。

S12、计算出Tile的LOD距离系数：读取出Tile的顶层LOD调度范围(dRange)，并计算出n。其中根据dRange和dRadius的关系计算，为：dRange＝dRadius*。

步骤S2、根据指定的层级数，利用四叉树和十六叉树结合算法，对所有的Tile进行按网格分层分级；具体如下：

S21、计算网格大小：对4*4个Tile按一个网格进行计算每个网格的大小dBlockSide＝dSide*4，并对这个大小进行归一百化(即：100的整数倍)；得到：

dBlockSide＝

S22、建立分块网格数字字典：建立分块(Block)数字字典(BlockDict)；其中，key：Block所在的块左下角坐标归一百化，value：Block对应的Tile信息；

S23、判断Tile归属网格：循环所有的Tile数据，读取Tile的中心点(vCenter)，判断中心点位置在BlockDict的哪个Block中，如果都不在则需要新增字典条目。

步骤S3、对每个分层分级的Tile顶层瓦片进行顶点合并、模型简化、纹理简化处理以及LOD范围调度设置，参见图2-图6；具体如下：

S31、计算块的半径：循环BlockDict中的value，计算出Block的半径dBlcokRadius；

S32、生成合并Tile的高程模型数据(DEM)：对其下所有Tile数据进行顶点合并成一个单独的几何对象(Geometry)，并通过采样100*100的间隔方法获取相应的高程值，并生成一个DEM文件；

S33、生成合并Tile的真正射影像(TDOM)：对合并后的Tile数据顶层加载后，场景相机设置俯仰角Pitch为-90°，并设置为正射投影关系，然后获取并导出当前数据加载的效果内容，即一张真正射的影像(TDOM)；

S34、重新构网和贴图：把新得到的DEM和TDOM数据进行TIN构网和贴图处理，生成新的模型数据。

S35、重新计算LOD视距：计算当前块数据的LOD范围dBlockRange，并设置到每一层LOD数据PagedLOD中去；其中，

dBlockRange＝dBlcokRadius*。

S36、按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存。

步骤S4、对产生新的Tile数据MergeTile，重复进行步骤S2-S3操作，直到MergeTile数据的个数小于64即可。

如上述，本发明通过以下过程实现三维模型数据调度：(1)倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和范围；(2)利用四叉树和十六叉树结合算法对所有的Tile进行分层分级；(3)根据合并后的Tile数据采样并生成DEM；(4)对合并后的Tile数据生成TDOM；(5)根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理；(6)对每一层数据进行LOD调度范围的设置；使得倾斜摄影三维模型达到TB级别数据快速调度和加载显示，成果数据可应用于其他很多三维展示平台。

在前述调度方法的基础上，下述将说明基于该调度方法的系统，详细说明请参见前述调度方法实例。

如图7所示，本实施例的一种海量倾斜摄影三维模型数据调度系统，包括以下内容：

参数获取模块：用于倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和LOD调度范围dRange，计算Tile的尺寸及LOD距离系数n；

分层模块：用于根据指定的层级数，对所有的Tile进行按网格分层分级；

数据处理及LOD设置模块：用于对每个分层分级的Tile顶层瓦片进行顶点合并、模型简化、纹理简化处理以及LOD范围调度设置；具体流程如下：

1)计算分块Block的半径dBlcokRadius；

2)根据合并后的Tile数据采样生成合并Tile的高程模型数据DEM；

3)对合并后的Tile数据生成合并Tile的真正射影像TDOM；

4)根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理，生成新的模型数据；

5)根据dBlcokRadius计算当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange，并设置到每一层LOD调度范围PagedLOD中；

6)按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存；

循环模块：用于对产生新的Tile数据MergeTile，重复进行分层模块及数据处理及LOD设置模块的操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于预设阈值时结束循环流程，完成数据调度。

上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明和例证，但这些描述并非用以限定本发明所要求保护范围，凡本发明所提示的技术教导下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利保护范围。

Claims (9)

1.一种海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于，包括以下内容：

S1、倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和LOD调度范围dRange，计算Tile的尺寸及LOD距离系数n；

S2、根据指定的层级数，利用四叉树和十六叉树结合算法，对所有的Tile进行按网格分层分级；

S3、对每个分层分级的Tile顶层瓦片进行顶点合并、模型简化、纹理简化处理以及LOD范围调度设置；具体如下：

S31、计算分块Block的半径dBlcokRadius；

S32、根据合并后的Tile数据采样生成合并Tile的高程模型数据DEM；

S33、对合并后的Tile数据生成合并Tile的真正射影像TDOM；

S34、根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理，生成新的模型数据；

S35、根据dBlcokRadius计算当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange，并设置到每一层LOD调度范围PagedLOD中；

S36、按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存；

S4、对产生新的Tile数据MergeTile，重复进行步骤S2-S3操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于预设阈值时结束循环流程，完成数据调度算法。

2.根据权利要求1所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于，所述步骤S1具体内容为：

S11、读取Tile数据，并获取其半径dRadius和边长dSide；

S12、读取Tile的顶层LOD调度范围dRange，并计算出Tile的LOD距离系数n；

其中，Tile的LOD距离系数n根据dRange和dRadius的关系式计算。

3.根据权利要求2所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下内容：

S21、根据边长dSide计算网格大小dBlockSide：对4*4个Tile按一个网格进行计算每个网格的大小dBlockSide＝dSide*4，并对这个大小进行归一百化；

S22、建立分块Block网格数字字典BlockDict；

S23、判断Tile所归属的网格：循环所有的Tile数据，读取Tile的中心点vCenter，判断中心点位置所在的BlockDict的Block，如果不归属于现有范围内则新增数字字典条目。

4.根据权利要求1所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S32的生成合并Tile的高程模型数据DEM方法为，采用等距离采样间隔对合并后的tile进行循环获取对应点的高程值，并生成对应的DEM数据。

5.根据权利要求1所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S33的生成合并Tile的真正射影像TDOM方法为，把合并后的Tile数据进行数据加载，然后把相机角度设置为垂直向下和正射投影方式，并进行图片获取和导出成tif文件。

6.根据权利要求1所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S34的构网和贴图方法为，把DEM采用TIN三角的构网算法进行构网，然后把TDOM和构网数据进行坐标映射，并实现纹理贴图，生成新的模型数据。

7.根据权利要求4-6任一项权利要求所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下内容：

31、循环数字字典BlockDict中的Block对应的Tile信息value，计算出Block的半径dBlcokRadius；

32、对其下所有Tile数据进行顶点合并成一个单独的几何对象Geometry，并通过采样100*100的间隔方法获取相应的高程值，并生成一个DEM文件；

33、对合并后的Tile数据顶层加载后，场景相机设置俯仰角Pitch为-90°，并设置为正射投影关系，然后，获取并导出当前数据加载的效果内容，即为一张真正射影像TDOM；

34、根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理；

35、根据分块数据的半径dBlcokRadius计算当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange，并设置到每一层LOD调度范围PagedLOD中；

36、按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存。

8.根据权利要求7所述的海量倾斜摄影三维模型数据调度方法，其特征在于：所述步骤S4具体内容为：对产生新的Tile数据MergeTile，若是MergeTile数据的个数大于64，重复进行步骤S2-S3操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于64时结束循环流程，完成数据调度算法。

9.一种海量倾斜摄影三维模型数据调度系统，其特征在于，包括以下内容：

参数获取模块：用于倾斜摄影三维数据按Tile获取中心点和LOD调度范围dRange，计算Tile的尺寸及LOD距离系数n；

分层模块：用于根据指定的层级数，利用四叉树和十六叉树结合算法，对所有的Tile进行按网格分层分级；

数据处理及LOD设置模块：用于对每个分层分级的Tile顶层瓦片进行顶点合并、模型简化、纹理简化处理以及LOD范围调度设置；具体流程如下：

计算分块Block的半径dBlcokRadius；

根据合并后的Tile数据采样生成合并Tile的高程模型数据DEM；

对合并后的Tile数据生成合并Tile的真正射影像TDOM；

根据DEM和TDOM数据进行新的TIN三角构网和贴图处理，生成新的模型数据；

根据dBlcokRadius计算当前分块数据的LOD调度范围dBlockRange，并设置到每一层LOD调度范围PagedLOD中；

按分块的key+指定的层级作为文件名进行数据保存；

循环模块：用于对产生新的Tile数据MergeTile，重复进行分层模块及数据处理及LOD设置模块的操作，直到新Tile的数据MergeTile的数据个数小于预设阈值时结束循环流程，完成数据调度。

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