面向重点区域的三维GIS系统研究

面向重点区域的三维GIS系统研究

论文摘要

本课题来源于某城市三维警用地理信息系统的开发项目。论文题目中的“重点区域”是指飞机场、大型体育场馆等由于安全原因被重点关注的地域,其地域覆盖范围较小,但是具有非常复杂的局部细节,拥有大量的空间顶点数据和纹理信息的区域。由于重点区域的特殊性,用传统三维应用软件的开发思想去设计系统时遇到了一系列问题。本文提出了相应的解决方法,并成功得到了应用。本文主要工作是基于Open Scene Graph渲染引擎的三维GIS模块的研究。由于重点区域的结构的复杂性,使得其局部场景的数据量变得非常庞大,依附其上的信息结构也变得很复杂,系统在运行时会出现模型载入延时过大,内存占用率过高,渲染耗时过长,局部区域在渲染时由于系统帧率过低而导致人机交互停顿现象。本文就这些问题展开研究,并提出了一些解决方案,提高了软件的性能。本文主要贡献如下:1、基于Open Scene Graph引擎现实了大规模场景的三维显示和部分可视化实时交互功能。设计了多种场景漫游器,满足了在三维GIS中的部分人机交互应用。2、提出了一种基于OSG引擎的建立大规模场景LOD结构的方法,主要包括对大模型的简化和分割两步。传统模型简化方法在针对于大场景时是不可行的,它们的时间复杂度是非线性的,即当场景很大时,简化过程需要的处理时间是不可被接受的。本文在传统方法的基础上进行了优化,以牺牲部分效果为代价,大大缩短了处理时间。此外本文还提出了基于空间位置信息的大场景分割方法,取得了较好的效果。3、详细介绍了大规模场景空间数据的组织管理和软件系统对数据的调度策略问题,提供了较为可行的解决办法。本文分别在场景平行投影和透视投影两种显示方式下,阐述了数据的组织调度策略,并且通过独立的数据I/0线程,提高了软件系统性能,优化了系统的无缝漫游效果。4、阐述了在三维GIS软件中的数据预取技术,从三维场景实时绘制的基本优化理论出发,详细阐述了数据预取的策略。之后在原有的理论模型基础上考虑到空间对象绘制的复杂性,对预取技术中的目标优化函数进行了改进。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究的背景及意义
  • 1.2 三维GIS研究现状
  • 1.2.1 三维GIS的数据可视化技术介绍
  • 1.2.2 三维GIS的数据管理技术介绍
  • 1.2.3 三维GIS软件介绍
  • 1.2.4 存在的问题及发展趋势
  • 1.3 OSG地形与地理信息相关工作
  • 1.3.1 地形处理工具VirtualPlanetBuilder
  • 1.3.2 地理信息处理工具OSGGIS
  • 1.4 本文主要工作及创新点
  • 1.4.1 软件相关工作介绍
  • 1.4.2 本文的主要创新内容
  • 1.5 本文组织结构
  • 第2章 重点区域三维可视化
  • 2.1 三维场景可视化技术发展
  • 2.2 基于OSG引擎的三维可视化技术
  • 2.2.1 OSG(Open Scene Graph)简介
  • 2.3 三维场控制器设计
  • 2.3.1 三维场景漫游概述
  • 2.3.2 键盘漫游
  • 2.3.3 路径漫游
  • 2.3.4 地形跟踪
  • 2.4 小结
  • 第3章 大规模场景LOD结构的研究
  • 3.1 模型简介算法及其改进
  • 3.1.1 边塌陷算法的具体描述
  • 3.1.2 边塌陷算法实验结果分析
  • 3.2 大规模场景中局部结点剔除策略
  • 3.2.1 局部结点剔除策略的原理及实现
  • 3.2.2 局部结点剔除后的效果及结果分析
  • 3.3 基于空间位置的大规模场景分割
  • 3.3.1 三角面片切割过程
  • 3.3.2 切割平面在不同坐标系下的变换
  • 3.3.3 切割结果分析
  • 3.4 实验环境说明
  • 3.5 小结
  • 第4章 大规模场景的组织和调度
  • 4.1 数据组织方式概述
  • 4.2 数据结构与存储方式
  • 4.2.1 场景金字塔结构
  • 4.2.2 子场景地物的四叉树索引
  • 4.2.3 存储空间管理和查询机制
  • 4.3 数据动态调度策略
  • 4.3.1 平行投影方式下的数据调度
  • 4.3.2 透视投影方式下的数据调度
  • 4.4 多线程处理机制(Multi-threads)的实现
  • 4.4.1 多线程机制
  • 4.4.2 数据调度时的独立I/O线程
  • 4.5 实验结果分析
  • 4.6 小结
  • 第5章 数据调度中的预取策略研究
  • 5.1 三维GIS中景实时绘制的基本优化理论
  • 5.2 针对预测路线不确定性的理论发展
  • 5.2.1 扩充优化目标函数
  • 5.2.2 预取数据的选择策略
  • 5.3 对于目标优化函数的改进
  • 5.4 小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 本文工作总结
  • 6.2 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 详细摘要
  • 相关论文文献

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