地学空间数据三维可视化关键算法研究及软件研发

发布时间：2020-06-05 19:34

【摘要】：随着大数据时代空间信息技术的飞速发展,地学空间数据的数量和规模越来越庞大。建立地学空间数据模型是解释地学现象、模拟地质过程和开展空间分析的基础,通过运用统计学、地学以及计算机科学等多学科交叉的理论与技术,对地学空间数据进行三维可视化建模与数据分析,进而搭建面向地学空间数据统计和分析的三维可视化软件平台,对于提高地学空间数据处理的直观性和准确性具有重要作用。本文从数据特征分析、空间模型设计、可视化表达方法以及空间分析算法等方面入手对地学空间数据进行了研究,建立了一系列针对地学空间数据的三维可视化建模方法,并开发出一款具有丰富交互操作的三维可视化软件平台。该研究成果将有效提高地学空间数据的三维可视化建模效率和空间分析能力,具有较好的理论研究意义和实际应用价值。本文的主要研究内容如下:1.对地学空间数据的基本特征进行分析,阐述了地学空间数据的三维空间特性以及海量、多尺度、多维、非结构化等特点;通过对多种可视化技术特点与地学空间数据特征的综合考虑,选取VTK图形库作为可视化工具包。2.对常见的点模型、线模型、面元模型(主要包括TIN模型、GRID模型等),体元模型(主要包括三棱柱模型、六面体模型等)进行研究,并根据地学空间数据的特点,设计相应的数据结构与三维可视化建模方法。3.基于地学空间数据的三维可视化模型,设计了通用的体元网格模型剖切算法,研究了空间插值算法、RF-Kriging预测算法等,有效提高了可视化建模效率和空间分析能力。4.按照软件工程方法,基于Visual Studio 2012开发环境和MFC框架设计开发了一款三维可视化软件平台,实现了地学空间数据的三维可视化构建、管理、编辑、运算及表达等功能,并对真实的地学空间数据进行了三维可视化展示。
【图文】：

示意图,数据类型,示意图,几何结构

的数据对象；vtkRender 则负责整个场景的渲染，可以设置场景中的相Camera）、灯光（Light）和颜色（Color）等；vtkRenderWindow 则用来连接系统和渲染引擎，负责管理不同操作系统中窗口的创建、使用与销毁。.3.2 VTK 的基本数据结构VTK 的数据组织结构主要分为以下三部分：1）拓扑结构（Topology Structure），主要描述了对象的构成形式。2）几何结构（Geometry Structure），，主要描述了对象的空间位置关系。3）属性数据（Attribute Data），是拓扑结构和几何结构的补充。在 VTK 的可视化方法中，点数据定义了数据集的几何结构，单元数据定数据集的拓扑结构，而属性数据则较为灵活，既可以赋给点数据，也可以赋元数据。例如，想要在屏幕上显示一个三角形，首先必须定义三角形三个点间坐标，然后将这三个点按照一定的顺序连接起来，那么这三个点就定义了集的几何结构，而它们之间的连接就构成了数据集的拓扑结构，而属性数据以定义为三个空间点的温度，也可以定义为三角形的颜色。

示意图,线模型,示意图,三维可视化模型

第三章地学空间数据三维可视化模型设计地学空间数据的三维可视化模型是对数据特征的抽象表达，通过对数据语义以及数据结构的描述，建立客观、真实的三维可视化模型，是现实世界向数字世界转换的桥梁。对于地学空间数据模型的描述与表达，其核心内容为建立合适的数据结构模型，主要包括点模型、线模型、三维面元模型、三维体元模型等。3.1 点模型与线模型点模型是所有空间模型的基础和重要组成部分，它一般由三维空间坐标以及相应的属性信息组成，点模型组成了其他所有模型的顶点。线模型是顶点间的相连，描述了空间模型的形状，控制了模型的边界。点模型与线模型是最基本的空间拓扑关系，如图 3.1 所示，从左到右依次表达了点、点集、线段、折线四种数据模型。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P208;TP311.52

【参考文献】