遥感影像元数据多维可视化方法的设计与实现

发布时间：2020-11-20 03:32

　　 遥感影像元数据的可视化表达对遥感影像的管理和有效利用有非常重要的意义。针对以往遥感影像元数据多维可视化方法存在当数据量较大时无法对信息进行有效的分辨以及不同数据维度之间联系不紧密的问题,该文以遥感影像元数据为对象,通过比较遥感影像元数据经典型多维信息可视化的不同方法,提出了基于改进的平行坐标多维可视化方法及基于圆形平行坐标和球极坐标多维可视化方法,并以GeoGlobe作为实验平台及数据载体,对上述方法予以了实现。结果表明,与其他方法相比,这两种方法在表现力和动态交互性方面都有更好的效果。
【部分图文】：

为：以坐标原点为中心，在ＸＹ平面内绘制一个正多边形，多边形的边数对应所要表达的维度，从多边形的各个顶点向Ｚ轴的正方向绘制等长的平行线，平行线的长度视维度的数值范围而定，顶点到原点的距离可以自定义。这就解决了传统平行坐标技术因屏幕或者纸质载体大小而限制了表达维度数目的问题。为了克服传统平行坐标的另一个缺陷即当数据量很大时，数据之间的差异不够明显，本方法使用颜色来进行区分。三原色有（２５６×２５６×２５６）１６７７７２１６种不同的组合，完全可以有效地区别不同的数据，如图１所示，用５条平行线来代表５个不同的维度（时间、传感器类型、产品等级、波谱类型、分辨率），对每个维度分别标记了对应的属性或者数值信息，这样使可视化表达更加明显、直观。图１基于改进的平行坐标多维可视化方法１．２基于圆形平行坐标和球极坐标的多维可视化方法圆形平行坐标系使用圆形的ｋ条半径表示ｋ维空间，相比传统平行坐标系，它能更好地揭示多维信息之间的某些特殊关系，但对大数据集进行可视化时，会使大量封闭的折线交叠在一起而难于辨识。球极坐标系技术是从平面极坐标的原点引出一条与平面垂直的极轴，空间中任意一点可以由极径、极角、极径与另一个垂直极轴的夹角来定义，该方法能使用点来表达多维信息，但数据的多个维度之间的联系不够明显，也不能很好地对多个维度的信息同时进行表达。遥感影像元数据是随着遥感影像的变化而变化的，它同样具有时空特性［９］。由于时间是一个连续的变量，不可能对整个变化过程可视化表达，但是又必须可视化地体现这一变化过程，这就形成了一定的矛盾。以圆形平行坐标法和球极坐标系技术两种方法为基础，结合两者共有

ｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－Ｍｅｔａｄａｔａ－Ｐａｒｔ２：ＥｘｔｅｎｓｉｏｎｓｆｏｒＩｍａｇｅｒｙａｎｄＧｒｉｄｄｅｄｄａｔａ》《ＧＢ／Ｔ１９７１０—２００５地理信息元数据》等元数据标准，以及根据遥感卫星影像产品的特征及信息发布、信息交换的要求，在原标准的基础上对元数据内容进行了修订和扩充而模拟生产的。针对平行坐标系交互能力差的缺点，本研究引入三维技术并且把模型设计成具有旋转、缩放、改变视角等功能，同时，可以根据用户指定的条件进行显示，如：某个时间段或者时间点的数据情况。图３是基于ＧｅｏＧｌｏｂｅ的遥感影像元数据可视化实现的基本框架，该可视化系统框图３基于ＧｅｏＧｌｏｂｅ的遥感影像元数据的可视化系统框架—６２—

为：以坐标原点为中心，在ＸＹ平面内绘制一个正多边形，多边形的边数对应所要表达的维度，从多边形的各个顶点向Ｚ轴的正方向绘制等长的平行线，平行线的长度视维度的数值范围而定，顶点到原点的距离可以自定义。这就解决了传统平行坐标技术因屏幕或者纸质载体大小而限制了表达维度数目的问题。为了克服传统平行坐标的另一个缺陷即当数据量很大时，数据之间的差异不够明显，本方法使用颜色来进行区分。三原色有（２５６×２５６×２５６）１６７７７２１６种不同的组合，完全可以有效地区别不同的数据，如图１所示，用５条平行线来代表５个不同的维度（时间、传感器类型、产品等级、波谱类型、分辨率），对每个维度分别标记了对应的属性或者数值信息，这样使可视化表达更加明显、直观。图１基于改进的平行坐标多维可视化方法１．２基于圆形平行坐标和球极坐标的多维可视化方法圆形平行坐标系使用圆形的ｋ条半径表示ｋ维空间，相比传统平行坐标系，它能更好地揭示多维信息之间的某些特殊关系，但对大数据集进行可视化时，会使大量封闭的折线交叠在一起而难于辨识。球极坐标系技术是从平面极坐标的原点引出一条与平面垂直的极轴，空间中任意一点可以由极径、极角、极径与另一个垂直极轴的夹角来定义，该方法能使用点来表达多维信息，但数据的多个维度之间的联系不够明显，也不能很好地对多个维度的信息同时进行表达。遥感影像元数据是随着遥感影像的变化而变化的，它同样具有时空特性［９］。由于时间是一个连续的变量，不可能对整个变化过程可视化表达，但是又必须可视化地体现这一变化过程，这就形成了一定的矛盾。以圆形平行坐标法和球极坐标系技术两种方法为基础，结合两者共有
【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2890880