大规模地形实时可视化算法

大规模地形实时可视化在GIS、虚拟现实、游戏、仿真等领域有着广泛的应用。文中在总结现有地形数据简化算法的基础上,提出了一种基于数据分块、动态调度以及与视点相关的地形实时可视化算法,实现了大规模地形的快速漫游。运用视景体裁剪、三角形条带组织以及边界裂缝消除、视觉光滑处理等手段,提高了地形漫游的效率与可视化效果。     

大规模地形实时可视化算法

大规模地形实时可视化在GIS、虚拟现实、游戏、仿真等领域有着广泛的应用.文中在总结现有地形数据简化算法的基础上,提出了一种基于数据分块、动态调度以及与视点相关的地形实时可视化算法,实现了大规模地形的快速漫游.运用视景体裁剪、三角形条带组织以及边界裂缝消除、视觉光滑处理等手段,提高了地形漫游的效率与可视化效果.     

多分辨率体素地形建模算法及实验分析

针对基于面模型的战场地形要素建模与可视化的不足,提出利用体素模型实现战场环境地形要素的建模与可视化方法和基本思路。对基于特征点的双重移动立方体算法进行改进,实现体素地形的可视化表达,引入体素地形可视化的影响因子便于对体素地形可视化效果的控制,通过实验进行分析,得出最佳取值空间。     

利用可编程GPU硬件进行大规模真实感地形绘制

提出了一个用于大地形数据外存可视化的硬件加速的视点相关LOD渲染算法。为了在可视化中实现真实感,把相应的卫星或航空图像纹理应用在地形上,还提出了在保持实时帧速的同时,在地形上显示如建筑物、树木、道路等大量的静态物体集合的高效率的目标处理算法。上述算法已成功地在不同的实际地形数据和卫星影像纹理上进行了测试,测试结果表明,基于可编程GPU硬件的大规模地形绘制速度快、真实感强。     

海量地形可视化的研究现状与前景展望

大范围、海量地形数据的可视化是当前地理信息系统、虚拟现实、军事仿真等领域的研究热点之一。该文从计算机硬件、软件两方面对海量地形可视化的系列实现技术进行了归纳与总结,包括图形显卡的硬件加速、图形软件包的显示优化、地形简化、可视性裁剪、分块动态调用等;之后对海量地形数据可视化的未来研究方向进行了展望,认为在海量地形数据的简化算法、面向网络的海量地形可视化、海量地形数据的空间数据库存储等方面应该进一步加深研究的力度。     

地形可视化中快速视区裁剪算法研究

讨论了地形可视化中的视区裁剪技术，分析了多种可能的改进方法，并实现了一种基于层次包围球的快速视区裁剪算法。该算法可以十分快速和准确地判断地形渲染过程中节点和视区的相互位置关系，大大减轻图形系统的负担，有效地提高地形渲染的速度。     

实时地形可视化ROAM算法的分块改进

ROAM(实时优化适应性网格)算法由于计算速度快，图像质量损失少．是当前主要的实时地形可视化方法之一。以Duchainean提出的ROAM算法为基础，将地形分块引入世界空间误差区间，减少屏幕空间误差的计算次数，从而进一步提高运行效率。     

ROAM算法原理及其可视化应用研究

3维可视化是GIS、计算机仿真、虚拟现实等领域中的关键技术之一,而基于多层次细节的实时优化自适应网格动态地形渲染算法(ROAM)凭借其简单性和可扩展性成为解决海量高程数据地形可视化的常用方法。本文详细剖析了ROAM算法的原理及其特点,并给出了该算法的一个具体的实现过程。     

虚拟地形环境及其可视化

随着计算机技术、可视化技术、GIS技术以及遥感技术的发展，虚拟现实技术已经应用于地形环境的表现，对于虚拟地形环境的可视化研究已经成为当前的热点。本文介绍了虚拟地形环境的概念、分类，分析比较了地图可视化与虚拟地形可视化，最后对虚拟地形环境的可视化进行了论述。     

基于VTK的地形三维可视化研究

分析比较了VTK用于地形可视化的几种典型算法,根据具体应用中的数据特征,采用其中的两种方法,实现了新疆克拉玛依地区的地形三维可视化。     

基于金字塔模型的海量地形数据管理算法

海量地形数据管理算法一直是三维地形仿真的关键技术之一。本文提出采用金字塔模型进行地形数据管理，并给出了算法的数据结构和流程。试验证明，该算法能够有效管理海量地形数据。     

Delaunay三角网的交互编辑算法设计与实现

本文在基于四叉树分块构建Delaunay三角网的基础上,设计与实现了面向大地形编辑的以四叉树为空间索引的三角网交互实时编辑系列算法,其中包括约束点的加入、约束线的加入以及共点三角形的快速查找算法。以上算法的设计与实现是地形编辑的基础算法,算法的执行效率对以地形为代表的三维实体的实时编辑以及相关地物模型的拟合具有重要意义。     

大规模地形实时绘制中的地平线遮挡剔除算法

大规模地形场景包含大量的几何数据,无法一次性载入内存,并具有极高的复杂度,因而无法进行实时绘制。本文提出一种用于大规模地形场景的实时地平线遮挡剔除算法。该算法采用四叉树结构构造地形的多分辨率层次细节模型,按照大致由前向后的顺序遍历地形时构建遮挡地平线,应用地形包围盒技术,把地形区域与地平线相比较,以确定何时它们对于视点来说完全被遮挡并剔除这些被遮挡的区域。实验结果表明在贴地漫游的情况下,显著提高了场景绘制速度,证明了此算法的有效性。     

机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。     

LiDAR数据滤波中基于切片的断裂线优化方法

为了克服一般自动滤波算法对复杂地形的不适应性而产生大量误分的现象,提出了基于切片数据的LiDAR数据线分类滤波算法。该算法利用人眼对地形判断的先验知识,并使用多层次自适应高度阈值的滤波方法得到初始滤波结果,再利用三维空间中的角度特性进行优化,从而对断裂线地形能取得很好的滤波效果。最后采用VC++编程实现了本文提出的线分类算法,并经过试验分析比较,证明了该算法的适用性,能够适应高精度DEM的快速制作。     

一种基于GPU Tessellation的地形无缝绘制算法

针对传统多分辨率地形绘制算法构网速度慢、T型裂缝不易处理等问题,提出了一种GPU（graphic processing unit）构网的地形无缝绘制算法。首先,引入实时网格细分（tessellation）技术,将地形构网分为CPU粗粒度Tile网格构建和GPU细粒度Patch网格细分两个阶段;然后,Tile网格采用基于视距的细节层次模型进行LoD层次选择,Patch采用基于屏幕空间投影误差的细节层次模型完成网格细分,兼顾了视距和地形粗糙度对地形绘制的影响,实现了地形细节层次的自适应选择;最后,应用C++语言和DirectX 11工具,设计开发了相应的可视化实验系统。实验结果表明,该方法实现了多分辨率地形的自适应无缝表达,保证了地形网格的连续性;并通过合理平衡CPU-GPU负担,显著提升了地形渲染效率。     

地形特征提取的一种简易算法

地形特征作为基本地理要素,从DEM数据中提取其隐含的地形结构信息是非常重要的。本方法采用距离倒数加权法建立格网DEM,提出一种直接比较高程值来提取地形特征的简易算法,并利用差分算法计算坡度和坡向,通过V isual C++软件平台,编程实现格网DEM地形特征的自动提取,进行三维立体显示。该算法易于编程实现,数据结构简单,程序运行效率高,提取结果与真实地形基本拟合。     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

一种改进的自动联结三角网算法

针对自动联结三角网算法的缺点,对该算法进行了改进。改进的算法提出了先建立分区索引后构建三角网的思想,首先将大规模的离散高程点进行分区索引,然后根据实时构建三角形与各分区的关系对候选高程点进行判断。最后用改进的自动联结三角网算法进行了实验,取得了明显的改进效果。     

增量法地形可视计算与分析

DEM在表达地形时具有水平等距网格和垂直高差的特点,根据DEM表达地形的特点,利用双增量地形可视计算方法,以水平方向矢量叉乘增量计算来判断点的可视性,采用垂直方向高程增量的谷地凹处盲区测试,根据地形高程的变化来消除不可视点,该算法思路清晰、计算复杂度低。同时重点分析该算法在地形的部分区域和不同特征地形上的特点,指出该算法在起伏山地和沟谷地形中的优势;横向上与ArcGIS功能模块进行比较,可视计算速度大大提高。