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聚焦︱一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法

The following article is from 地理信息世界GeomaticsWorld Author 地理信息世界

导读

倾斜摄影模型、精细模型、点云等异构三维模型数据统一表达可以增强对三维地理场景的理解与认知,为后续可视化、计算与分析提供理论和技术依据。目前异构三维模型数据统一表达方法兼容的数据类型或应用范围有限,难以解决异构三维模型数据的统一表达问题。为解决异构三维模型数据统一表达问题,本文提出了一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法,并对异构三维模型数据统一表达及可视化进行了试验。


倾斜摄影技术和激光扫描技术已成为三维地理信息快速获取的重要手段,被广泛应用于文物保护、三维重建、数字地面模型生产、城市规划等领域。在实际应用中,单一平台的传感器数据往往无法满足复杂场景的应用需求,多种三维模型数据需要配合使用。如利用车载和机载点云数据构建三维建筑模型;结合倾斜影像和精细三维模型进行建筑物检测;基于地面激光点云和机载影像数据的建筑物立面太阳能潜力估计。


倾斜摄影模型、精细模型、点云等异构三维模型数据统一表达可以增强对三维地理场景的理解与认知,为后续可视化、计算与分析提供理论和技术依据。目前异构三维模型数据统一表达方法主要有三类。一是定义某种数据格式标准,通过数据转换实现三维模型数据统一表达。该类方法在一定程度上解决了不同格式三维模型数据的统一表达问题,但可能会导致信息丢失。二是利用城市地理标记语言(CityGML)等标准,在数据共享层面实现三维模型数据统一表达。该类方法避免了数据格式的转入与转出,但是这些标准难以满足不同的应用需求。三是基于数学模型的方法。该类方法通过数学模型将两种或多种数据建立关联,实现数据统一表达。总体而言,上述方法兼容的数据类型或应用范围有限,缺乏对三维模型数据类型、精度等属性和异构三维模型数据之间空间关系的统一描述,均难以解决异构三维模型数据的统一表达问题。利用地理格网作为异构数据统一组织的空间框架已经成为相关研究的一个共识。文献以全球离散格网系统为框架,整合地名数据与其他地理空间数据。文献基于球体退化八叉树格网实现全球范围地形数据与遥感图像统一组织。文献通过等纬差格网系统对矢量数据进行整合,提高渲染效率。因此,地理格网能够为空间范围不同、尺度不等的地理空间数据表达提供统一的方法。


为解决异构三维模型数据统一表达问题,本文提出了一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法。首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构三维模型数据统一组织的空间基准。其次,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系。在此基础上,设计了一种基于XML的三维模型数据统一描述规则,从数据属性、空间范围、空间关系等方面对异构三维模型数据进行统一描述,将异构三维模型数据规划在地理格网的统一管理中,实现异构三维模型数据统一表达。


一、三维模型数据统一表达方法


本文提出的三维模型数据统一表达方法主要包括多尺度地理格网构建、数据预处理、映射关系构建、描述规则设计等4个步骤,如图1所示。三维模型数据具有多尺度特征。因此,将测区空间划分为多尺度地理格网单元,以此作为多尺度三维模型数据统一组织的空间基准。在此基础上,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系,并设计一种三维模型数据统一描述规则对其进行描述,实现异构三维模型数据统一表达。


图1 本文方法流程


1.1 多尺度地理格网构建


地理格网系统借助特定方法将地球表面均匀剖分,形成无缝无叠的多分辨率格网层次结构。目前,按照剖分方式可将地理格网划分为:经纬度格网、自适应格网和正多面体格网三类,各有优点和不足。根据倾斜摄影模型、点云、精细模型等三维模型数据的测区范围,参考金字塔模型思想,构建多尺度地理格网作为异构三维模型数据统一组织的空间基准。多尺度地理格网应满足以下条件:①将多尺度三维模型数据统一组织在多级格网单元中;②能够兼容地形图和遥感图像等现有数据;③多尺度表达三维模型数据。


1.2 三维模型数据与地理格网映射构建


多尺度地理格网作为异构三维模型数据统一组织的空间基准,仅对测区进行虚拟划分,不储存三维模型数据。根据三维模型数据和三维地理场景的特点,首先对三维模型数据进行分块处理。其次建立地理格网单元与三维模型瓦片的关联关系,利用一个或多个地理格网单元对三维模型数据进行表达,将异构三维模型数据规划在基于多尺度地理格网的统一管理中。三维模型数据与地理格网映射构建方法的关键步骤如下:


1)三维模型数据预处理:对倾斜摄影模型、精细模型、点云进行分块处理,并采用统一的规则对瓦片数据进行编码;


2)确定三维模型数据所在地理格网层级。


本文综合考虑三维模型数据的范围、精度和瓦片大小来确定其所在地理格网的层级。首先,按照下式构建尺度描述函数:



式中,Lsize (T)表示三维模型瓦片的大小,通过外接体的对角线或外接球的直径计算,Lregion(T)表示三维模型数据的面积。λ 表示比例系数,可根据实际情况取0或略大于0的正值,以求在考虑三维模型数据范围的同时,不过多影响三维模型瓦片大小与格网单元大小的切合关系。设某级地理格网单元边长为Sk,当Sk +1<L (T )≤Sk时,三维模型数据所在层级为k。为了尽可能准确地反映不同三维模型数据的尺度特征,添加一个强约束:如果一种三维模型数据的精度显著高于另一种三维模型数据(如厘米级精度的倾斜摄影模型和毫米级精度的点云),则精度低的数据所在地理格网层级要低于精度高的数据。


3)确定三维模型瓦片所属地理格网单元。在确定三维模型数据所在地理格网层级后,需要建立该层级三维模型瓦片与地理格网单元的联系。采用数学集合的方式进行描述:



式中,T为三维模型瓦片的集合;C为地理格网单元空间区位标识的集合;t 为某个地理格网单元的空间区位标识。根据t的取值不同,f 表示3种不同的映射关系:①该地理格网单元未与任何三维模型瓦片关联,表示当前地理格网单元不包含三维模型数据;②该三维模型瓦片与一个地理格网单元关联,表示该三维模型瓦片可用一个地理格网单元表示;③该三维模型瓦片与多个地理格网单元关联,表示该三维模型瓦片需要用多个地理格网单元表示。根据文献的结论,直接储存数据和地理格网的映射关系和使用编码记录的方式相比,前者对不同的格网系统的兼容性更好。因此,本文将三维模型数据与地理格网的映射关系存储在元数据中。


1.3 描述规则


为解决由于数据类型差异、尺度差异等因素所导致的三维模型数据表达不统一问题,本文在三维模型数据统一组织的基础上,设计了一种基于扩展标记语言(eXtensible Markup Language, XML)的异构三维模型数据统一表达的描述规则。通过建立三维地理场景六元组模型(简称GSM),从基本属性(character)、层级信息(hierarchy)、瓦片数据集(tileSet)、瓦片属性(tileProperty)、扩展信息(extension)5个方面对三维地理场景中的异构三维模型数据进行统一描述:



描述模式如图2所示。基本属性节点描述三维模型数据的空间范围、多级地理格网标识等基本信息;层级信息节点描述多级地理格网的顶层编号、底层编号和层级关系;瓦片数据集节点描述某一层级地理格网中三维模型瓦片数据的集合,包括瓦片地址、空间范围等属性;瓦片属性节点描述三维模型瓦片的数据类型、所在地理格网层级等属性;扩展信息节点描述地理格网或三维模型数据的其他属性信息。在地学领域,尺度概念是指研究对象在空间维及时间维上的延展范围,具体到GIS领域则通常由比例尺替代。不同精度的三维模型数据对现实世界表达的详细程度不同,分布在多尺度地理格网的不同层级中。因此,瓦片属性节点隐含了不同精度的三维模型数据与不同比例尺的对应关系。同时,利用地理格网具有的拓扑属性建立了三维模型瓦片数据之间的空间关系,包括相同地理格网层级中同类型数据的邻接关系与不同层级中不同类型数据的关联关系。在网络环境下,客户端可按需解析出三维模型数据及相关属性,为可视化、计算与分析提供技术依据。


图2 描述模式


二、试验与分析


2.1 试验数据及试验环境


选取山西省某体育馆作为试验场景。试验场景包含的数据有:遥感影像数据、三维地形数据、三维模型数据。其中,三维模型数据包括倾斜摄影模型、精细模型、点云,见表1。硬件配置情况为:CPU为Intel i7处理器,内存为主频2 400 MHz 8 GB,硬盘为1个7 200转1 TB硬盘,显卡为NVIDIA GeForce GTX1060带6 GB显存,操作系统为Windows 10。利用WebGL技术对三维地理场景进行绘制。


表1 试验数据


2.2 异构三维模型数据统一表达


试验场景的大小约为0.8,三类三维模型数据分别为采用航空倾斜摄影、地面激光扫描和建模软件对同一体育馆进行三维重建,得到数据分别为:倾斜摄影模型(倾斜影像地面分辨率为3 cm)、精细模型、点云(共1.6亿个地面激光扫描点)。首先,在我国地理格网标准(GB/T 12409-2009 地理格网)的基础上,构建18级地理格网模型。由于三类三维模型数据的空间范围基本一致,因此将式(1)中的比例系数λ设置为0。精细模型为使用三维建模软件手工建模得到,在实际应用中可根据三维地理场景特点确定精细模型和其他三维模型数据精度的高低关系。本试验中将异构三维模型数据按照精度由低到高的顺序排列为:倾斜摄影模型、精细模型、点云。其次,建立三维模型数据与地理格网的映射关系,结果见表2。


表2 计算结果


最后,采用统一的描述规则对异构三维模型数据进行描述。如图3所示,character节点和tileProperty节点描述了地理格网的层级信息和测区的基本属性。tileProperty节点描述了当前三维模型瓦片的数据类型、所在地理格网层级,以及外接球的空间范围。由于本试验不包含其他扩展信息,且当前描述的是三维模型瓦片,因此tileSet节点和extension节点为空。


图3 描述规则


2.3 多尺度三维模型数据可视化


在三维模型数据统一表达的基础上,网络环境对异构三维模型数据的统一描述规则进行解析,得到三维模型数据类型、空间范围、与地理格网的映射关系等属性。根据上述属性对多尺度三维模型数据进行可视化,如图4所示。随着三维地理场景由大尺度向小尺度切换,逐渐显示精度更高的三维模型数据。图4a为倾斜摄影模型,图4b为精细模型,图4c、d为点云。可以看出,本文方法能够实现异构三维模型数据统一表达,并可以在此基础上进行可视化,满足不同尺度三维模型数据的集成应用需求。


a 倾斜摄影模型b 精细模型

c 点云(整体视图)

d 点云(局部视图)

图4 多尺度三维模型可视化


三、结语


本文以倾斜摄影模型、点云、精细模型三类三维模型数据为研究对象,提出了一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法,对异构三维模型数据统一表达及可视化进行了试验。试验结果表明:本文方法可以实现异构三维模型数据的统一组织、管理与表达,具有实用价值。和传统数据组织方法相比,本文方法可适用于多种不同类型三维模型数据的统一组织和表达,并能够对异构三维模型数据的属性、空间范围、空间关系等信息进行统一描述。客户端可按需解析出三维模型数据及相关属性,为三维地理场景的一体化构建提供相关信息。但是本研究仍然存在一些问题,由于研究的目标在于解决异构三维模型数据的统一表达问题,因此未对在此基础上的三维模型数据可视化效率做定量评估。下一步的研究将关注在三维模型数据统一表达的基础上进行可视化、计算与分析。

责任编辑:林冬娜、邓小云

文章来源:地理信息世界GeomaticsWorld


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