聶俊嵐，劉益萌，陳賀敏（1.燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北秦皇島066004；2.燕山大學(xué)河北省計(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北秦皇島066004）

非線性映射的氣象數(shù)據(jù)可視化及其應(yīng)用

聶俊嵐1，2，?，劉益萌1，2，陳賀敏1，2
（1.燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北秦皇島066004；2.燕山大學(xué)河北省計(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北秦皇島066004）

摘 要：為解決傳統(tǒng)基于2.5維面的數(shù)據(jù)分析手段單一，未充分結(jié)合地理環(huán)境信息，難以快速實(shí)時(shí)獲得任意區(qū)域氣象變化規(guī)律的問(wèn)題，提出非線性數(shù)據(jù)映射的2.5維面可視化方法，經(jīng)過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換應(yīng)用至球面并利用GPU進(jìn)行快速繪制；從區(qū)域和時(shí)域兩方面進(jìn)行全球氣象數(shù)據(jù)可視分析：通過(guò)用戶交互提取任意區(qū)域信息，定量展示分析結(jié)果并進(jìn)行反饋；引入時(shí)間維展現(xiàn)選定區(qū)域氣象數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，并用不同表現(xiàn)形式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。實(shí)驗(yàn)表明，本文可視化效果及可視分析方法能直觀清晰地表達(dá)和分析氣象數(shù)據(jù)的時(shí)間和空間關(guān)系，直觀的視覺(jué)效果、實(shí)時(shí)交互的手段有助于氣象預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)分析。

關(guān)鍵詞：2.5維面；非線性數(shù)據(jù)映射；GPU；實(shí)時(shí)交互；可視分析

0　引言

氣象與我們的日常生活密切相關(guān)，從農(nóng)業(yè)到工業(yè)，甚至海陸空的交通都受到氣象條件的影響。而軍事活動(dòng)中氣象的影響尤為重要，有時(shí)為了特定的應(yīng)用場(chǎng)合，如風(fēng)流對(duì)艦船或飛機(jī)的影響，需要對(duì)環(huán)境中的氣象要素進(jìn)行可視化處理，以便于直觀地進(jìn)行分析和決策。

可視化的關(guān)鍵技術(shù)是數(shù)據(jù)的映射。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)映射方法只適用于數(shù)據(jù)分布較均勻的場(chǎng)，無(wú)法保證可視結(jié)果中數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)能充分展示。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度探索映射方法對(duì)繪制結(jié)果的影響。Khan等［1］對(duì)Magee等［2］提出的基于像素分類的非線性映射方法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種正規(guī)化的映射方法，保證了顏色的平滑轉(zhuǎn)換；2013年詹芳芳等［3］提出了一種基于指數(shù)性質(zhì)的非線性顏色增強(qiáng)映射方法，通過(guò)改變非線性映射因子調(diào)節(jié)可視化結(jié)果，凸顯數(shù)據(jù)特征，但對(duì)于不同數(shù)據(jù)源而言，為了達(dá)到所需結(jié)果，往往需要重新設(shè)定非線性映射因子，反復(fù)地調(diào)節(jié)使得繪制效率降低；隨后，Wang等［4］融合統(tǒng)計(jì)學(xué)信息，提出一種新的非線性數(shù)據(jù)映射方法并成功應(yīng)用至矢量場(chǎng)紋理可視化，在均衡顏色分布的同時(shí)提高了視覺(jué)靈敏度。

可視化手段也是影響可視結(jié)果的重要因素。目前氣象可視化方法主要有文字或二維圖形表達(dá)，2.5維曲面可視化和三維可視化幾種。其中二維方法能表現(xiàn)出場(chǎng)的空間分布結(jié)構(gòu)［5?6］，但有時(shí)缺少數(shù)據(jù)場(chǎng)中數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而且結(jié)果不夠直觀、不利于分析評(píng)估。為方便地利用地表特征從而更細(xì)致的顯示數(shù)據(jù)信息，把地形高度作為一種特定空間類來(lái)對(duì)待，學(xué)者們［7?8］構(gòu)造了2.5維面，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)映射方法在面上反映氣象要素的可視化結(jié)果，能在一定程度上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但并未將結(jié)果與相應(yīng)地理信息充分結(jié)合，很難提供靈活的交互。地球空間信息三維可視化能提供全球尺度的大氣信息的直觀呈現(xiàn)［9］，為用戶提供良好的交互方式。但在實(shí)際生活或軍事活動(dòng)中，需要從不同角度對(duì)氣象條件進(jìn)行分析，三維可視化占用存儲(chǔ)空間較大，耗費(fèi)相對(duì)多的時(shí)間，難以確保實(shí)時(shí)性。

綜上所述，2.5維曲面可視化在二維的基礎(chǔ)上增加了可視化結(jié)果的信息承載量，能快速展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)，滿足氣象分析快速簡(jiǎn)便易于理解的要求，但是存在數(shù)據(jù)映射方法單一、未有效結(jié)合實(shí)際地理信息、不易靈活交互的問(wèn)題。

本文結(jié)合統(tǒng)計(jì)信息提出一種基于數(shù)值數(shù)量的非線性數(shù)據(jù)映射可視化方法，將傳統(tǒng)2.5維面可視化擴(kuò)展至球面并利用GPU進(jìn)行快速繪制；從區(qū)域和時(shí)域兩方面進(jìn)行全球氣象數(shù)據(jù)可視分析，添加交互操作提取任意區(qū)域信息，定量展示分析結(jié)果并進(jìn)行反饋；引入時(shí)間維展現(xiàn)選定區(qū)域氣象數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，并用不同表現(xiàn)形式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互的同時(shí)對(duì)時(shí)間和空間信息進(jìn)行直觀清晰的表達(dá)。

1　全球氣象信息可視化

1.1非線性數(shù)據(jù)映射

數(shù)據(jù)映射的目的是將源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為幾何數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的核心。數(shù)據(jù)可視化的最終表現(xiàn)形式為顏色和不透明度，顏色的設(shè)置用RGB表示，RGB取值范圍都是0～255。

1）基本數(shù)據(jù)映射

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)映射方法采用線性傳遞函數(shù)，按照數(shù)據(jù)大小在顏色表中取相應(yīng)值，因此需對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，假設(shè)源數(shù)據(jù)有效閾值范圍為［T1，T2］，則按照式（1）進(jìn)行歸一化處理：

其中，d為任意源數(shù)據(jù)。顏色表如圖1所示。

圖1　顏色表Fig.1　Color table

用基本數(shù)據(jù)映射方法對(duì)數(shù)據(jù)分布較均勻的場(chǎng)進(jìn)行可視化時(shí)可以很容易地區(qū)分出數(shù)據(jù)場(chǎng)的強(qiáng)度分布。但是，實(shí)際的數(shù)據(jù)場(chǎng)往往分布不均勻，數(shù)據(jù)場(chǎng)的大小可能集中在值域較大或較小的范圍，因此最終可視化結(jié)果中大部分區(qū)域?yàn)橥环N顏色，而在這大部分區(qū)域中，很難再區(qū)分出數(shù)據(jù)場(chǎng)的大小。

2）非線性數(shù)據(jù)映射

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種按數(shù)值數(shù)量進(jìn)行顏色值映射的非線性數(shù)據(jù)映射方法。數(shù)據(jù)強(qiáng)度值經(jīng)過(guò)式（1）的歸一化處理后，按照式（2）進(jìn)行計(jì)算，其中x表示數(shù)據(jù)強(qiáng)度值，n表示數(shù)據(jù)場(chǎng)中采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，f（σ）表示強(qiáng)度為σ的點(diǎn)的數(shù)量，y（x）為該強(qiáng)度值對(duì)應(yīng)的顏色紋理橫坐標(biāo)，閾值范圍為［0，1］。

圖2（a）和圖2（b）分別給出了基本數(shù)據(jù)映射和本文非線性數(shù)據(jù)映射方法下相同數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的顏色分布情況。其中圖2（a）是數(shù)據(jù)強(qiáng)度值的采樣點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖，可知數(shù)據(jù)值大部分位于區(qū)域C，極少部分位于區(qū)域A和D，因此采用基本數(shù)據(jù)映射方法時(shí)顏色大部分分布在范圍c且顏色過(guò)渡比較生硬，另外點(diǎn)數(shù)較少的區(qū)域占用了較大范圍的顏色，造成顏色表的浪費(fèi)；本文映射方法按照數(shù)值數(shù)量分配顏色范圍，數(shù)量少的強(qiáng)度值對(duì)應(yīng)顏色范圍較小，如圖2（b）范圍a和d，數(shù)量多的強(qiáng)度值對(duì)應(yīng)顏色范圍較大，如圖2（b）范圍c，能保證各顏色在場(chǎng)中基本呈均勻分布且顏色過(guò)渡較平滑。

圖2　兩種數(shù)據(jù)映射方法顏色分布對(duì)比Fig.2　Comparison of color distribution for different data mapping method

1.22.5維曲面可視化

2.5維面是R3中描述的空間曲面，它是在二維平面的基礎(chǔ)上增加了特殊的三維信息，使得在整個(gè)曲面中，水平方向上的任一點(diǎn)（x，y），都只有唯一的z值與其對(duì)應(yīng)［7］。2.5維曲面可視化主要是指符合公式（3）的可視化方式，其中z是一定范圍內(nèi)規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)的平面二維坐標(biāo)（x，y）上所對(duì)應(yīng)的高程值或者其他數(shù)值屬性［10］。

傳統(tǒng)的2.5維曲面可視化方法映射時(shí)直接使用給定的不透明度，繪制結(jié)果中所有數(shù)據(jù)均為同一不透明度。為能更直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)大小分布，令z值既對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的大小又代表顯示的不透明度，呈現(xiàn)在可視化結(jié)果中即高度越高，數(shù)據(jù)越大，不透明度越高。

1.3基于GPU的球面繪制

球形域上高度場(chǎng)可視化是高度場(chǎng)可視化中的一個(gè)研究熱點(diǎn)［11］。傳統(tǒng)解決方法是通過(guò)對(duì)高度場(chǎng)建立三角形網(wǎng)格，形成多分辨率網(wǎng)格直接進(jìn)行繪制。由于其繪制著重于網(wǎng)格的建立［12?13］，無(wú)論是計(jì)算加速還是實(shí)時(shí)交互都存在一定的障礙。因此，本文采用GPU網(wǎng)格拉伸的方法進(jìn)行球面繪制。

利用GPU將全球氣象信息可視化結(jié)果直觀準(zhǔn)確的展示在球面上，依賴于2.5維面可視化設(shè)計(jì)思想和三種坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，具體實(shí)現(xiàn)情況如下。

1）平面網(wǎng)格坐標(biāo)到紋理空間坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換過(guò)程如式（4）所示，此處將數(shù)據(jù)大小映射為點(diǎn)的高度坐標(biāo)。

其中，pos.x，pos.y代表紋理空間坐標(biāo)，pos.z代表點(diǎn)的高度坐標(biāo)，LonSampleNum和LatSampleNum分別代表經(jīng)緯度方向采樣點(diǎn)數(shù)目，textureData代表數(shù)據(jù)紋理。每個(gè)網(wǎng)格的頂點(diǎn)高度值與數(shù)據(jù)紋理相應(yīng)位置的灰度值相關(guān)聯(lián)，即在網(wǎng)格頂點(diǎn)處引入高度值，就可以將二維面片轉(zhuǎn)換為2.5維面。

2）定義lon，lat，alt分別為大地坐標(biāo)中的經(jīng)度、緯度和高度；MinLon，MinLat代表數(shù)據(jù)所在經(jīng)緯度的下限，同理MaxLon，MaxLat代表數(shù)據(jù)所在經(jīng)緯度的上限，則將紋理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為大地坐標(biāo)的計(jì)算式如下：

其中，α和β為高度縮放系數(shù)。在這種2.5維面中，引入高度縮放系數(shù)以放大高度比例，使可視結(jié)果起伏感更加明顯，用戶可以直觀地比較地域數(shù)據(jù)變化，α和β可根據(jù)可視化效果進(jìn)行調(diào)節(jié)。

3）利用式（6）將大地坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為空間直角系坐標(biāo)。

其中，X、Y、Z為空間直角系坐標(biāo)3個(gè)分量，es和N的計(jì)算分別如式（7）、（8）所示，其中es，rp分別代表地球的赤道半徑和兩極半徑。

將數(shù)據(jù)大小映射為點(diǎn)的高度坐標(biāo)，同時(shí)也設(shè)為點(diǎn)的顏色坐標(biāo)，完成數(shù)據(jù)映射和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后，采樣點(diǎn)已經(jīng)具有了三維坐標(biāo)及顏色信息，并且對(duì)于任何經(jīng)緯度上的一個(gè)采樣點(diǎn)，只有一個(gè)高度坐標(biāo)與之對(duì)應(yīng)，用戶可通過(guò)顏色和高度清晰地看到氣象數(shù)據(jù)場(chǎng)的變化。

2　交互式全球氣象數(shù)據(jù)可視分析

球面氣象數(shù)據(jù)可視化直觀的展現(xiàn)出氣象要素的整體分布，而實(shí)際生活中為了能在特定應(yīng)用場(chǎng)合進(jìn)行分析和決策，需要研究某個(gè)指定區(qū)域氣象數(shù)據(jù)場(chǎng)的分布。本文在全球氣象數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)上添加交互操作和統(tǒng)計(jì)分析，從時(shí)間和空間兩個(gè)角度進(jìn)行可視分析。

為有效展現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)分布情況的同時(shí)能對(duì)可視化結(jié)果進(jìn)行友好交互，設(shè)計(jì)區(qū)域信息提取、數(shù)據(jù)讀取和統(tǒng)計(jì)分析3個(gè)模塊，其中統(tǒng)計(jì)分析包括時(shí)間維統(tǒng)計(jì)分析和空間維統(tǒng)計(jì)分析兩部分，如圖3所示。

圖3　區(qū)域信息提取及統(tǒng)計(jì)分析框架Fig.3　Framework of area information extraction and statistical analysis

1）區(qū)域信息提取

區(qū)域信息提取通過(guò)鼠標(biāo)操作選取地球上矩形區(qū)域，在鼠標(biāo)拖動(dòng)過(guò)程中，記錄將其按下和彈起時(shí)對(duì)應(yīng)的頂點(diǎn)坐標(biāo)，并將這兩點(diǎn)作為矩形框的兩個(gè)對(duì)頂點(diǎn)，在GPU中計(jì)算并賦予顏色，選擇區(qū)域用矩形框表示。

2）統(tǒng)計(jì)分析

時(shí)間維統(tǒng)計(jì)分析模塊統(tǒng)計(jì)選擇區(qū)域幾年中每周的平均數(shù)據(jù)，并用曲線圖展示不同年份的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果有3種表現(xiàn)形式：顯示每一周數(shù)據(jù)數(shù)字信息，繪制統(tǒng)計(jì)直方圖以及展現(xiàn)往年數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行對(duì)比。模塊提供刷新功能，選取不同區(qū)域時(shí)實(shí)時(shí)展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布曲線?？臻g維統(tǒng)計(jì)分析模塊統(tǒng)計(jì)選擇區(qū)域溫度范圍，并定量分析選定區(qū)域中各溫度數(shù)據(jù)面積在框選區(qū)域面積中所占百分比。提供交互選擇手段，允許用戶根據(jù)分析結(jié)果選擇溫度范圍，并在球面選定區(qū)域進(jìn)行聯(lián)動(dòng)展示。

3）數(shù)據(jù)讀取

數(shù)據(jù)讀取模塊負(fù)責(zé)區(qū)域提取模塊和統(tǒng)計(jì)分析模塊的數(shù)據(jù)傳輸，同時(shí)根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的不同表現(xiàn)形式選擇需要讀取的數(shù)據(jù)。根據(jù)交互時(shí)產(chǎn)生的兩個(gè)對(duì)頂點(diǎn)的坐標(biāo)從數(shù)據(jù)紋理中獲得相應(yīng)區(qū)域，然后到指定年份的數(shù)據(jù)文件中取出相應(yīng)位置的數(shù)據(jù)。

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文在Windows7操作系統(tǒng)下使用MFC開(kāi)發(fā)框架，OSG三維圖形引擎以及GLSL著色語(yǔ)言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；所用硬件環(huán)境為Intel i7 4770K 3.5GHz CPU，16G內(nèi)存，NVIDIA GTX 780 Ti顯卡；所用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)提供的2011至2013年的全球氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)緯度范圍分別為0E～359.795E、89.844N～89.844S，數(shù)據(jù)分辨率為1760×880，以單精度浮點(diǎn)格式存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)包括相對(duì)濕度、風(fēng)速、溫度、氣壓等屬性，此次選用其中溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)，以周為單位進(jìn)行選取，每年共計(jì)53個(gè)時(shí)間步，總體占用空間313 M。

3.1可視化結(jié)果對(duì)比分析

1）傳統(tǒng)2.5維面可視化和本文非線性數(shù)據(jù)映射方法可視化結(jié)果對(duì)比

圖4（a）和圖4（b）比較了傳統(tǒng)2.5維面氣象可視化和本文非線性數(shù)據(jù)映射方法可視化結(jié)果，其中高度對(duì)應(yīng)溫度的高低。傳統(tǒng)方法繪制結(jié)果所有數(shù)據(jù)均對(duì)應(yīng)同一不透明度，高度信息可見(jiàn)但是不明顯，而且繪制結(jié)果中大部分區(qū)域?yàn)橥环N顏色，該顏色下的數(shù)據(jù)分布難以有效區(qū)分；本文方法用高度對(duì)應(yīng)溫度高低和顯示的不透明度，不透明度逐漸過(guò)渡使繪制結(jié)果層次豐富，同時(shí)繪制結(jié)果中顏色分布較均勻，且高度信息更加明顯，更細(xì)致的展現(xiàn)出數(shù)據(jù)分布情況。圖4（c）展示了球面氣象可視化結(jié)果，可以直觀地看出凸起的赤道區(qū)域溫度較高，凹陷的兩極區(qū)域溫度較低。球面氣象可視化與傳統(tǒng)2.5維面氣象可視化相比，具有更好的區(qū)域?qū)φ招?，更符合人們認(rèn)知。

圖4　氣象可視化結(jié)果對(duì)比Fig.4　Comparison of meteorological visualization

2）CPU直接網(wǎng)格繪制和GPU網(wǎng)格拉伸計(jì)算性能對(duì)比

圖5給出了繪制面片數(shù)目增加時(shí)，直接進(jìn)行網(wǎng)格繪制和利用GPU進(jìn)行網(wǎng)格拉伸兩種方法下計(jì)算性能的變化。直接網(wǎng)格繪制時(shí)，計(jì)算時(shí)間保持在1 500 ms到2 000 ms之間，呈上升趨勢(shì)且幅度較大；而利用GPU計(jì)算時(shí)，時(shí)間在幾十毫秒浮動(dòng)，且上升幅度較小。分析易知，本文所用GPU網(wǎng)格拉伸方法能有效提升運(yùn)行速度，減少時(shí)間開(kāi)銷。

圖5　CPU和GPU網(wǎng)格繪制計(jì)算性能對(duì)比Fig.5　Performance comparison of grid mapping between CPU and GPU

3.2可視化結(jié)果應(yīng)用分析

1）時(shí)間維氣象數(shù)據(jù)可視分析

圖6（a）框選處表示鼠標(biāo)選中區(qū)域，圖6（b）、（c）、（d）分別展現(xiàn)該區(qū)域溫度變化信息的3種表現(xiàn)形式，圖6（e）是氣象信息曲線對(duì)比圖，橫軸代表時(shí)間，以周為單位，縱軸代表溫度，以攝氏度為單位，不同顏色的3條曲線代表選中區(qū)域在不同年份的溫度變化趨勢(shì)。曲線走勢(shì)表明該區(qū)域前4個(gè)月和后4個(gè)月溫度較高，中間月份溫度較低。

圖6　時(shí)間維氣象信息可視分析Fig.6　Meteorological visual analysis from perspective of time

2）空間維氣象數(shù)據(jù)可視分析

圖7展示了空間維氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。其中圖7（b）為圖7（a）所選區(qū)域的溫度信息情況。橫坐標(biāo)代表溫度值，以攝氏度為單位，縱坐標(biāo)為所選區(qū)域內(nèi)滿足各溫度數(shù)據(jù)的面積占整個(gè)框選區(qū)域面積的百分比。溫度分布表明所選區(qū)域溫度值大都分布在24℃～30℃，其中溫度值分布在28℃左右的面積最大。根據(jù)圖7（b）溫度分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)溫度范圍再進(jìn)行交互選擇，在所選范圍內(nèi)的部分用紅色表示，以外的部分用藍(lán)色表示，如圖7 （c）所示。圖7（d）是圖7（c）所選溫度范圍對(duì)應(yīng)區(qū)域信息的結(jié)果展示。空間維的氣象數(shù)據(jù)可視分析使用戶能準(zhǔn)確掌握特定區(qū)域的信息分布情況，為分析和決策提供可靠的理論依據(jù)。

圖7　空間維氣象信息可視分析Fig.7　Meteorological visual analysis from perspective of space

4　結(jié)束語(yǔ)

本文提出一種基于數(shù)值數(shù)量的非線性數(shù)據(jù)映射方法，并結(jié)合2.5維面可視化思想將其應(yīng)用至球面進(jìn)行繪制；然后從時(shí)間和空間兩方面對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和表達(dá)，有助于理解氣象狀況的演化規(guī)律，幫助人們對(duì)自然界的認(rèn)識(shí)，立體視覺(jué)效果和實(shí)時(shí)交互能力使得氣象數(shù)據(jù)分析工作變得簡(jiǎn)單直觀。下一步將引入多維數(shù)據(jù)對(duì)氣象信息進(jìn)行分析和對(duì)比，使其能更方便、清晰地指導(dǎo)研究者進(jìn)行分析和決策；改變交互方式，使用戶可同時(shí)選取多個(gè)區(qū)域，分析各區(qū)域氣象變化規(guī)律，供實(shí)際應(yīng)用參考。

參考文獻(xiàn)

［1］Khan A M Rajpoot N Treanor D et al.A nonlinear mapping ap?proach to stain normalization in digital histopathology images using image?specific color deconvolution J .IEEE Transactions on Bio?medical Engineering 2014 61 6 1729?1738.

［2］Magee D Treanor D Crellin D et al.Colour normalisation in digitalhistopathology images C //Optical Tissue Image analysis in Mi?croscopy Histopathology and Endoscopy MICCAI Workshop London UK 2009 100?111.

［3］詹芳芳 胡偉 袁國(guó)棟.二維LIC矢量場(chǎng)可視化算法的研究及改進(jìn) J .計(jì)算機(jī)科學(xué) 2013 40 9 257?261.

［4］Wang Quan Tang Xiaoan Zhang Junda et al.An approach of vector field texture visualization based on field driven strength C //2014 International Conference on Information and Communications Tech?nologies Nanjing China 2014 1?5.

［5］Bachthaler S Weiskopf D.Animation of orthogonal texture patterns for vector field visualization J .IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2008 14 4 741?755.

［6］Zhang Wenyao Deng Jianquan.Topology?driven Streamline Seeding for 2D Vector Field Visualization C //Proceedings 2009 IEEE In?ternational Conference on Systems Man and Cybernetics San An?tonio Texas USA 2009 4901?4905.

［7］王吉奎 李曉亮 賈小鳴.基于氣象數(shù)據(jù)的2.5維面構(gòu)造與應(yīng)用J .氣象水文海洋儀器 2009 3 1 22?23.

［8］龔琳.基于2.5維面的氣象數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——以風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示為例 J .測(cè)繪科學(xué) 2010 35 3 56?58.

［9］嚴(yán)丙輝.結(jié)合地理信息的氣象數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) D .浙江 浙江大學(xué) 2013.

［10］芮小平.空間信息可視化關(guān)鍵技術(shù)研究 D .北京 中科院遙感應(yīng)用研究所 2004.

［11］羅健欣 胡谷雨 倪桂強(qiáng).平行流形空間光線投射高度場(chǎng)可視化算法 J .計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào) 2013 25 3 356?362.

［12］Luo Jianxin Ni Guiqiang Hu Guyu et al.Spherical Projective Displacement Mesh C //IEEE International Conference on Com?puter?Aided Design and Computer Graphics San Jose California USA 2011 111?118.

［13］陳夢(mèng)云 孟新 彭曉東.正二十面體全球剖分模型的Geometry Clipmap球面繪制 J .遙感學(xué)報(bào) 2014 18 5 1059?1071.

Nonlinear mapping based meteorological data visualization and application

NIE Jun?lan1 2LIU Yi?meng1 2CHEN He?min1 2
1.School of Information Science and Engineering Yanshan University Qinhuangdao Hebei 066004 China 2.The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province Yanshan University Qinhuangdao Hebei 066004 China

AbstractThe traditional data analysis methods based on 2.5 dimensional surfaces are singularity not fully integrated with geograph?ical information and difficult to obtain the change characteristics and laws of meteorological data in any region.To solve the problem the nonlinear data mapping method in 2.5 dimensional surface visualization is proposed.The data is applied to the sphere after coordi?nate transformation and then fast rendered with GPU.The global meteorological data visualization is analyzed from the region and the time domain the data analysis results of the regional information which is extracted interactively are displayed and reversely displayed quantitatively.The time dimension is introduced to display the mutative trend of meteorological data in selected area and the results of statistical analysis are showed in different ways.The experimental results show that visualization and the visual analysis methods in this paper can express and analyze the relation between time and space of meteorological data intuitively and clearly.Furthermore the intui?tive visual effects and real?time interactive means make the meteorological forecast and data analysis more easier.

Key words2.5 dimensional surfaces nonlinear data mapping GPU real?time interaction visual analysis

作者簡(jiǎn)介：?聶俊嵐（1962?），女，湖北漢川人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)仿真，Email：niejll3＠163.com。

基金項(xiàng)目：國(guó)家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃；河北省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（1420311D）；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（F2013203099）；燕山大學(xué)青年教師自主研究計(jì)劃課題（13LGB016）；河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（ZH2012016）。

收稿日期：2014?12?08

文章編號(hào)：1007?791X（2015）03?0276?07

DOI：10.3969/j.issn.1007?791X.2015.03.012

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類號(hào)：TP391