王志軍，豆喜朋，賈智樂，楊燦燦

（1.河南省水利勘測有限公司，河南 鄭州 450003；2.安徽滁州學(xué)院，安徽 滁州239000）

井上下一體化三維場景優(yōu)化表達(dá)研究

王志軍1，豆喜朋1，賈智樂1，楊燦燦2

（1.河南省水利勘測有限公司，河南 鄭州 450003；2.安徽滁州學(xué)院，安徽 滁州239000）

針對礦區(qū)地上下海量、多源空間數(shù)據(jù)在組織調(diào)度時，程序運(yùn)行效率低、表達(dá)效果不理想的問題，提出了多層次混合索引策略。對多源空間數(shù)據(jù)進(jìn)行地上下一體化的組織管理，在兼顧不同數(shù)據(jù)模型表達(dá)優(yōu)勢的同時，通過模型之間的拓?fù)潢P(guān)系和空間索引，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)模型之間的邏輯整合，構(gòu)建渾然一體的地上下一體化三維空間數(shù)據(jù)組織模型。該模型可快速查詢、選取目標(biāo)數(shù)據(jù)，同時根據(jù)屏幕分辨率來判斷抽稀級別，通過要素抽稀算法消除了大數(shù)據(jù)量顯示時視覺裂縫、抖動、突跳等問題，極大地改善了三維可視化效果。

礦區(qū)；三維場景；空間索引；要素抽稀

自“數(shù)字礦山”、“感知礦山”等概念相繼提出以來，三維礦山系統(tǒng)的搭建也步入一個新的階段。地上下空間數(shù)據(jù)的高度集成是礦區(qū)空間數(shù)據(jù)的顯著特點(diǎn)，然而有關(guān)地上下的空間數(shù)據(jù)集成表達(dá)的研究相對較少，主要的難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)的多元、異質(zhì)、異構(gòu)特性及其集成的復(fù)雜性。礦區(qū)地上下三維可視化表達(dá)系統(tǒng)對空間數(shù)據(jù)類型不斷多樣化、復(fù)雜化、數(shù)據(jù)量不斷增大等問題不能很好地解決。各種空間實(shí)體在幾何結(jié)構(gòu)、內(nèi)部特性等方面都具有不規(guī)則性、不確定性、非均勻性等三維、動態(tài)特征。本文針對以上問題，從三維空間索引建立和可視化優(yōu)化表達(dá)兩方面對目前主流算法進(jìn)行改進(jìn)，使三維空間數(shù)據(jù)組織調(diào)度技術(shù)能夠不斷適應(yīng)外部環(huán)境的變化，滿足用戶的需求。

1 多層次混合空間索引的建立

常見的空間索引有格網(wǎng)索引、BSP樹索引、四叉樹索引、八叉樹索引、KD樹索引、R樹索引和R樹變種索引等，詳細(xì)分類如圖1所示。

圖1 常見空間索引

礦區(qū)模型空間分布范圍較廣，不同礦區(qū)內(nèi)的模型彼此不連續(xù)，同一礦區(qū)模型在立體空間上還分為不同的中段，這些特點(diǎn)致使目前沒有一種索引可以高效地對其進(jìn)行管理組織。不同的索引也都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。如BSP樹將空間逐級進(jìn)行一分為二的劃分，可以很好地適應(yīng)空間對象的分布情況，但是BSP樹構(gòu)樹深度往往較大，檢索速度相對較慢，不利于查詢、增加、刪除、修改等操作；R樹利用空間對象的外接最小包圍盒遞歸劃分空間，但是R樹區(qū)域之間會經(jīng)常出現(xiàn)重疊，搜索時易出現(xiàn)多路徑現(xiàn)象，效率較低；R樹變種對這一缺點(diǎn)有改進(jìn)，但并不完善。面向海量、廣域、不連續(xù)、多層次的模型實(shí)現(xiàn)查詢、組織調(diào)度和可視化，單單使用一種索引機(jī)制是不可行的。通過對各種空間索引方法及其分割策略的對比分析，設(shè)計(jì)了一種多層次混合三維空間模型索引，實(shí)現(xiàn)了不同礦區(qū)、不同高度數(shù)據(jù)索引的建立，達(dá)到了井上下模型數(shù)據(jù)的快速索引調(diào)度的目的。

首先采用一級格網(wǎng)索引，把不同的礦區(qū)分割開，如圖2所示。對于每個礦區(qū)不同高度地形數(shù)據(jù)、地表模型數(shù)據(jù)等采用線性索引，快速定位不同高度的模型，在同一高度中段內(nèi)采用KD樹對模型索引，對于單一模型采用層次包圍盒，完成模型面片索引。這樣不僅可以快速定位到每個礦區(qū)的每個模型，還可以快速定位到每個模型的面片，實(shí)現(xiàn)井上下不同類型、多源異構(gòu)三維模型索引的建立，實(shí)現(xiàn)礦區(qū)空間數(shù)據(jù)的快速調(diào)度。

圖2 一級格網(wǎng)索引

圖3 多層次混合三維空間索引

按照圖3所示索引組織方式，多層混合索引構(gòu)建的過程分為以下幾個步驟：

1）用格網(wǎng)索引把國家劃定的礦務(wù)集團(tuán)范圍組織起來，以礦區(qū)經(jīng)緯度范圍建立索引，按照格網(wǎng)順序存儲，這樣查詢效率較高。

2）對于每個礦區(qū)不同高度地形數(shù)據(jù)、地表模型采用線性索引快速定位。由于礦區(qū)空間明確劃分為地上、地表、地下，地下地質(zhì)結(jié)構(gòu)具有分層性，巷道走向往往和巖層或煤層一致，這就導(dǎo)致了特定礦區(qū)巷道模型呈分層分布，而線性索引可以快速定位到地上、地表、地下特定的模型，從而減少大量冗余模型的搜索時間。

3）在同一高度內(nèi)采用KD樹對模型索引。KD樹是由二叉搜索樹推廣而來的，用于K維檢索樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用K-1維的超平面劃分K維空間。在對KD樹查找某個給定元組的值時，查找的過程和在二叉樹中一樣，在每個結(jié)點(diǎn)內(nèi)部找到下一層要訪問的結(jié)點(diǎn)，并沿著這樣的搜索方式從根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)。構(gòu)建KD樹的時候以每個模型的幾何中心點(diǎn)為超平面劃分結(jié)點(diǎn)，以模型外接包圍盒為結(jié)點(diǎn)對應(yīng)的空間范圍。

4）對于同一模型采用層次包圍盒快速定位模型面片。為單個模型的每個區(qū)域構(gòu)建區(qū)域包圍盒，用包圍盒判斷盒子內(nèi)的所有面片要素是否是檢索目標(biāo)。這樣可以大大加快目標(biāo)面片的檢索速度。

2 三維場景優(yōu)化表達(dá)

通過多層次混合空間索引的建立，可以快速選取井上下復(fù)雜三維場景中所需要表達(dá)的數(shù)據(jù)，然而視口內(nèi)同一類對象較多時，表達(dá)效果往往不理想。如每段巷道都對應(yīng)有屬性值，如果把每個屬性要素都顯示出來，在視點(diǎn)較高時，標(biāo)注密集在一個小的范圍，不僅不友好，而且極大增加了CPU負(fù)荷，如圖4a所示。

圖4 抽稀前后效果圖

大量點(diǎn)要素密集顯示是最常遇到的問題，研究如何更好地顯示點(diǎn)要素的符號以及標(biāo)注是非常實(shí)用的。對于這種情況，常規(guī)的處理方法是對點(diǎn)進(jìn)行類型劃分。例如，在某一視點(diǎn)位置處僅顯示某一類型的點(diǎn)。但該方法存在一個問題，假定只顯示某一類型的點(diǎn)，這些點(diǎn)依舊是大量而密集，若沒有字段進(jìn)行再劃分的話，還是會出現(xiàn)同樣的現(xiàn)象。一些學(xué)者提出對點(diǎn)進(jìn)行分散，如果只是追求顯示效果，該方法是可取的，并且可以采用隨機(jī)函數(shù)計(jì)算分散系數(shù)。但在實(shí)際應(yīng)用中，這類方法不可取，因?yàn)榉稚⒑蟮囊嘏c要素原始位置發(fā)生錯位，即原本在模型左邊的點(diǎn)分散后可能離散到模型右邊去了。

在分析井上下各類模型實(shí)際分布特征的基礎(chǔ)上，設(shè)定抽稀規(guī)則?；驹硎鞘紫劝凑斩壘€性索引定位到的某類模型要素構(gòu)建的KD樹，然后從KD樹的根結(jié)點(diǎn)開始，把樹結(jié)點(diǎn)投影到屏幕空間上，經(jīng)過設(shè)定投影換算，換算關(guān)系為：p=r2/d×Np（p為投影后屏幕空間的像素點(diǎn)個數(shù)；r是樹結(jié)點(diǎn)所在空間的包圍盒半徑；d是虛擬相機(jī)到目標(biāo)點(diǎn)的距離；Np為屏幕總像素個數(shù)），樹結(jié)點(diǎn)的包圍盒和屏幕空間上一定像素點(diǎn)唯一對應(yīng)，當(dāng)結(jié)點(diǎn)包圍盒對應(yīng)的屏幕空間像素值小于某一個閾值時，開始對這個樹結(jié)點(diǎn)顯示，如果結(jié)點(diǎn)不是葉子結(jié)點(diǎn)，那么只顯示距離當(dāng)前包圍盒中心最近的結(jié)點(diǎn)；當(dāng)結(jié)點(diǎn)包圍盒對應(yīng)的屏幕空間像素值大于設(shè)定的閾值時，繼續(xù)對當(dāng)前結(jié)點(diǎn)分裂，直到當(dāng)前結(jié)點(diǎn)包圍盒對應(yīng)的屏幕空間像素值小于設(shè)定的閾值。

圖5 抽稀算法

如圖5所示，H3結(jié)點(diǎn)處包圍盒經(jīng)過投影變換公式對應(yīng)屏幕空間S1對應(yīng)的像素點(diǎn)， H3包圍盒包含了結(jié)點(diǎn)C、D、E，如果S1范圍內(nèi)像素個數(shù)小于設(shè)定的像素閾值K，則S1空間范圍內(nèi)只顯示結(jié)點(diǎn)C、D、E中最接近中心點(diǎn)位置的一個要素；如果S1范圍內(nèi)像素個數(shù)大于設(shè)定的像素閾值K，則結(jié)點(diǎn)H3繼續(xù)向下分裂，得到葉子結(jié)點(diǎn)C和非葉子結(jié)點(diǎn)H4，葉子結(jié)點(diǎn)C需要顯示，非葉子結(jié)點(diǎn)H4經(jīng)過投影換算對應(yīng)屏幕空間像素范圍S2，如果S2小于設(shè)定的閾值數(shù)K，則在結(jié)點(diǎn)D、E中選擇一個最接近S2中心位置的結(jié)點(diǎn)顯示。

該算法根據(jù)實(shí)際渲染屏幕的像素個數(shù)來判斷抽稀級別，設(shè)定一定的抽稀閾值后即可以保證視口內(nèi)的要素個數(shù)，算法具有較高的穩(wěn)定性。抽稀前后效果對比如圖4所示。

3 應(yīng)用分析

山西某礦搭建了井上下一體化三維空間數(shù)據(jù)可視化原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了地面高分辨遙感影像、15 m DEM、地表建筑物模型、道路網(wǎng)等矢量要素、地下鉆孔數(shù)據(jù)、巷道模型、地質(zhì)體模型、鉆孔模型等。

實(shí)驗(yàn)采用具有一定復(fù)雜度的不同場景，分別驗(yàn)證多層次空間索引和要素抽稀算法。系統(tǒng)硬件配置：處理器為四核Intel Core 2，主頻2．83 GHz、內(nèi)存2 G、顯卡為NVIDIA GeForce 310。視點(diǎn)1中模型數(shù)目為11 049，視點(diǎn)2中模型數(shù)目為23 182，視點(diǎn)3中模型數(shù)目為37 497。

表1 多層索引、要素抽稀綜合對比

如表1所示，在模型個數(shù)不變的情況下，使用多層空間索引、要素抽稀渲染效果更好，場景越復(fù)雜，使用多層空間索引、要素抽稀表達(dá)效果越明顯。可見多層空間索引和要素抽稀在模型繪制、顯示效果、系統(tǒng)運(yùn)行性能、減少內(nèi)存消耗方面都有大幅度提升。

4 結(jié) 語

本文通過對井上下三維場景可視化技術(shù)中相關(guān)算法的研究，改進(jìn)了井上下一體化的三維空間數(shù)據(jù)的組織方式，建立了一套空間索引體系，實(shí)現(xiàn)了礦區(qū)復(fù)雜場景中三維數(shù)據(jù)的一體化管理和快速調(diào)度；同時對三維可視化表達(dá)提出了穩(wěn)定性較高的要素抽稀算法。該算法根據(jù)實(shí)際渲染屏幕分辨率像素個數(shù)來判斷抽稀級別，所以設(shè)定一定的抽稀閾值后，可以保證視口內(nèi)的要素顯示個數(shù)。多層混合索引和要素抽稀的混合使用，不僅可快速查詢、定位目標(biāo)數(shù)據(jù)塊，而且可以消除視覺裂縫、抖動、突跳等表達(dá)問題，改善三維可視化效果。

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P208

B

1672-4623（2016）04-0013-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.04.005

王志軍，高級工程師，主要從事地理信息系統(tǒng)與工程測量方面的研究。

2015-03-09。

項(xiàng)目來源：滁州學(xué)院科研資助項(xiàng)目（2014kj02）。