段芃芃，劉 鋰

(成都理工大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院，四川 樂山 614007)

0 引 言

三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)[1]可以真實(shí)反映所有動(dòng)物、農(nóng)作物等的信息，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物和動(dòng)物的生長(zhǎng)情況。然而，三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)需要的三維模型多、地形數(shù)據(jù)處理難、空間數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)表復(fù)雜、數(shù)據(jù)檢索速度慢、后續(xù)擴(kuò)展困難等問題，極大地限制了三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的發(fā)展。因此，結(jié)合好三維模型和三維地形、融合各個(gè)層次的數(shù)據(jù)以及優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索是實(shí)現(xiàn)三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的關(guān)鍵。三維農(nóng)場(chǎng)中所有動(dòng)物內(nèi)容顯示與農(nóng)場(chǎng)實(shí)地完全一致，管理者可在地圖上不同區(qū)域顯示動(dòng)物信息、智能查詢監(jiān)測(cè)的動(dòng)物信息等，管理者可足不出戶地檢查動(dòng)物的健康狀態(tài)和生長(zhǎng)情況等，可以在農(nóng)場(chǎng)主展區(qū)以園區(qū)VR引導(dǎo)的方式高效立體向客戶進(jìn)行三維展示，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。這也將是智慧農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的新趨勢(shì)[2]。在農(nóng)業(yè)信息化管理、農(nóng)業(yè)信息化監(jiān)測(cè)，以及三維地形建模和三維農(nóng)場(chǎng)的三維虛擬系統(tǒng)等方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)開展了諸多研究，建立了多個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)。例如，基于ArcGIS三維地形可視化及其應(yīng)用研究(劉陽，2009)，基于VRP的三維農(nóng)場(chǎng)游戲的動(dòng)態(tài)顯示(王洋等，2011)，基于VRP的虛擬農(nóng)場(chǎng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(鄭鶴成等，2012)，等等，為三維虛擬農(nóng)場(chǎng)的建設(shè)提供了研究方向和技術(shù)支持。戴建國(guó)等(2012)研究了基于國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)規(guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式下作物生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)，融合RS和GIS技術(shù),提供了農(nóng)業(yè)信息采集、錄入、管理、統(tǒng)計(jì)分析等功能。程曉蕾等(2017)研究了實(shí)時(shí)監(jiān)控和決策的農(nóng)場(chǎng)信息管理系統(tǒng)，提供了農(nóng)場(chǎng)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和決策分析。王慧(2011)研究了農(nóng)場(chǎng)農(nóng)業(yè)資源管理服務(wù)信息系統(tǒng)。李寧(2017)研究了GIS管理智慧農(nóng)場(chǎng)，研究了農(nóng)場(chǎng)信息分析、決策和統(tǒng)計(jì)。

目前大量的研究表明，并沒有關(guān)于三維數(shù)字農(nóng)場(chǎng)的信息管理方面的研究，相關(guān)的報(bào)道非常少，而且也缺乏相關(guān)的技術(shù)方案。因此，文中以三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)信息平臺(tái)的建設(shè)為研究點(diǎn)，對(duì)平臺(tái)的設(shè)計(jì)、三維虛擬系統(tǒng)的構(gòu)建、數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)檢索進(jìn)行分析和研究。從傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)發(fā)展方式到三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的實(shí)現(xiàn)，對(duì)三維虛擬系統(tǒng)[3]、多維數(shù)據(jù)融合[4]和數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化[5]關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。結(jié)合空間信息數(shù)據(jù)、三維模型數(shù)據(jù)、三維地形數(shù)據(jù)，提出三維虛擬系統(tǒng)的快速、高效的實(shí)現(xiàn)方法；將多個(gè)層面的分散信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，動(dòng)態(tài)管理，建立一個(gè)便于后續(xù)擴(kuò)展和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)；對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的檢索優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)顯示和系統(tǒng)響應(yīng)的速度。

1 三維虛擬系統(tǒng)

三維虛擬系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)主要包括遙感影像數(shù)據(jù)正射糾正、矢量化二維數(shù)字地圖、地圖空間配準(zhǔn)、三維地表數(shù)據(jù)建模、三維建筑和農(nóng)作物建模、紋理數(shù)據(jù)處理、屬性數(shù)據(jù)處理等，采用ArcGIS、SketchUP和SuperMap技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行快速實(shí)現(xiàn)。

(1)三維地表數(shù)據(jù)模型。

遙感影像數(shù)據(jù)和DEM的緊密結(jié)合，完成地形數(shù)字化的真實(shí)表達(dá)[6]。DEM特征提取中主要包括地形特征和水系特征的提取。通過遙感影像數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)的正射糾正，得到正射影像數(shù)據(jù)作為三維地表建模的基本數(shù)據(jù)，可以制作高精度的三維地表模型，通過紋理數(shù)據(jù)的貼圖可以達(dá)到逼真的效果。

(2)二維數(shù)字地圖處理。

二維數(shù)據(jù)矢量化的實(shí)質(zhì)是將一幅原始的影像圖的點(diǎn)通過某種方式進(jìn)行掃描讀取再轉(zhuǎn)換為二維的坐標(biāo)保存下來。經(jīng)過矢量化后的數(shù)據(jù)就是二維數(shù)字地圖，可以直接作為三維建筑中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來使用。但這些數(shù)據(jù)不具備高程值，導(dǎo)致二維數(shù)據(jù)無法在三維場(chǎng)景中進(jìn)行顯示，而且坐標(biāo)數(shù)據(jù)也有一定的偏移。為了使二維數(shù)字地圖數(shù)據(jù)可以跟空間信息以及三維信息完全貼合，就需要進(jìn)行一些處理。首先是進(jìn)行空間配準(zhǔn)保證坐標(biāo)數(shù)據(jù)的吻合；其次是基于紋理的方法進(jìn)行處理，通過讀取矢量數(shù)據(jù)，將二維數(shù)字地圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為紋理圖像，在地形繪制時(shí)采用紋理映射的發(fā)法進(jìn)行繪制，完成二維數(shù)字地圖數(shù)據(jù)和三維地形的融合[7]。

(3)紋理數(shù)據(jù)處理。

在三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的建設(shè)中，紋理圖像主要包括在地貌地形上以及建筑物各個(gè)可以進(jìn)行顯示的面上的一個(gè)展示。對(duì)于紋理數(shù)據(jù)，可以從實(shí)際自行拍攝的照片進(jìn)行處理，或者從專業(yè)的攝影圖中根據(jù)需要將照片處理成不同類型的圖像，還可以直接從已經(jīng)入庫的庫存里按需要來提取獲得、通過分形產(chǎn)生的紋理等[8]。

(4)屬性數(shù)據(jù)庫建庫。

屬性數(shù)據(jù)采集內(nèi)容包括：(1)頂面貼圖圖片、側(cè)面貼圖圖片、地物名稱、建筑物層數(shù)、農(nóng)作物等；(2)道路寬度、公路等級(jí)等；(3)植被的名稱、種類、高度等；(4)其他模型對(duì)應(yīng)的名稱、貼圖等。

(5)二、三維數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)。

二、三維數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的關(guān)鍵在于地表模型和二維數(shù)字地圖數(shù)據(jù)的無縫融合[9]，使得坐標(biāo)數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)。三維地表模型和二維數(shù)字地圖一一對(duì)應(yīng)，三維模型和紋理數(shù)據(jù)通過坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行導(dǎo)入，保證了二維坐標(biāo)和三維模型的對(duì)應(yīng)。二維數(shù)字地圖數(shù)據(jù)、紋理數(shù)據(jù)、三維模型數(shù)據(jù)和三維地形地表模型一體化顯示，實(shí)現(xiàn)了三維農(nóng)場(chǎng)虛擬系統(tǒng)。

2 多維數(shù)據(jù)融合技術(shù)

三維農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。由于農(nóng)場(chǎng)的動(dòng)物數(shù)據(jù)復(fù)雜、空間信息復(fù)雜、模型紋理數(shù)據(jù)多、品種多，物種數(shù)量多，信息量大，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性復(fù)雜等，在數(shù)據(jù)管理上面臨了很多問題，如數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)困難、信息交互性差、數(shù)據(jù)查詢繁瑣、數(shù)據(jù)表冗余、多維數(shù)據(jù)融合難度大等。

三維農(nóng)場(chǎng)的動(dòng)物數(shù)據(jù)包括三維模型、紋理數(shù)據(jù)、空間坐標(biāo)信息、編號(hào)、分類以及各個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期詳細(xì)的喂養(yǎng)情況等。通過對(duì)數(shù)據(jù)量的分析，三維數(shù)字農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)信息屬于大數(shù)據(jù)的范疇，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的思想設(shè)計(jì)，造成數(shù)據(jù)表冗余、數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)度復(fù)雜，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)查詢效率低，信息交互性差，數(shù)據(jù)響應(yīng)速度慢。不便于數(shù)據(jù)量的后續(xù)擴(kuò)展。

文中根據(jù)“大地圖”、“大數(shù)據(jù)”的思想，為每個(gè)品種的飼養(yǎng)動(dòng)物制定個(gè)性化數(shù)據(jù)庫的解決方案，以農(nóng)場(chǎng)的動(dòng)物為個(gè)性化研究對(duì)象，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的邏輯設(shè)計(jì)，能夠很好地解決系統(tǒng)的需求。在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)發(fā)展中，大數(shù)據(jù)和個(gè)性化設(shè)計(jì)是用戶體驗(yàn)的未來。個(gè)性化設(shè)計(jì)更依賴于大數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)對(duì)農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的各種數(shù)據(jù)記錄、三維模型、紋理數(shù)據(jù)、空間信息，突出個(gè)性化設(shè)計(jì)與大數(shù)據(jù)之間的交互。具體的設(shè)計(jì)過程如下：

首先是針對(duì)三維農(nóng)場(chǎng)中飼養(yǎng)動(dòng)物的各種屬性信息數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類劃分，進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，分別建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表。如：將抽象復(fù)雜對(duì)象具體化為數(shù)據(jù)信息，分類為模型、紋理、坐標(biāo)信息、農(nóng)場(chǎng)信息、生長(zhǎng)情況、飼養(yǎng)情況等，建立三維模型的數(shù)據(jù)表、紋理數(shù)據(jù)表、坐標(biāo)信息數(shù)據(jù)表、農(nóng)場(chǎng)信息數(shù)據(jù)表等。

經(jīng)過分類建庫后，復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和層次變得清晰，而且便于后續(xù)擴(kuò)展和數(shù)據(jù)海量增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)管理。此后只需要建立一個(gè)農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物與其對(duì)應(yīng)的各屬性數(shù)據(jù)模塊之間的邏輯關(guān)系，完成動(dòng)態(tài)屬性數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理。具體設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

完成了動(dòng)態(tài)屬性數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理后，設(shè)置個(gè)性化數(shù)據(jù)庫，將每個(gè)動(dòng)物對(duì)應(yīng)的編號(hào)與動(dòng)態(tài)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，便于數(shù)據(jù)信息在三維數(shù)字化平臺(tái)上進(jìn)行顯示。這樣的設(shè)計(jì)方法既可以將復(fù)雜的信息進(jìn)行簡(jiǎn)化分類管理，也便于數(shù)據(jù)較好的展現(xiàn)，并能充分體現(xiàn)出各個(gè)農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的個(gè)性化生長(zhǎng)特征和生長(zhǎng)情況，同時(shí)也便于信息檢索。

3 數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化

系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)表較多，數(shù)據(jù)量較大。數(shù)據(jù)的訪問和檢索，直接影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度和數(shù)據(jù)的精確度。因此需要對(duì)數(shù)據(jù)庫的檢索進(jìn)行優(yōu)化。從圖2可以得知，每一個(gè)動(dòng)物對(duì)應(yīng)多個(gè)數(shù)據(jù)表，因此采用傳統(tǒng)的邏輯關(guān)聯(lián)的思想：多表之間的級(jí)聯(lián)查詢。假設(shè)滿足所有動(dòng)物的屬性數(shù)據(jù)要求需要n個(gè)表，則需要建立n個(gè)數(shù)據(jù)表。若從n個(gè)數(shù)據(jù)表中獲取信息，則需要采用連接運(yùn)算符JOIN。

下面分析JOIN的原理以及查詢的時(shí)間開銷。假如要對(duì)4個(gè)表進(jìn)行信息查詢，需要進(jìn)行3次連接，SQL語句如下：

SELECT*from A,B,C,D WHERE

A.ANIMAL_ID=B.ANIMAL_ID

AND A.ANIMAL_ID=C.ANIMAL_ID

AND A.ANIMAL_ID=D.ANIMAL_ID

該語句可能采用的數(shù)據(jù)表連接情況如圖2所示。

圖2 連接查詢執(zhí)行過程

在數(shù)據(jù)庫中，JOIN的連接方式有3種，分別是哈希、合并、嵌套。每個(gè)連接有三種可能性，總共有34種可能性。如果是10次連接，則可能性是310種，依次推出n次連接，為3n種可能[10]。

數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器中，提供了多種算法，優(yōu)化器真正的工作是在有限時(shí)間里找到一個(gè)好的解決方案[11]。

常見的是動(dòng)態(tài)規(guī)劃，在小規(guī)模的查詢中，很可能采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法[12]，它的處理方式如圖3所示，時(shí)間復(fù)雜度為O(3n)。

貪婪算法，即逐步尋找最佳算法，先處理一條JOIN，接著每一步按照同樣規(guī)則加一條新的JOIN。比如一個(gè)針對(duì)4張表(A，B，C，D)3次JOIN的查詢，為了簡(jiǎn)化把嵌套JOIN作為可能的連接方式，按照使用最低成本的連接規(guī)則，直接從4個(gè)表里選一個(gè)開始(比如A)。計(jì)算每一個(gè)與A的連接(A作為內(nèi)關(guān)系或外關(guān)系)，發(fā)現(xiàn)“A JOIN B”成本最低，計(jì)算每一個(gè)與“A JOIN B”的結(jié)果連接的成本(“A JOIN B”作為內(nèi)關(guān)系或外關(guān)系)，發(fā)現(xiàn)“(A JOIN B) JOIN C”成本最低，計(jì)算每一個(gè)與“(A JOIN B) JOIN C”的結(jié)果連接的成本，最后確定執(zhí)行計(jì)劃“(((A JOIN B) JOIN C) JOIN D)”。這樣該算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(N*logN)。

數(shù)據(jù)庫查找，執(zhí)行類似SELECT*from A WHERE ANIMAL_ID=“10 091”這樣的SQL語句時(shí)，查詢的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，將多個(gè)級(jí)聯(lián)查找的方式，轉(zhuǎn)換為多個(gè)單表簡(jiǎn)單查詢，就可以將時(shí)間復(fù)雜度降到N*O(1)，也就是O(N)。

文中通過建立一套數(shù)據(jù)檢索表的方法，避免了表之間的連接查詢，將多個(gè)級(jí)聯(lián)查找簡(jiǎn)化為多個(gè)單表的數(shù)據(jù)查詢。將查詢的時(shí)間復(fù)雜度降到O(N)。具體的設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化設(shè)計(jì)

哈希表是根據(jù)關(guān)鍵碼值而直接進(jìn)行訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過把關(guān)鍵碼值映射到表中一個(gè)位置來訪問記錄，以加快查找速度[13]。根據(jù)該特點(diǎn)，可以使用哈希表來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，從而簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，便于數(shù)據(jù)快速處理。

圖4中的哈希表字段的值由0和1按照一定的序列組成，該序列也是動(dòng)物對(duì)象對(duì)應(yīng)每張個(gè)性數(shù)據(jù)表的排列序列，反映對(duì)應(yīng)了數(shù)據(jù)表的情況。其中值為1表示含有該數(shù)據(jù)表，0表示不含該數(shù)據(jù)表。這樣就可以將每個(gè)動(dòng)物所需要對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表，通過哈希表的序列得出。獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)，只需要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行單個(gè)查詢，這樣最壞情況下的查詢復(fù)雜度為O(N)。

針對(duì)O(N)和O(n*logn)可以測(cè)算出，當(dāng)處理2 000條數(shù)據(jù)時(shí)，O(n)會(huì)消耗2 000次運(yùn)算，O(n*logn)會(huì)消耗約14 000次運(yùn)算；當(dāng)處理1 000 000條元素時(shí)，O(n)會(huì)消耗1 000 000次運(yùn)算，O(n*logn)會(huì)消耗14 000 000次運(yùn)算。通過比較，隨著數(shù)據(jù)量的增大，O(n)比O(n*logn)快20倍左右。

對(duì)于普通的數(shù)據(jù)庫級(jí)聯(lián)查找時(shí)間復(fù)雜度為O(3n)，顯然不適合對(duì)農(nóng)場(chǎng)未來海量數(shù)據(jù)的擴(kuò)展方式，采用優(yōu)化的級(jí)聯(lián)查找最好的情況為O(N*logN)，也比O(N)慢近20倍的速度。通過優(yōu)化檢索機(jī)制，將時(shí)間復(fù)雜度降到了O(N)。對(duì)于當(dāng)今處理器每秒可處理上億次的運(yùn)算，對(duì)于海量數(shù)據(jù)，處理時(shí)間在毫秒級(jí)～秒級(jí)之間，該時(shí)間復(fù)雜度適合海量數(shù)據(jù)的擴(kuò)展。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)分析

4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

文中研究的平臺(tái)立足于創(chuàng)新生態(tài)、低碳、循環(huán)、智慧的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園。目前在四川省樂山市某農(nóng)場(chǎng)在奶牛、雞、鴨和豬等動(dòng)物的飼養(yǎng)情況和健康狀況監(jiān)測(cè)方面成功進(jìn)行了數(shù)據(jù)測(cè)試，檢測(cè)內(nèi)容包括動(dòng)物區(qū)域分布管理、飼養(yǎng)情況、健康狀況及三維場(chǎng)景漫游、動(dòng)物精確定位等，同時(shí)還提供了模擬規(guī)劃功能[14-15]。針對(duì)不同用戶的瀏覽方式，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從任意圖層或者任意角度對(duì)地貌地物的三維瀏覽，提供了多種三維漫游和瀏覽方式。用戶在網(wǎng)站頁面點(diǎn)擊查詢功能，并選擇相應(yīng)的動(dòng)物類型、飼養(yǎng)周期、動(dòng)物特點(diǎn)等查詢條件后，系統(tǒng)將符合該查詢條件的所有數(shù)據(jù)以列表形式進(jìn)行展示，用戶點(diǎn)擊任何一個(gè)動(dòng)物，即可進(jìn)行三維定位以及空間屬性信息的展示。系統(tǒng)提供了農(nóng)場(chǎng)區(qū)域的查詢，通過查詢不同的區(qū)域，顯示不同區(qū)域動(dòng)物的情況。

圖4 三維農(nóng)場(chǎng)展示

圖4(a)展示了系統(tǒng)三維漫游的效果。系統(tǒng)三維漫游提供了多種智能的、高效的、個(gè)性化的漫游方式。三維場(chǎng)景中選擇打開場(chǎng)景，就可以看到整個(gè)數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的全景，可以選擇不同物種，可以選擇不同區(qū)域，可以根據(jù)屬性的不同有規(guī)律地選擇對(duì)同類物種進(jìn)行同時(shí)漫游的過程，可以自定義路線等多種方式進(jìn)行三維場(chǎng)景的漫游。

圖4(b)展示了區(qū)域檢索、區(qū)域三維場(chǎng)景展示、基本信息展示、區(qū)域定位以及區(qū)域管理等功能。通過對(duì)農(nóng)場(chǎng)區(qū)域的選擇，或者區(qū)域的查找，系統(tǒng)根據(jù)分區(qū)的中心坐標(biāo)位置，對(duì)該區(qū)域行定位，實(shí)現(xiàn)三維可視化場(chǎng)景的展示、定位和近景轉(zhuǎn)換?？梢钥焖俣ㄎ坏讲樵儏^(qū)域的圖層，對(duì)查詢區(qū)域進(jìn)行近景觀看，實(shí)時(shí)了解農(nóng)場(chǎng)植被、生物的生長(zhǎng)情況；通過選擇漫游可以將整個(gè)農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行局部細(xì)致的查看，了解每個(gè)地塊、地物的屬性特征以及生長(zhǎng)情況。

4.2 數(shù)據(jù)分析

文中對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了具體數(shù)據(jù)的測(cè)試，測(cè)試內(nèi)容包括三維模型、個(gè)性化數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)記錄項(xiàng)和動(dòng)物種類，如表1所示。

表1 測(cè)試數(shù)據(jù)內(nèi)容

測(cè)試計(jì)算機(jī)為四核處理器，CPU為Intel Core i5-4590 3.30 GHz，內(nèi)存8 G。系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間測(cè)試包括了三維模型加載時(shí)間、數(shù)據(jù)信息加載時(shí)間和動(dòng)物屬性查詢，如表2所示。

表2 系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間 s

從表2可以看出，三維模型加載時(shí)間較長(zhǎng)，由于采用的是普通性能的PC機(jī)，而且模型數(shù)量有5 300多個(gè)，三維加載花費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)。通過個(gè)性數(shù)據(jù)索引表的建立，優(yōu)化了整個(gè)查詢系統(tǒng)，在進(jìn)行所有動(dòng)物數(shù)據(jù)信息加載時(shí)，其實(shí)加載的只是個(gè)性數(shù)據(jù)索引表，包含了編號(hào)、坐標(biāo)以及個(gè)性數(shù)據(jù)哈希表，完成加載只用了3 s，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)加載，提升了系統(tǒng)速度。在進(jìn)行動(dòng)物屬性查詢時(shí)，采用了優(yōu)化查詢，完成時(shí)間為0.3 s。

在三維數(shù)據(jù)加載、多維數(shù)據(jù)的融合以及數(shù)據(jù)檢索的優(yōu)化方面，通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試和數(shù)據(jù)分析，文中設(shè)計(jì)的三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)，在系統(tǒng)響應(yīng)方面體現(xiàn)了較好的效果，從系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間上來看，滿足了后續(xù)大數(shù)據(jù)的擴(kuò)充。

5 結(jié)束語

結(jié)合了GIS技術(shù)、三維建模技術(shù)、多維數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)檢索技術(shù)實(shí)現(xiàn)了三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)信息管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了三維展示和漫游、三維GIS、動(dòng)態(tài)屬性查詢分析等功能，推動(dòng)了三維數(shù)字農(nóng)場(chǎng)信息化的發(fā)展。采用ArcGIS、SketchUP和SuperMap技術(shù)平臺(tái)的三維虛擬技術(shù)，高效、快速地實(shí)現(xiàn)了三維虛擬系統(tǒng)；采用多維數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對(duì)零散、孤立、復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了個(gè)性化的動(dòng)態(tài)管理設(shè)計(jì)，有效整合了各類數(shù)據(jù)信息，建立了便于管理和數(shù)據(jù)操作的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)；采用數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化技術(shù)，通過分析多表數(shù)據(jù)查詢的時(shí)間復(fù)雜度，設(shè)計(jì)個(gè)性化數(shù)據(jù)索引表，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，檢索優(yōu)化，使數(shù)據(jù)檢索性能得以提升。實(shí)現(xiàn)了三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)的三維虛擬平臺(tái)的立體化展示，三維數(shù)據(jù)與二維空間數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)的有機(jī)結(jié)合，三維動(dòng)物的屬性信息的快速查詢；提高了農(nóng)場(chǎng)的立體化展示、科學(xué)數(shù)據(jù)管理、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和管理，有助于推動(dòng)農(nóng)業(yè)信息化與三維虛擬技術(shù)和GIS技術(shù)的快速深度融合發(fā)展。該技術(shù)為三維數(shù)字化農(nóng)場(chǎng)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)參考和理論依據(jù)。