楊明奇, 周 程, 付立軍, 王宏君, 安夢(mèng)良

1(中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049)

2(中國(guó)科學(xué)院 沈陽計(jì)算技術(shù)研究所, 沈陽 110168)

3(蘇交科集團(tuán)股份有限公司, 南京 210017)

隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展, 人類對(duì)地球的探索也在不斷推進(jìn).更多地質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)不斷被挖掘和擴(kuò)增, 從海量和復(fù)雜的地質(zhì)數(shù)據(jù)中獲取信息和知識(shí), 已成為當(dāng)今社會(huì)技術(shù)發(fā)展與研究的熱點(diǎn).人類社會(huì)不斷朝著信息化的方向發(fā)展, 與傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)相比, “容量大”,“結(jié)構(gòu)復(fù)雜”的特點(diǎn)的大數(shù)據(jù), 隱藏著知識(shí)與智慧, 并為人類理解世界和社會(huì)提供了新的契機(jī)[1].不斷積累形成大規(guī)模的數(shù)據(jù)真實(shí)反映了現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)空間的運(yùn)行演化過程, 有效的處理和洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏信息, 并將其轉(zhuǎn)化為知識(shí)充滿了巨大的挑戰(zhàn)[2].

地質(zhì)數(shù)據(jù)具有多元異構(gòu)、多模態(tài)、高度時(shí)空性、大容量高相關(guān)、低價(jià)值密度、復(fù)雜性與不確定性的特點(diǎn), 具有大數(shù)據(jù)的共有特征, 又有其自身特點(diǎn)[3].其復(fù)雜與不確定性的特點(diǎn)為地質(zhì)從業(yè)者分析數(shù)據(jù)帶來了困難.以一種更加有效的數(shù)據(jù)可視化方法, 直觀的展示地質(zhì)數(shù)據(jù), 作為決策分析的輔助手段并挖掘地質(zhì)數(shù)據(jù)真正的價(jià)值, 也是數(shù)據(jù)可視化研究發(fā)展的熱點(diǎn).

地質(zhì)數(shù)據(jù)種類多, 涵蓋范圍廣, 通過雷達(dá)采集的地表形變數(shù)據(jù)反映地表形變情況與沉降情況, 其中包含眾多地質(zhì)要素信息, 與地質(zhì)數(shù)據(jù)密不可分.針對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的可視分析也是地質(zhì)領(lǐng)域?qū)?zāi)害預(yù)警分析與數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域研究發(fā)展的熱點(diǎn).利用干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Rader, InSAR)獲取地表形變信息.通過有效的可視化手段, 對(duì)地形變化、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警, 地面沉降分析提供可靠的輔助和決策作用.形變監(jiān)測(cè)可視化在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用并研究取得了一系列成果.于軍等[4]針對(duì)蘇錫常地區(qū)地面沉降結(jié)構(gòu)三維可視化模型進(jìn)行了虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)研究.汪寶存等[5]進(jìn)行了鄭州市地面沉降監(jiān)測(cè)的調(diào)查研究.張學(xué)東等[6]提取了京滬公路(北京—河北)沿線的沉降速率圖和沉降剖面圖.針對(duì)InSAR形變監(jiān)測(cè)的可視化展示, 傳統(tǒng)方式是通過專業(yè)軟件ENVI/SARscape進(jìn)行處理生成相應(yīng)的分析圖表, 同時(shí)通過導(dǎo)入Google Earth的集成方式在地理位置呈現(xiàn)形變監(jiān)測(cè)圖, 但操作過程復(fù)雜繁瑣.同時(shí)由于Google Earth在數(shù)據(jù)渲染的過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)卡頓甚至卡死的現(xiàn)象, 在交互方面很不友好.

本文針對(duì)上述通過二維圖表以及Google Earth集成數(shù)據(jù)呈現(xiàn)展示效果并不直觀的問題, 采用了江蘇省地市區(qū)域InSAR形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提出了一種基于Cesium與Geoserver融合的地質(zhì)數(shù)據(jù)形變監(jiān)測(cè)可視化方法.Cesium是一個(gè)開源的三維場(chǎng)景渲染引擎, 通過Cesium與Geoserver結(jié)合構(gòu)建Web三維場(chǎng)景, 直觀反映地表形變信息與沉降情況.同時(shí)在此基礎(chǔ)之上, 設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)改變形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)過渡顏色方式, 優(yōu)化形變監(jiān)測(cè)可視化展示.與集成于Google Earth來呈現(xiàn)形變情況相比, 該方法更加方便快捷.在數(shù)據(jù)加載渲染速度上比Google Earth更加迅速, 在人機(jī)交互方面擁有更多豐富的交互方式.

1 相關(guān)工作

數(shù)據(jù)可視化是利用人眼感知能力和人腦智能, 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交互的可視表達(dá)[7].利用已經(jīng)日益成熟和完備的圖形學(xué)以及計(jì)算機(jī)視覺等手段, 結(jié)合數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn), 以一種通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來, 傳遞有用的信息是國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域研究學(xué)者的重點(diǎn)方向之一.Murthy等[8]分析了社交媒體數(shù)據(jù)的特征并進(jìn)行了可視化分析, 陳佳舟等[9]提出一種基于照片的社交關(guān)系可視化方法, 李偉等[10]針對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)客流大數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視分析.楊衛(wèi)寧等[11]對(duì)出租車軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究, 并在測(cè)基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)了可視化平臺(tái), 對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析.王全民等[12]基于Netflow針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析.地質(zhì)數(shù)據(jù)的表達(dá)也與可視化分析密不可分, 針對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)以更加高效的可視化手段從根本上突破其復(fù)雜結(jié)構(gòu)而又不確定性的特點(diǎn).近些年來, 國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)可視化方法及技術(shù)進(jìn)行研究并取得了相應(yīng)的研究成果.2015年Byers等[13]針對(duì)大數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)現(xiàn)地質(zhì)介紹的優(yōu)勢(shì)從可視化的角度進(jìn)行了研究.2016年Mueller等[14]對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)的可視化進(jìn)行了研究, 并利用Cesium實(shí)現(xiàn)了3DWeb可視化交互系統(tǒng).2018年Wang等[15]基于地質(zhì)本體完成從地質(zhì)大數(shù)據(jù)中提取北美區(qū)域地質(zhì)年代和生物信息, 并實(shí)現(xiàn)信息集成與可視化.2016年陳為等[16]提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地理空間數(shù)據(jù)可視分析.

針對(duì)InSAR數(shù)據(jù)形變監(jiān)測(cè)可視化分析, 傳統(tǒng)方式通過ENVI/SARscape進(jìn)行處理, 利用Google公司研發(fā)的Google Earth, 將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Google Earth并在相應(yīng)的地理空間位置上加載可視化成果進(jìn)行分析.Google Earth是一款強(qiáng)大的三維地圖軟件, 地質(zhì)領(lǐng)域與可視化相關(guān)學(xué)者利用Google Earth取得了一定的研究成果.王利峰等[17]基于Google Earth實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的管理和利用控制點(diǎn)信息.孫曉鵬等[18]提出一種利用Google Earth的PS-InSAR地表形變監(jiān)測(cè)可視化展示方法.黃亞峰等[19]實(shí)現(xiàn)了幾種地質(zhì)資料信息在Google Earth平臺(tái)上的融合顯示.雖然Google Earth功能強(qiáng)大, 但在加載大量數(shù)據(jù)集時(shí), 出現(xiàn)加載緩慢、卡死、軟件崩潰的情況.Google Earth對(duì)大數(shù)據(jù)集的優(yōu)化并不好, 同時(shí)Google Earth在可視化交互方面上比較單一, 無法滿足更多可視化交互與展示.

由于上述工作中存在的不足, 本文基于B/S (瀏覽器/服務(wù)器, Browser/Server)架構(gòu)模式通過Cesium和Geoserver相融合構(gòu)建三維Web應(yīng)用場(chǎng)景.設(shè)計(jì)便捷的可視化手段, 利用可視化方式分析地域形變監(jiān)測(cè)情況.B/S架構(gòu)模式是一種隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸興起的一種架構(gòu)模式, 將系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的核心部分集中到服務(wù)器上, 簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的開發(fā)、維護(hù)與使用.通常用戶只需要一個(gè)瀏覽器就可實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)交互.Cesium是一個(gè)用來構(gòu)建三維場(chǎng)景和地圖的開源三維渲染引擎.基于JavaScript編寫, 采用B/S架構(gòu)且遵循WebGL三維繪圖標(biāo)準(zhǔn)[20].Geoserver 是OpenGIS Web服務(wù)器規(guī)范的J2EE實(shí)現(xiàn), 利用Geoserver可以方便的發(fā)布地圖數(shù)據(jù), 允許用戶對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行更新、刪除、插入操作,通過Geoserver可以比較容易地在用戶之間迅速共享空間地理信息[21].

2 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

本文提出地質(zhì)數(shù)據(jù)形變監(jiān)測(cè)可視化方法主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、Web三維場(chǎng)景構(gòu)建、數(shù)據(jù)解析并加載、可視化實(shí)現(xiàn)4個(gè)部分組成.如圖1所示, 為本文提出的可視化方法的技術(shù)架構(gòu)圖.

圖1 可視化方法技術(shù)架構(gòu)圖

在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段首先需要將通InSAR測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理, 提取到需要展示的信息如經(jīng)緯度坐標(biāo)、高程值、形變速率、累計(jì)形變量、監(jiān)測(cè)時(shí)段等.

在Web三維場(chǎng)景構(gòu)建階段, 整體前端Web架構(gòu)以Vue.js框架為基本, 引入Cesium.js構(gòu)建初始場(chǎng)景,并加載在線的天地圖影像服務(wù)、天地圖矢量底圖服務(wù)以及谷歌地圖影像服務(wù)作為基本的地圖組件.

在數(shù)據(jù)解析并加載階段, 構(gòu)建Geoserver服務(wù), 創(chuàng)建工作區(qū), 導(dǎo)入已經(jīng)構(gòu)建好的shp文件并解析發(fā)布成在線圖層服務(wù).通過Ajax技術(shù)實(shí)現(xiàn)瀏覽器端與服務(wù)器通信, 將數(shù)據(jù)參數(shù)以JSON格式傳遞, 并調(diào)用Cesium.js將數(shù)據(jù)圖層渲染出來.

在可視化實(shí)現(xiàn)階段, 通過拆分拼接RGB三原色數(shù)值的方式設(shè)計(jì)出形變監(jiān)測(cè)圖層顏色動(dòng)態(tài)漸變方法.并實(shí)現(xiàn)框選拾取數(shù)據(jù)等諸多交互方式, 利用Echarts繪制出高程三維散點(diǎn)圖, 三維曲面沉降圖, 并進(jìn)行可視化分析.

3 形變監(jiān)測(cè)可視化

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用江蘇省南京市市區(qū)和南京市地鐵二號(hào)線InSAR形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集.該項(xiàng)目數(shù)據(jù)容量龐大, 約有60多萬條點(diǎn)云數(shù)據(jù).且維度復(fù)雜多樣, 每條點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含諸多屬性維度.所以針對(duì)上述數(shù)據(jù)集需要提取可以用來可視化展示的信息.使用相位處理來提取到高程值與形變速率等數(shù)據(jù).差分干涉相位表達(dá)式為:

其中,φdiff為差分干涉相位;φflat_error為平地相位;φtopo_error為地形相位誤差;φdef為地表形變相位;φatm為大氣延遲相位;φnoi為噪聲引起的相位.

通過回歸分析可得到形變速率和高程改正值.高程信息與平面坐標(biāo)信息以及其他信息構(gòu)成了三維空間信息, 提取需要展示的數(shù)據(jù)如表1所示.

表1 InSAR數(shù)據(jù)提取字段組成

3.2 Web三維場(chǎng)景構(gòu)建

本文Web頁面整體架構(gòu)是基于Vue.js構(gòu)成的, 在Vue.js作為整體骨架之上, 引入Cesium.js來創(chuàng)建三維場(chǎng)景.三維場(chǎng)景的創(chuàng)建主要由創(chuàng)建容器、加載三維控件、添加地圖地形服務(wù)、加載三維模型或在線數(shù)據(jù)圖層服務(wù)4個(gè)部分組成.如圖2所示, 為三維場(chǎng)景構(gòu)建流程圖.

圖2 三維場(chǎng)景構(gòu)建流程圖

在構(gòu)建三維場(chǎng)景過程中首先需要在Web頁面中創(chuàng)建容器, 主要是用來存放三維場(chǎng)景, 通常該容器布局的長(zhǎng)度和寬度的參數(shù)值設(shè)置為100%這樣會(huì)充滿整個(gè)瀏覽器屏幕, 也可以根據(jù)可視化需求不同創(chuàng)建多個(gè)容器布局樣式, 從而創(chuàng)建多個(gè)三維場(chǎng)景.

在頁面容器創(chuàng)建之后, 通過調(diào)用Cesium的Viewer函數(shù)初始化三維場(chǎng)景控件, Viewer中有眾多有關(guān)的屬性, 是一個(gè)需要進(jìn)行可視化的數(shù)據(jù)源的集合.用來豐富三維場(chǎng)景的可視化展示, 其相關(guān)參數(shù)如表2所示.

表2 Viewer參數(shù)匯總表

添加地圖地形服務(wù), Cesium提供了多種可支持的地圖服務(wù)的方法, 如表3所示.

表3 Cesium可使用的影像服務(wù)匯總表

本文使用WebMapTileServiceImageryProvider來加載在線地圖服務(wù), 使用WebMapServiceImagery-Provider加載數(shù)據(jù)圖層.其三維場(chǎng)景效果圖, 如圖3所示.

圖3 Web三維場(chǎng)景效果圖

3.3 數(shù)據(jù)解析并加載

本文采用構(gòu)建之后的shp格式數(shù)據(jù)文件, 搭建Geoserver服務(wù), 將數(shù)據(jù)通過Geoserver進(jìn)行解析并發(fā)布成在線圖層服務(wù).其Geoserver發(fā)布數(shù)據(jù)圖層流程如圖4所示.

圖4 Geoserver發(fā)布數(shù)據(jù)圖層流程

3.4 可視化實(shí)現(xiàn)

在通過Geoserver發(fā)布數(shù)據(jù)圖層之后, 將圖層鏈接進(jìn)行解析, 得到鏈接關(guān)鍵參數(shù)鍵值對(duì).以發(fā)布成功的南京市InSAR形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)圖層為例, 解析之后的參數(shù)鍵值對(duì)如表4所示.

表4 南京市數(shù)據(jù)圖層解析后參數(shù)鍵值對(duì)預(yù)覽表

將解析之后的鍵值對(duì)封裝在一個(gè)JSON數(shù)組中通過Ajax通信將JSON數(shù)組從服務(wù)器端傳入前端可視化層.然后通過調(diào)用Cesium的WebMapServiceImagery-Provider拼接JSON數(shù)組中的參數(shù).其加載成功之后的效果圖如圖5所示.

圖5 南京市InSAR形變監(jiān)測(cè)效果圖

圖5呈現(xiàn)了南京市地域形變監(jiān)測(cè)的效果圖, 但圖5展示的顏色單一, 無法明確直觀表達(dá)出該地域地表形變情況.于是本文針對(duì)這一問題進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn),通過設(shè)置形變速率閾值方式, 動(dòng)態(tài)生成顏色過渡效果.根據(jù)區(qū)域圖層過渡顏色, 呈現(xiàn)沉降形變情況.

為實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)顏色漸變過渡效果, 首先需要根據(jù)形變速率這個(gè)參數(shù)設(shè)置一個(gè)閾值區(qū)間, 根據(jù)顏色的RGB值來進(jìn)行顏色切割, 藍(lán)色RGB值為(0, 0, 255), 綠色RGB值為(0, 255, 0), 紅色RGB值為(255, 0, 0).藍(lán)色到綠色的漸變過程以RGB值第2個(gè)參數(shù)為分界點(diǎn), 藍(lán)色到淺藍(lán)色的過程為從(0, 0, 255)到(0, 255, 255)即保持第1個(gè)參數(shù)與第3個(gè)參數(shù)不變, 將第2個(gè)參數(shù)從0遞增為255, 而從淺藍(lán)色的到綠色的過程為從(0, 255, 255)到(0, 255, 0)即保持第1個(gè)與第2個(gè)參數(shù)不變將第3個(gè)參數(shù)從255遞減為0.綠色到黃色, 黃色到紅色以同樣的方式進(jìn)行參數(shù)的遞增與遞減.然后根據(jù)這個(gè)的閾值區(qū)間, 將上述4段顏色漸變過程平均分成這個(gè)區(qū)間總長(zhǎng)的份數(shù)并盡量保持每一種顏色唯一同時(shí)又要保證每一段顏色分布均勻.將分割好的顏色值轉(zhuǎn)換成16進(jìn)制, 同時(shí)以一個(gè)數(shù)組進(jìn)行維護(hù).其顏色分割的計(jì)算公式如下:

其中,p為計(jì)算生成的RGB三色中一種值,n為閾值區(qū)間的長(zhǎng)度.

在生成顏色數(shù)組之后, 需要將這些顏色按照所在閾值區(qū)間范圍內(nèi)重新寫入Geoserver發(fā)布圖層的樣式文件, 生成新的樣式文件并覆蓋舊的樣式文件.每一個(gè)數(shù)據(jù)圖層的樣式文件是以XML語法格式書寫的, 以＜StyledLayerDescriptor＞標(biāo)簽包裹.所以在重寫樣式文件之前要解析＜StyledLayerDescriptor＞標(biāo)簽下的內(nèi)容.＜sld:Rule＞標(biāo)簽用來設(shè)定樣式規(guī)則; ＜sld:Name＞標(biāo)簽給次規(guī)則取別名; ＜o(jì)gc:Filter＞過濾器, 用于滿足與不同條件, 顯示不同的樣式; ＜o(jì)gc:And＞判斷符合此條件是否同時(shí)滿足; ＜o(jì)gc:PropertylsGreaterThanOrEqualTo＞用于標(biāo)注此屬性值大于或等于某個(gè)值; ＜o(jì)gc:PropertyName＞表明使用哪個(gè)字段屬性, 如本文中使用提取的數(shù)據(jù)中Veloctiy (形變速率)來控制整體顏色的設(shè)置; ＜o(jì)gc:Literal＞用于填充數(shù)值, 用來對(duì)比屬性值和此數(shù)值的關(guān)系, 從而填充顏色值; ＜sld:WellKnownName＞用表示圖層形狀的呈現(xiàn)狀態(tài), 如“circle”, 用圓圈來呈現(xiàn); ＜sld:Fill＞用于填充樣式的標(biāo)簽屬性; ＜sld:CssParamerter name=“fill”＞用于指定填充具體十六進(jìn)制顏色.通過遍歷顏色數(shù)組,根據(jù)顏色在閾值區(qū)間內(nèi)都對(duì)應(yīng)一個(gè)值, 將這個(gè)值寫入＜o(jì)gc:Literal＞標(biāo)簽內(nèi)并與＜o(jì)gc:PropertyName＞進(jìn)行對(duì)比, 然后將對(duì)應(yīng)的顏色數(shù)值寫入＜sld:CssParamerter name=“fill”＞標(biāo)簽內(nèi).其效果展示如圖6 所示.

從圖6改進(jìn)后的效果圖可以清晰地看出, 不同顏色效果代表不同的地質(zhì)情況, 顏色越接近藍(lán)色表示該地下沉越嚴(yán)重, 越接近綠色表示該地域趨于平緩, 越接近紅色表示該地域上升情況越嚴(yán)重.同時(shí)可以手動(dòng)設(shè)置形變速率閾值區(qū)間, 通過不同維度分析該地域形變沉降情況.

圖6 南京市InSAR形變監(jiān)測(cè)效果優(yōu)化改進(jìn)圖

4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析

本文提出的可視化方法宗旨在形變監(jiān)測(cè)方面為地質(zhì)專業(yè)人士提供方便快捷的輔助與決策.在地表形變監(jiān)測(cè)方面, 已經(jīng)有一些比較成熟的專業(yè)軟件與工具, 如ENVI/SARscape.ENVI是一個(gè)成熟的遙感圖像處理平臺(tái), 其技術(shù)覆蓋了圖像數(shù)據(jù)的輸入/輸出圖像增強(qiáng)、圖像解釋、圖像分類等, 供了專業(yè)可靠的波譜分析工具和高光譜分析工具, 可以快速、便捷、準(zhǔn)確地從遙感影像中獲得所需的信息.SARscapes是架構(gòu)于ENVI之上, 擁有豐富強(qiáng)大的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理功能, 可以將提取的雷達(dá)信息與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、地理信息集成在一起, 廣泛應(yīng)用于地形數(shù)據(jù)提取、地表沉降監(jiān)測(cè)、火災(zāi)和災(zāi)害評(píng)估等地質(zhì)研究領(lǐng)域.SARscapes更加注重于SAR數(shù)據(jù)的處理, 同時(shí)提供可視化分析工具, 還可以通過導(dǎo)入第三方GIS軟件如Google Earth與地理位置結(jié)合進(jìn)行可視化展示與分析.

與SAPscape相比較本文的工作內(nèi)容, 重點(diǎn)是針對(duì)城市地表形變監(jiān)測(cè)可視化, 本文實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)解析到構(gòu)建GIS服務(wù)最后疊加地圖圖層等一系列集成方式, 不需要借助Google Earth等第三方軟件來根據(jù)地理位置分析地表沉降形變情況.在加載形變監(jiān)測(cè)圖層時(shí)會(huì)自動(dòng)疊加到相應(yīng)的地理位置, 與地理位置結(jié)合能夠更加清晰地表達(dá)該地域沉降形變情況.

與專業(yè)的GIS軟件Google Earth在形變圖層可視化渲染效果和可視化分析交互上進(jìn)行對(duì)比分析.在運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境一致的條件下, 以南京市地鐵二號(hào)線形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù), 分別通過使用本文可視化方法和Google Earth 導(dǎo)入數(shù)據(jù)加載的方式, 進(jìn)行對(duì)比, 其可視化對(duì)比效果圖如圖7所示.

圖7 可視化渲染結(jié)果對(duì)比圖

左側(cè)圖片為通過本文可視化方法實(shí)現(xiàn)的效果圖,右側(cè)圖為通過Google Earth加載數(shù)據(jù)生成的效果圖.可以清晰地對(duì)比出, Google Earth在加載南京市地鐵二號(hào)線形變監(jiān)測(cè)shp數(shù)據(jù)文件時(shí), 呈現(xiàn)的可視化展示效果比較單一, 并不能直觀的展現(xiàn)出地域形變與沉降情況.本文可視化方法, 在顏色呈現(xiàn)上比較豐富, 不同顏色過渡程度表示不同程度的形變情況, 可視化展示效果相對(duì)較好.

在可視化分析交互方面, 與SAPscape相對(duì)比.同樣以南京地鐵二號(hào)線形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù), 以形變速率Velocity字段屬性繪制時(shí)序分析折線圖, 其對(duì)比圖如圖8、圖9所示.

圖8 SAPscape時(shí)序圖

通過圖8、圖9對(duì)比圖展示可以看出, 本文展示的形變速率變化情況比較清晰明確.SAPscape有專業(yè)的可視化分析工具與算法, 能夠針對(duì)不同復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行可視化專業(yè)分析.與SAPscape相比較, 在可視化分析上的專業(yè)化與標(biāo)準(zhǔn)化略顯不及, 但本文是基于B/S架構(gòu)設(shè)計(jì)的Web端地表形變監(jiān)測(cè)可視化方法, 其最大的特點(diǎn)是簡(jiǎn)潔、快捷.不僅能夠提供相應(yīng)的個(gè)性化與定制化的可視化展示, 如能夠自定義閾值區(qū)間重新渲染覆蓋圖層呈現(xiàn)的顏色、撿取數(shù)據(jù)點(diǎn)要素信息, 并通過Echarts.js繪制形變速率變化圖、三維散點(diǎn)圖、三維曲面圖等分析圖表.而且還提供便捷、簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)交互功能, 方便用戶操作與使用.如圖10所示.

圖9 本文方法繪制形變速率時(shí)序圖

圖10 可視化分析圖

5 總結(jié)與展望

本文提出了一種針對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)形變監(jiān)測(cè)的可視化方法, 并通過Cesium與Geoserver相融合的方式, 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn).Geoserver主要是用來數(shù)據(jù)處理并發(fā)布圖層,在Cesium可視化層渲染數(shù)據(jù)圖層.然后解析數(shù)據(jù)文件中XML標(biāo)簽格式, 優(yōu)化數(shù)據(jù)圖層可視化呈現(xiàn)效果.最后與ENVI/SARscape和Google Earth等專業(yè)級(jí)軟件在可視化渲染效果上與可視化分析交互上進(jìn)行對(duì)比分析,本文提出的方法擁有更加直觀的可視化呈現(xiàn)與更豐富的交互分析方式.本文提出的可視化方法旨在解決由于形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜與不確定性帶來問題, 以直觀易懂的手段挖掘其背后的價(jià)值, 為相關(guān)專業(yè)工作者提供方便快捷的輔助功能以及針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警提供決策分析.

針對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)形變監(jiān)測(cè)可視化分析, 相對(duì)于ENVI/SARscape等專業(yè)軟件, 在專業(yè)的可視化分析與處理復(fù)雜場(chǎng)景的可視化算法還有很大的差距, 同時(shí)在呈現(xiàn)形變監(jiān)測(cè)情況如果能夠構(gòu)建三維模型, 就能更加真實(shí)的場(chǎng)景反映地表形變和沉降情況.由于一次性加載大量數(shù)據(jù), 對(duì)瀏覽器造成負(fù)擔(dān), 導(dǎo)致數(shù)據(jù)加載緩慢.這些都將是本文進(jìn)一步優(yōu)化工作重點(diǎn).地質(zhì)數(shù)據(jù)維度多, 錯(cuò)綜復(fù)雜, 如何以更加智能的可視化交互手段, 分析數(shù)據(jù)也是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn).