3DGIS第一章 绪 论

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1.1研究意义

大数据量场景的实时仿真是建立“数字地球”(Digital Earth，简称DE)的关键技术之一，也是地理信息系统(Geographical Information System，简称GIS)由二维平面分析向三维立体分析纵深发展所需解决的重要命题之一。将场景数据生成三维透视图，模拟真实环境，并在此基础上进行地理位置显示与空间分析，将有助于用户对空间数据相互关系以及分析结果的直观理解。

数字地球战略发展的需要

1998年1月，美国副总统戈尔在加利福尼亚科学中心举行的开放地理信息系统协会上，发表了题为“数字地球：二十一世纪认识地球的方式”的报告。他认为数字地球是一个可以嵌入海量数据的、多分辨率的、真实地球的三维表示，涉及以下技术：以建模和数字模拟为特征的计算科学、海量储存技术、高分辨率卫星图像技术、每秒传送一百万兆比特数据的宽带网络、操作规范、元数据标准以及卫星图像自动解译、多源数据融合和智能代理等等。而在多种分辨率、三维地球的数字框架上，按照地理坐标集成有关的海量空间数据及相关信息，构建一个数字化的地球，可以为人们认识、改造和保护地球提供一种重要信息源和新技术手段。

作为一种战略思路，“数字地球”是对地观测系统、地理信息系统、全球定位系统、卫星通讯系统、因特网等高新技术基础之上的信息集成系统工程，是充分利用现有空间数据并融合信息资源的最佳途径。数字地球是用数字化的手段来处理自然、社会经济问题的信息化地球，是嵌入海量数据，实现多分辨率、三维显示的虚拟地球（陈述彭，郭华东，2000）。

“数字地球”最根本的任务是向用户全面、及时地提供真实可信的数据，并利用计算机仿真和虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)技术建立其“人机界面”—三维虚拟场景，与用户进行更为和谐、接近自然或完全自然的交流，加深用户对数据和信息的理解与挖掘(承继成等，2000 )。因此如何规划、管理和调度“数字地球”这一浩瀚的三维虚拟场景数据库并进行实时交互表达则至关重要，是进行数字地球基础理论与应用技术研究的主要内容之一。

地理信息系统不断发展的需求

地理信息系统（GIS）是70年代初发展起来的一门新兴的边缘学科，在组织空间数据以及进行空间数据分析上具有强大的功能。早先的GIS来源于地图绘制，其空间信息一般只局限于平面信息，即二维GIS。这种传统的二维GIS提供给用户的仅为二维平面图形，缺少把基础地理数据及其分析成果直接转换为用户可理解信息的有效手段，不能满足人们的视觉要求。而需要用三维空间来描述的应用领域包括气象学、地质学、采矿、石油勘探与开发、CAD/ CAM、医学影像和机器人学等众多方面。因此，三维GIS受到人们的广泛关注，现已成为地学领域的研究热点(郭达志等，2000；朱庆等，2001)。一个三维GIS系统空间信息系统应该能够模拟、表示、管理、分析与三维实体相关的信息，并提供决策支持。它所涉及的关键技术是：建模技术，数据模型的研究，海量数据的存贮、管理、访问，显示空间索引技术，三维显示技术与科学计算可视化技术的集成，面向对象的空间数据库与三维实时显示技术的集成等。

另一方面随着计算机仿真技术和虚拟现实技术（VR）的迅速发展，VR GIS的概念应运而生。GIS与虚拟环境技术相结合，将虚拟环境带入GIS将使GIS更加完美。在客观世界的虚拟环境中，GIS用户能够更加有效地管理、分析空间实体数据。目前虚拟GIS（VGIS）的研究主要集中在虚拟城市。

大数据量场景仿真作为地理信息的承载体，其三维可视化是构建3D GIS和VRGIS的基础，效果好坏将直接影响着这些系统的功能。

虚拟现实应用不断发展的需求

虚拟现实是一种基于可计算信息的沉浸式交互环境，具体地说，就是采用以计算机技术为核心的生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生亲临等同真实环境的感受和体验（赵沁平，2004）。虚拟现实是高度发展的计算机技术在各种领域的应用过程中的结晶和反映，包括图形学、图像处理、模式识别、网络技术、并行处理技术、人工智能等高性能计算技术。

虚拟现实应用的发展，可追溯到1968年计算机图形学的奠基者Sutherland发表了“终极显示”(The ultimate display)的论文，文中提出了一种全新的图形显示技术。上个世纪70年代，计算机图形学以及相关技术的飞速发展，给以后计算机仿真系统提供了高质量、实时、交互作用的三维图形奠定了理论基础。而在当时，由Evans和Sutherland生产的图形显示器所生成的场景仅有200—400个多边形组成，生成和显示速度为每秒20帧。而在今天，每秒生成数百万个多边形的图形处理器随处可见，因此由10万个多边形组成的彩色场景，以每秒30帧速度生成和显示已成为可能。但与此同时，人类对于越来越复杂的虚拟场景的需求的增长，以及对图形绘制真实感要求的不断提高，计算机图形学正面临着来自于虚拟现实领域的严峻挑战（鲍虎军，2003）。

虚拟现实系统主要的研究内容包动态环境建模、实时三维图形生成技术、立体显示和传感器技术与系统集成技术等方面。其中，动态环境建模技术的目的就是获取实际环境的三维数据，并根据应用的需要建立相应的虚拟环境模型。三维数据的获取可以采用CAD技术，更多的情况则需采用非接触式设备采集数据，两者有机结合可以有效地提高数据获取的效率。三维图形的生成技术已经较为成熟，这里的关键是如何实现“实时”生成。因此，在不明显降低图形质量和复杂程度的前提下，如何提高图形绘制速度是该技术的主要内容，这也正是本文的主要研究内容。

实时显示是指当用户的视点变化时，图形显示速度必须跟上视点的改变速度，否则就会产生迟滞现象。要消除迟滞现象，计算机每秒至少生成10至20帧图像。因为，人类感知过程的研究表明，如果虚拟现实系统能在外部事件发生后100毫秒内做出响应，则一般认为这个虚拟系统具有实时交互性。如果响应的延迟时间越长，系统的真实感就越差，用户就越难获得沉浸感。这种虚拟三维仿真场景浏览的实时性基本要求与计算机动画、影视制作不同，其效果可以通过很多台工作站，花几十个小时绘制出长度仅为几秒的高质量画面，并不强调实时性。

在三维实时仿真中，实时性主要体现在：

(1)运动物体位置、姿态的实时计算与动态绘制；

(2)画面更新必须达到人眼觉察不到闪烁的程度，即相当平滑的程度，通常为20至30帧，至少要大于10帧；

(3)虚拟环境也要求随人的活动及时产生相应的画面，即对于人产生的交互动作，如模拟飞行时对飞行位置、方向的控制，系统的图形生成必须能立即作出反应并产生相应的环境和场景。其间的时间延迟不应大于0.1秒；

(4)保证声音与发音对象或事件同步。

显而易见，图形生成速度是实时仿真的重要瓶颈。图形生成速度主要取决于图形处理的软硬件体系结构，特别是硬件加速器的图形处理能力，以及图形生成所采用的各种加速技术。除此以外，还依赖于虚拟场景的复杂程度和图形生成所需的真实感程度等因素。

随着科学计算可视化中数据量的日益增大，使得在绘制中所使用的三维模型的复杂度大大超出了一般图形硬件的实时绘制能力，远不能满足虚拟现实的需求。而从应用角度看，要想绘制更加逼真的场景，就需要用更多的几何元素去构造，从而绘制代价也就越高。另外，随着模型输入方法和造型手段的不断现代化，人们获得的三维模型也由简单、规则的三维模型变得越来越复杂。

虽然高档的硬件设备有助于解决大数据量场景绘制这个问题，但是应该看到，无限的数据量和有限的硬件水平所能接受的数据量之间总会产生矛盾。因此，在不明显降低图形质量和复杂程度的前提下，为实现大数据量仿真场景实时显示，研究并采用一些可以应用在现有通用计算机平台上的高效的数据处理方法与图形绘制算法，以提高图形绘制速度，解决大数据量仿真场景在速度、质量及场景复杂度之间越来越突出的矛盾，将是本文的主要研究内容。

1.2 本文的基本出发点与研究内容

为配合北京2008年奥运会的成功举办，“十五”国家科技攻关计划设立了奥运科技专项。奥运科技专项针对成功举办北京奥运会必须解决的若干关键问题和“瓶颈”问题，在环境、交通、数字奥运、运动科研和科普等五个方面进行技术攻关与示范，为北京创造一个清洁、优美、安全、便捷的奥运会环境，为高水平办好2008年奥运会提供强有力的科技支撑。

2001年7月科技部联合9部门提出了“奥运科技2008行动计划”，奥运科技行动计划中的“数字奥运”是一个综合运用遥感、地理信息系统、全球定位系统、遥测、网络、通讯、电子商务、多媒体以及虚拟仿真技术对城市的基础设施、功能机制进行自动采集、动态监测管理和辅助决策的技术系统。

本论文的研究主要依托于国家科技攻关项目“奥运环境遥感动态监测”和中国科学院知识创新科技奥运项目“奥运主场馆区工程环境高分辨率遥感监测与虚拟仿真研究”，进行大数据量场景模型的自动简化、视点相关的选择性实时细化以及GPU支持下的优化处理等相关理论与算法等方面研究工作，完成奥林匹克公园仿真系统三维场景网络发布与浏览的设计与开发，实现三维场景显示、模型操作和属性数据查询等功能。

北京奥林匹克公园位于城市中轴线的北端，是举办2008年奥运会的核心区域。占地680公顷的奥林匹克森林公园和占地291公顷的中心区，是奥林匹克公园的重要组成部分。森林公园将是以山水植被为主的休憩空间，拟建设为一个绿色生态地带，成为北京市区与外围边缘之间屏障的一部分，以改善城市的环境和气候，供广大市民娱乐和休憩。而中心区内有国家体育场、国家体育馆和国家游泳中心等主要场馆，是奥运会比赛项目最集中的地区，赛后将成为一个集体育竞赛、会议展览、文化娱乐、商务和休闲购物于一体的公共活动中心。

奥林匹克公园仿真系统中主要三维模型的类型较多，有山体、水体、植物、城市雕塑、公共设施和场馆等方面。在森林公园和中心区工程中将会挖出400万立方米的土，这些土方将堆积成山。另外，水域面积也将达到百余公顷，构成以山水为主题的森林公园。城市雕塑包括主题纪念雕塑和“雕塑梦想”两大类，选址区域为北中轴线规划的民族大道，北中轴线规划的奥运广场和整个公园等范围。奥林匹克公园内包括多项环境设施，其中市政设施有：室外照明灯具，垃圾箱，座椅等。服务设施有：多功能景观柱，信息亭，售货亭，报刊亭，电话亭，邮筒等。交通设施共有：候车亭，自行车存放架，路障，护栏等。场馆方面有因造型独特而被誉为“鸟巢”的国家体育场；与国家体育场紧邻的国家游泳中心。

奥林匹克公园仿真系统中不仅三维模型类型较多，单个模型的数据量也大。比如，通过建模工具生成一束带有花瓣等细节表现的花模型，其三角形个数达到七万多个；一千把场馆中的靠背椅，其三角形个数就已经达到了八十多万多个；利用三维扫描仪得到的城市雕塑模型，其细节表现虽然丰富，但数据量也很大，若直接将模型交给图形流水线处理，往往超出硬件的承受能力，在显示时产生停顿和不连续现象。对初步完成的奥林匹克公园仿真场景，通过实验，发现即使在高配置的计算机（奔4，双CPU；2G内存）中也只有几帧每秒左右的渲染速度，没有达到实时浏览和快速响应的要求。可以看到，硬件所能提供的渲染能力往往跟不上人们对三维场景复杂程度的要求，在场景规模较大的时候，必须进行优化，在保持与原始场景外观近似前提下，减少多边形数量和贴图的尺寸，改进渲染算法效率，提高显示速度

互联网为世界带来了大量的网络应用，并已成为信息发布的主要工具。以三维景观模型为主要内容的数码城市越来越引起人们的普遍关注，并已经在一些领域展开了具体应用，如网络游戏、房地产展示和旅游景点宣传等。为在互联网上发布北京奥林匹克公园仿真场景，满足迅速获取森林公园及中心区空间信息的要求，也需要对原始模型数据与场景渲染算法等进行优化处理。

根据以上需求分析，本论文的主要研究内容包括以下工作：

1）大规模虚拟场景中往往包含上万个多边形，甚至多达几百万个多边形和几百兆的高分辨率纹理数据。同时，系统不仅要对几何数据进行坐标变换与纹理加载等处理，还要在此基础上，为增进仿真效果，对场景进行光照处理、反走样处理等操作。此时系统负担会越来越重，从而导致绘制速度降低，实时仿真的目标将很难达到。通过增强计算机的配置可以在一定程度上解决此问题，然而光通过硬件手段略显不足，为了加强软硬件两方面配合以更加完整的解决大数据量三维场景的实时绘制问题，将首先研究现阶段各种三维模型数据结构与渲染算法，主要包括场景可见性剔除、多分辨率模型简化、基于图像与GPU的加速绘制以及模型数据组织等方面场景加速绘制的基本原理与方法。

2）通过分析多分辨率模型简化部分中的二次误差度量方法，提出约束条件下的改进算法，最后完成三维模型自动简化预处理模块，能够根据网络上发布三维场景的要求，缩减原始模型的文件尺寸到合适的大小。得到的三维成像结果在外观上应与原始模型保持较高的相似性，有较好的显示质量。

3）网格模型简化技术是人们直接利用简化后的近似网格模型代替初始网格模型进行各种操作。然而，简化网格模型毕竟降低了初始模型的精确度。层次细节模型则是根据不同的近似程度生成一组简化网格模型，再根据不同的条件确定使用其中的一个简化网格模型代替初始网格模型。然而，为了保证层次细节模型之间的过渡有一定的连续性，常常需要非常多的层次，这样就会产生大量的数据，同样难以有效地进行存储、传输。为了解决此问题，将对模型格网采用实时动态简化方法。当观察者离物体较远或物体在快速运动时，只看到物体的大概轮廓，此时从原始数据中抽取关键的近似信息，构成一个粗糙格网表示该物体即可；当观察者离物体越来越近或物体运动越来越慢时，实时的把该物体更细节的信息逐渐的、连续的添加到原粗糙格网上，直至恢复物体的全部信息。除了在模型的简化过程中，可以实时地得到具有所需要的分辨率的近似模型之外，还应保证分辨率的连续性，防止模型变化尺度过大，出现跳跃现象。为实现动态简化，拟采用递进格网表示方法。递进格网法以边折叠和点分裂为基本操作，记录了模型简化过程中原顶点和新顶点位置以及顶点间的连接关系的变动信息，从而生成一个由原始模型的最简化模型和一系列简化信息组成的递进格网表示模式。动态简化中采用的基本边折叠操作将采用本文研究的受约束二次误差度量简化方法。算法动态性体现在与视点细化准则结合上，最后应完成视点相关的有选择性细化格网算法，实现实时图形绘制。

4）早期的三维场景绘制，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。而现阶段，GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量，并促使图形处理功能不断从CPU向GPU转移。在分析GPU特点与其支持下的渲染流程基础之上，针对GPU绘制到纹理功能，研究如何获取上帧信息，进行可见性判断，从而剔除不必要渲染的场景模型，实现场景加速绘制的方法；针对过大或不符尺寸的纹理导致GPU因显存不足而频繁交换的问题，研究纹理优化技术；面向GPU顶点缓存的特征，分析通用渲染顺序与多级缓存的格网布局方法，并研究如何配合视点相关的实时有选择性细化方法，期望进一步提升大数据量场景绘制的速度。

5）针对大数据量场景的实时显示要求，在研究了上述自动生成三维模型简化版本，优化场景中模型数据布局与改进渲染算法等内容之后，将结合北京奥林匹克公园建设规划的具体情况，提出建立虚拟奥林匹克公园系统的基本框架，从功能模块、性能、结构组成等方面详细分析系统的设计与基于组件技术的开发流程，最后实现奥林匹克公园场景的网络发布与浏览等功能。

1.3 本文的结构

     在第一章基础上，本文第二章将主要介绍各种大数据量场景加速绘制的基本原理与方法，包括可见性剔除、多分辨率模型简化、基于图像的绘制与加速、基于GPU的绘制加速以及数据组织与动态调度等技术；第三章在介绍模型简化范畴中二次误差度量算法的基础上，考虑边界约束条件和法向量限制，以完成三维模型自动简化预处理模块；第四章，讨论应用递进网格表示方法来高效的存储网格信息，以支持多细节层次场景的自动生成和光滑过渡。为进一步加速渲染，讨论视点相关的有选择性格网算法的实现，以显著提高目标区域细节，同时减少对最终图像贡献少或没有贡献区域的细节；第五章在分析GPU特点与其支持下的渲染流程后，提出一种利用上一帧三维场景成像信息指导本帧场景中结点选择和更新简化的方法。针对纹理优化问题，介绍Mipmap技术与Clipmap技术。引入面向GPU顶点缓存的通用渲染顺序与多级缓存的格网布局方法，以配合视点相关的实时有选择性细化方法，期望进一步提升大数据量场景绘制的速度。第六章，结合北京奥林匹克公园建设规划的具体情况，提出建立虚拟奥林匹克公园系统的基本框架，从功能模块、性能、结构组成等方面详细介绍系统的设计与基于组件技术的开发流程，最后实现奥林匹克公园场景的网络发布与浏览等功能。第七章给出本文的结论与展望。