硕士 毕业 答辩

1、导师：* 副教授学生：*专业：计算机应用技术2022-7-7234512022-7-7l二维空间数据发展现状u空间分析技术发展比较完善u数据可视化技术已经成熟不足之处：数据可视化效果已经无法满足当前社会的需要。l三维空间数据发展现状 数据可视化更为真实、直观不足之处：数据空间分析技术不够成熟l完整的二三维一体化2022-7-72022-7-7l二维空间数据可视化方法uLindstrom提出了基于规则网格的地形模型表示法，研究了基于四叉树结构对地形实时绘制技术uDuchaineau等人提出了Realtime Optimally Adapting Meshes（ROAM）算法uCignoni等人基

2、于门限函数提出了可分辨率模型u淮永建等人提出了一种基于四叉树的动态多分辨率地形简化算法u基于小波的、引入视相关的.2022-7-7l三维空间数据可视化方法 三维空间数据模型具有几何特征、数据描述格式、拓扑关系及是否采用面向对象方法描述等特征。面向对象的数据模型同时包含栅格、矢量两种不同数据结构的空间对象。从几何角度进行分析，可以将三维空间数据模型分为三大类：基于面、体和混合表示的数据模型。从数据描述格式方面进行分析，三维空间数据模型可以分为：矢量、栅格和矢量栅格集成三种类型2022-7-7表 1 三维空间模型分类基于面表示的模型基于体表示的模型基于混合表示的模型规则体元不规则体元矢量不规则三角

3、网三维形式化数据结构简化的空间数据模型三维城市模型结构实体几何（CSG）四 面 体 格 网（TEN）似三棱柱实体模型不规则三角网/结构实体几何（TIN-CSG）栅格规则格网（Grid）形状模型（Shape）格网形式多层DEMs体素八叉树 规则块矢量栅格集成格网-三角网混合数字高程模型（Grid-TIN）针体八 叉 树 / 四 面 体 格 网（Octree-TEN）线框模型/块不规则三角网/八叉树2022-7-7l体绘制的方法多种多样，对于地学实体和三维数据场的描述主要方法有：u八叉树模型u类三棱柱u结构实体几何模型u.2022-7-7l八叉树模型该模型是把包含整个对象的立方体也就是根结点，把研

4、究空间顺着坐标轴方向进行分层次递归分割，分割一次就能够获得八个小立方体，用这种方式逐渐递归，一直分割到能够获得只有一个属性值的每个小立方体。模型如图1所示。现有多种方式对八叉树进行编码，最常见的是普通、线性八叉树以及三维行程编码等。2022-7-7图 1 八叉树模型2022-7-7l算法的提出目前已有采用四叉树对二维数据进行划分处理，采用八叉树对三维数据进行存储管理等，但是没有对于两个算法结合的对二维数据和三维数据进行处理的。因此，本文提出一种基于四叉树和八叉树的可视一体化算法。算法流程图如图2所示。2022-7-7图 2 二维数据到三维数据流程图2022-7-7l四叉树是二维空间GIS数据可

5、视化经常用到的技术中经常用到的一种技术。四叉树技术的主要思想是：u首先进行初步划分，处理的平面图用一个初始的最小外包矩形MBR（Minimum Bounding Rectangle）包围起来；u然后进行详细划分，将这个矩形均匀划分为四个小矩形，通过验证是否满足初始的设定规则，如果满足着停止划分；u如果不满足，继续对该子矩形进一步均匀划分成四个更小的矩形，依次划分，直到满足设定的划分规则。算法流程如图3所示。2022-7-7图 3 二维数据四叉树细分过程2022-7-7在四叉树细分过程中，网格单元A、B、C、D为同一级，网格单元E、F、G、H为同一级，网格单元K、L、M、N为同一级。在对单元B进

6、行细分后，不再对单元A、C、D进行逼近检测，只对下一级的网格单元E、F、G、H进行检测。按照这个原则进行逐级细分，当细分次数增加时，需要细分的网格数量越来越少，网格增加的速度也会减慢，运算速度则会相应地提升，使得存储空间的增长率也会降低。2022-7-7l四叉树编码在四叉树中，“块”被定义为结点对应的正方形区域，跟别用东（E）、南（S）、西（W）、北（N）四条边标记块的四条边。同时将块划分为东南（SE）、西南（WE）、西北（WN）、东北（SN）四个象限。同时，整个图像用根节点表示，每个结点拥有为四个分支并对应四个象限。2022-7-7在网格中，有两种情况，即被已知区域覆盖的网格和空白网格。在表

7、示过程中，用“黑”、“白”、“灰”三种颜色对每个结点进行表示，其中黑色结点表示完全被覆盖的区域，白色表示空白区域，灰色部分表示部分被覆盖的区域。在邻域查询过程中，添加属性信息的树状图用图5表示。2022-7-7图 5 附加属性值四叉树结构2022-7-7l八叉树分割八叉树（Octree）主要是二维空间数据中四叉树的三维自然扩展，采用树结构对模型进行递归分割。首先建立相应的树节点，进而在下一级的每个树节点所代表的子数据场进行分割，并建立更下一层相应的树节点，依次进行迭代，直到所有八叉树节点或空或满。进行八叉树分割之后，原始的立方体变成了尺寸达标不同的立方体的规则排列，八叉树结构可以看作是一种变块

8、模型，属性相同的区域用大块表示，而复杂区域用小块表示。如图6所示。2022-7-7八叉树结构的结构体可以描述如下：typedef struct OCTREEint x,y,z;/结点坐标ORCTREE *child8;/八个孩子int color;/结点的属性值图 6 八叉树空间分割示意图2022-7-7l八叉树结点快速访问方法在八叉树结构中，线性八叉树编码方法最为常用，定义一个一维数组用来存储八叉树的终端节点的地址码和属性值。八叉树中每个节点的位置可以用式(1)表示： (1)式中，qi=0, 1, 2, ., n-1为八进制编码，空间中任一点P(x, y, z)与线性八叉树节点的对应关系可以

9、表示为公式(2)： (2)n 1n 20n 1n 20Vq8q8q 8n 1 n 20n 1 n 20n 1n 20 xiiiyjjjzkkk2022-7-7其中x，y，z的坐标分别用二进制表示，n为表达坐标值所需的二进制位数，il, jl, kl0，1，0nl。则P点所对应的八叉树节点编码为ql-1ql-2.q0(0n1)，其中: (3)llllqi2j40nk1l （）2022-7-7l通过八叉树对规则体数据压缩处理就比较容易，基本原理与四叉树压缩地形的原理相似，图7表示了八叉树结构对三维空间数据进行压缩的示意图。图 7 八叉树对规则数据压缩示意图2022-7-7在对二三维可视一体化算法的

10、实现过程中，首先要创建二维空间数据，本文构建的二维空间数据中的几何物体主要包括了校园教学楼、宿舍楼、道路、基础设施等。采集的主要校园数据在下表中列出。物体名称数据类型属性信息对象个数教三楼面数据40m1教二楼面数据18m1教一楼面数据12m1图书馆面数据23m1宿舍面数据15m4操场面数据0m6道路线数据0m52022-7-7l实验数据采用教三楼为例u图a显示表示输入的教三楼二维平面数据；u经过四叉树划分，然后根据属性数据进行加厚处理得到三维空间数据，如图b所示；u最后对三维空间数据进行纹理处理，处理效果如图c所示。图图a 构造原始二维空间面数据构造原始二维空间面数据图图b 二维数据到三维数据

11、的转换二维数据到三维数据的转换 图图c 三维数据纹理处理三维数据纹理处理2022-7-72022-7-71、主要的研究内容及成果总结如下：1）本文首先介绍了二三维一体化的研究背景和现状，对二维空间数据和三维空间数据的基本概念进行了概述，并对二维空间数据的分析方法的原理进行阐述。2）介绍二维空间数据可视化方法、三维空间数据模型，并对常用的二维空间可视化方法和三维空间数据模的优缺点进行详细的分析对比，着重介绍了四叉树和八叉树算法。 提出可以用于解决二三维一体化的显示问题，为实现真正意义上的二三维一体化起到了一定的推动作用。2022-7-73）根据空间数据可视化的原理，提出一种新的二三维一体化的显示方法，该方法主要是基于二维空间数据的四叉树算法和三维空间的八叉树算法。主要是通过四叉树将二维空间数据提升为三维数据，然后用八叉树算法对提升的三维数据进行可视化处理。4）以校园GIS作为背景，将二三维一体化算法的效果在校园GIS中展示出来，对算法进行验证，验证结果为本算法的2022-7-72 未来工作的展望1