三維可視化技術是現在新興的一種技術，在很多工作中都會用到這項技術。本文主要對基于LOD與GPU的海量空間數據三維可視化關鍵技術進行了一些研究，文章是一篇哈爾濱工業大學學報投稿的論文范文，有需要發表文章的作者可以聯系本站在線編輯快速投稿。

  　　【摘 要】大數據量場景的顯示效率一直是三維GIS領域的熱點研究問題，三維中涉及到的地形、影像、紋理等數據，其數據量都是十分龐大的。在目前的軟硬件環境下，實現大數據量的實時可視化是十分困難的。本文設計實現了一個3DGIS平臺，研究了LOD金字塔模型與GPU并行計算等問題，取得了良好的大數據量場景實時可視化效果。

　　【關鍵詞】大數據,三維場景,快速可視化,LOD,GPU

　　1 引言

　　地理信息系統(Geographic Information System，GIS )是一種采集、存儲、管理、分析、顯示與應用地理信息的計算機系統，是分析和處理海量地理數據的通用技術。隨著人們對GIS行業越來越深入的了解，伴隨著計算機軟、硬件技術和通信技術高速迅猛的發展，GIS已然滲透進入國民生產的各個行業和國民生活的各個方面。然而傳統的GIS技術仍然存在著明顯的缺陷，主要表現為它以處理二維信息為主，把連續分布的三維現實世界抽象成二維的數字信息，不能給人以自然界三維空間真實物體身臨其境的感受。三維GIS是GIS技術發展的重要領域，是進行全方位、多層次、多要素時空分析的基礎，開發結構簡單、功能完善的真三維GIS軟件是當前GIS研究人員的重要目標。由于空間數據具有的數據量龐大、內容豐富等特點，使得三維GIS中要處理的空間數據量遠遠超出了當前計算機硬件所能處理的能力，該特點已經成為了三維GIS可視化的制約性因素。

　　層次細節(Level Of Detail， LOD)思想提供了一個解決龐大數據量與快速可視化問題�A方向LOD技術主要是根據人眼的視覺原理，一個物體距離人眼越遠，人眼看到該物體的細節也就越少，因此系統就可以將距離觀察點較遠的物體用較粗粒度的模型來代替，從而在不降低視覺效果的前提下大幅度降低了計算機需要處理的數據量，解決了系統的實時動態顯示效果。在同樣大小的顯示范圍內，采用LOD技術可以使數據處理量基本保持不變，這一特性對海量空間數據的實時三維可視化是非常重要的。

　　近年來，隨著計算機圖形處理器(Graphic Processing Unit， GPU)的計算能力的提升，極大的提高了計算機圖形處理的速度和圖形生成的質量。GPU技術的極速發展一方面提高了圖形處理的計算速度，另一方面還促使了一些與圖形處理相關的硬件技術的進步，比如：具有可編程性功能的像素處理模塊和具有頂點處理功能的圖形硬件�@染管道。在3DGIS可視化方面，LOD模型正朝著與GPU集成的方向發展，建模的方法已經不再是逐個選擇某個多邊形進行繪制，而是在大量的多邊形組中選擇一組進行批量繪制，建立適合于現代GPU處理的LOD框架，不再追求盡可能的減少多邊形的繪制，只要能達到硬件的繪制要求即可。

　　本文基于對LOD與GPU技術的研究，設計并實現了一個3DGIS平臺，并利用該平臺解決了海量空間數據實時三維可視化問題。

　　2 LOD金字塔構建

　　本文使用的LOD金字塔模型是基于四叉樹結構，以分層分塊的方式構建的。利用這種方式組織的金字塔模型具有以下特點：

　　(1)對于樹中任意相鄰的層，從上到下，分辨率呈雙倍遞增關系，這樣可以很方便的使用四叉樹索引技術進行快速定位。

　　(2)樹中每個節點對應一塊區域，這樣可以直接提供不同分辨率的數據而無需實時重采樣。

　　在構建金字塔時，首先把原始柵格數據作為金字塔的底層，并對其進行分塊，形成底層瓦片矩陣。在底層的基礎上，從左下角開始，從左至右、從下到上按每2×2個像素合成一個像素的方法生成像素矩陣，并進行分塊，形成上一層瓦片矩陣。

　　分層分塊后的文件命名要能反映出數據所在層數和數據的坐標信息，本文采用如下命名規則：Dataset NameLevel of LODFileX FileX_FileY.abc，其中，Level of LOD為數據所在金字塔模型的層號，FileX為塊的行號，FileY為塊的列號。利用該規則可以實現文件名與文件坐標之間的換算。

　　3 GPU高速并行計算

　　圖形處理器(Graphic Processing Unit，GPU)是一個專門用于圖形渲染的微處理器，它可以快速的操作和改變內存以加快輸出幀緩存中的圖像。

　　在GPU處理器出現以前，顯卡只負責圖形渲染的操作，大部分的運算處理都由CPU來實現。在GPU出現以后，主流計算機中的處理器大都包含CPU和GPU，由CPU和GPU協同結合來完成大數據量運算和圖形�@染的工作。CPU和GPU協調工作，CPU負責處理邏輯性強的事務處理和串行計算，GPU則專注于執行高度線程化的并行處理任務。與CPU相比，GPU在運算能力和存儲器帶寬上具有明顯的優勢，它可以通過增加并行處理單元和存儲器控制單元的方式來提高計算機的并行處理能力和存儲器帶寬。與CPU相比，GPU具有很多優勢：

　　(1)高度并行性：GPU具備多個�@染管道，能并行處理多個頂點和像素數據，具有很高的并行性;

　　(2)GPU具有向量運算架構，使得其在處理大規模向量運算時性能更佳;

　　(3)只讀高速緩存：GPU中的緩存是只讀的，其主要功能是用于過濾對存儲器的請求，減少對顯存的訪問，這使得它比CPU更適合于流處理計算，處理邏輯分支簡單的大規模數據并行任務。

　　4 3DGIS平臺設計與實現

　　本文結合LOD與GPU技術，通過C++語言，使用Microsoft Visual Studio 2012開發工具開發了一套3DGIS軟件平臺，其功能設計如圖1所示。

　　如上圖所示，配置文件中存儲一些系統相關參數，如默認圖層等，系統初始化時通過配置文件模塊讀取配置文件內容并創建默認對象;場景控制模塊負責事件監聽，并保存事件觸發后相關場景參數的修改;數據調度模塊使用基于四叉樹的瓦片檢索算法檢索當前場景的可見瓦片，并負責在緩存或服務器中獲取數據;渲染模塊通過構建地形網格和紋理貼圖產生三維場景。測試結果顯示，當三維窗口大小為800×600時，平均幀頻為24.8幀/秒。

　　5 結束語

　　本文利用LOD金字塔與GPU的高度并行計算能力和可編程性解決了3DGIS中大數據量場景的快速可視化的問題，并取得了良好的實驗效果。本文的主要創新點是將LOD與GPU兩項技術相結合，并成功應用到3DGIS軟件的開發中。

　　系統在實現時，為了明確系統目標，降低編碼工作量和數據整理搜集的工作量，僅從局部角度考慮三維GIS的快速可視化，沒有像Google地球和NASA的WorldWind那些從全球的角度來實現系統的三維可視化，這也是本文下一步考慮解決問題。

　　參考文獻

　　[1]陳述彭，魯學軍，周成虎.地理信息系統導論[M].北京：科學出版社，2001.

　　[2]李青元，林宗堅，李成明.真三�MGIS技術研究的現狀與發展[J].測繪科學，2000.25(2)：47-51.

　　[3]肖樂斌，鐘耳順，劉紀遠，等.三維GIS的基本問題探討.中國圖象圖形學報，2001(9).

　　[4]James HClark，HierarchicalGeometric Models for Visible Surface Algorithms[J].Communieation of ACM， 1976(10).

　　[5]Nvidia 發布 GeForce2 Go 移動 GPU[J].計算機網絡.2000(12).

　　電子科技論文發表期刊推薦《中國儀器儀表》雜志(CHINAINSTRUMENTATION)創刊于1981年，是當時國家儀器儀表總局的“官方刊物”，由國家新聞出版署批準注冊、面向國內外正式出版發行的綜合類技術期刊�，F由中國機械工業聯合會主管，機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所、中國儀器儀表行業協會主辦。