一种基于空间认知的三维地物模型(1)

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1、一种基于空间认知的三维地物模型1,32133张松,崔铁军,蔡畅,邬雨笋,李伟(1.信息工程大学测绘学院河南郑州450052;2.天津师范大学城市与环境学院,天津300384;3.66444部队北京100042)摘要:随着三维地理信息系统及其网络化的发展,三维地理信息的海量数据与有限的计算机资源和网络带宽之间的矛盾越来越突出,其中尤以地物模型的数据量问题更为显著。基于空间认知,提出面向对象的三维地物模型设计方法,该方法可以有效的减小三维地物模型的数据量,有利于模型采用细节层次模型(LOD)进行多尺度表达。提出了模型设计的理论基础

2、,进行了设计实现,并以3DMAX为建模工具进行了实验,效果良好。关键词:地理信息系统空间认知面向对象LOD三维地物模型中图分类号:TP391A3DGroundObjectModelBaseonSpatialCognition1,32133ZHANGSong,CUITie-jun,CAIChang,WUYu-sun,LIWei(1.InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,ZhengZhou450052,China;2.CollegeofUrb

3、anandEnvironmentScience,TianjinNormalUniversity,Tianjin300384,China;3.66444Troops,Beijing100052,China)Abstract:3DGISandWeb3DGISrapiddevelop.Theconflictbetweenhugedatain3DGISandlimitedcomputerandnarrowwebbandwidthbecomemoreobvious,especiallyformassgroundobjectdata.Ba

4、seonspatialcognitiontheory,theobject-orienteddesignmethodcouldreducethesizeof3Dgroundobjectmodelandisbenefitformodelmulti-scaledisplayinLOD.Talkabouttheoryfoundationofmodeldesign,andrealizemodel.Takedexperimentationin3DMAX,theresultwerewell.Keyword:GISspatialcogniti

5、onobject-orientedLOD3Dgroundobjectmodel目前,三维地理信息系统及其网络化成的影响,都是通过一定的算法实现模型的多为GIS领域研究的热点。在三维地理信息系尺度表达。而这些算法存在着同一个模型要统中,为了实现能够逼真的反映客观世界的建立多个不同层次的模型,浪费存储空间,目的,需要大量的三维仿真数据作支撑,其增大系统处理的数据量等问题。中包括反映地形特征的DEM数据和反映地物本文提出的面向对象的三维地物模型,特征的地物模型数据,对于有限的计算机资以面向对象的的思想组织模型的数据,有效源和网络带宽

6、而言,海量的数据必将影响到的压缩了模型本身的数据量。在建立模型系统进行实时渲染和网络发布的速度和效时,结合细节层次模型(LOD)的影响,实率,这一矛盾成为制约三维地理信息系统发现了多层次模型的自动生成,避免了重复存展的瓶颈。而随着逼真度的提高,地物模型储多个模型,节省了存储空间。的数据量成几何增长,成为系统数据量的主1.模型设计的理论基础要部分,因此,压缩地物模型数据量可以有1.1空间认知理论效减少系统处理的数据量,解决上述矛盾。空间认知是认知科学的一个重要研究在三维地理信息系统中,细节层次模型领域。认知科学研究的目的就是说明

7、和解释(LOD)是地理信息系统中空间信息多尺度人在完成认知活动时是如何进行信息加工表达的一种主要方法。现有的地物模型在结的。空间认知就是研究空间信息的处理过构设计时由于没有考虑细节层次模型(LOD)程。人类信息处理系统包括信息输入,存储记忆、输出以及围绕存储记忆的控制部分。1.3面向对象思想人眼作为重要的信息输入器官,在认识事物面向对象思想是软件工程领域一种比时经历察觉,辨别,识别和解译这样一个获较成熟并流行的软件工程方法,简单的讲,取信息逐步详细的过程。在客观世界中,这它就是通过编写一个个有自己属性和行为一过程与距离关系十分

8、密切,当物体距观察的类作为构成工程的基本单元,是以人们通者比较远时,获取的信息较少,随着距离的常描述现实世界的方法来描述要解决的问拉近,获取的信息逐渐增加。正是基于这种题。三维地物模型的结构复杂多样,甚至出人类认知的客观规律,提出了模型多尺度表现了如在Stanford大学Mi

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