基于gis的三维地形信息可视化显示技术的研究

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1、万方数据论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产生的法律后果由本人承担。论文作者签名：趣叠日期：呈型：三：呈z关于论文使用权的说明本人完全了解太原科技大学有关保留、使用学位论文的规定即：学校有权保留所送交的论文，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，允许论文被查询和借阅，以学术交流为目的，学校可以公布论文内容。保密论文除外。签名：盘

2、垄导师签名：日期：叫j5、纠万方数据JIHIHHIIIIHIIIIIJlliJll中文摘要、!至Z鲤至塑在地形三维场景的绘制过程中，传统的技术方案主要集中在图形硬件端的优化，t即通过显示列表、顶点缓存对象等对客户端发送到显卡服务器的地形数据进行封包显示，严重的占用了存储资源，不能从根本上提高地形的显示效率。针对上述问题，本文在地形数据的组织管理方面，采用K-D树进行场景树的管理，最大化的利用了底层空间组织，同时处理了在不同条件下使用不同精度的地形数据的问题。在K．D树的基础上，采用可见性剔除方法，有效的进行了视域裁切与剔除工作，实现了复杂度的简化。改进了传统的加

3、载算法和调度策略，采用三个层次的管理，由低分辨率的替代物(第三级)到高分辨率的替代物(第二级)到几何绘制(第一级)逐层显示，这样可以高效的进行可见性判定来得到可见场景区域，同时控制影响较小的数据的载入，可以极大的提高数据调度系统的性能。此外，本文引入了纹理映射的方法与概念，纹理模型可以采用多分辨率的思想来进行管理和组织，当绘制海量地形数据时，采用四叉树和金字塔管理纹理数据具有相当大的优势。在此基础上，提出了一种适合面向对象思想的分层分块方法，解决了传统方案中存在的索引速度慢，可扩展性能差的主要缺点。在上述关键技术研究的基础上，详细的介绍了所实现的原型系统的体系架

4、构与空间数据层次的设计，以地面寻径的典型应用为案例，在VisualC++开发环境下，利用OpenGL图形接口，采用文件系统，实现了一个海量地形数据的三维可视化的原型系统，并对多个地形数据与地上模型的场景进行了实验。实验结果表明系统显示效率高，效果好，证明了本文的研究思路与技术路线是可行的，较好的解决了大规模地形三维可视化的问题。关键字：地理信息系统；海量地形数据；三维可视化；复杂度简化；地形数据的动态调度万方数据II万方数据ABSTRACTInatypicalterrain3dscene，thetraditionaltechnologyprogrammainly

5、focusedonthegraphicshardwareoptimized，thatis，throughthedisplaylists，vertexbufferobjectonclientsendsvideoserverterraintodatapackets，butstillseriousdrawingtheoccupyofthestorageandbandwidthresources，whichcan’timprovefundamentallyterrainrenderingefficiency．Inresponsetotheseproblems，theme

6、thodwhichisbasedontheblockintheDEMandusingtheterrainquad—treepyramidmodeltoorganizetheterraindata，wereeffectivelyreducingtheamountofdatawhentheterraindatawasused．UsingK—Dtreetomanagethescenetreecanmaximizetheuseoftheunderlyingspatialorganizationanddealwiththeproblemwhichwascausedtous

7、ingdifferentterraindataindifferentprecisionanddifferentconditions．OnthebasisofK—Dtree，visibilitycullingmethodswhichwereeffectivewereused，astheworkofthecuttingandremovingwereexecuted，toachievethecomplexitysimplified．Improvingthetraditionalcorealgorithmandschedulingstrategy,whichwereus

8、ingthreeleve