井上下一体化三维场景优化表达研究

王志军，豆喜朋，贾智乐，杨灿灿

（1.河南省水利勘测有限公司，河南 郑州 450003；2.安徽滁州学院，安徽 滁州239000）

井上下一体化三维场景优化表达研究

王志军1，豆喜朋1，贾智乐1，杨灿灿2

（1.河南省水利勘测有限公司，河南 郑州 450003；2.安徽滁州学院，安徽 滁州239000）

针对矿区地上下海量、多源空间数据在组织调度时，程序运行效率低、表达效果不理想的问题，提出了多层次混合索引策略。对多源空间数据进行地上下一体化的组织管理，在兼顾不同数据模型表达优势的同时，通过模型之间的拓扑关系和空间索引，实现不同数据模型之间的逻辑整合，构建浑然一体的地上下一体化三维空间数据组织模型。该模型可快速查询、选取目标数据，同时根据屏幕分辨率来判断抽稀级别，通过要素抽稀算法消除了大数据量显示时视觉裂缝、抖动、突跳等问题，极大地改善了三维可视化效果。

矿区；三维场景；空间索引；要素抽稀

自“数字矿山”、“感知矿山”等概念相继提出以来，三维矿山系统的搭建也步入一个新的阶段。地上下空间数据的高度集成是矿区空间数据的显著特点，然而有关地上下的空间数据集成表达的研究相对较少，主要的难点在于数据的多元、异质、异构特性及其集成的复杂性。矿区地上下三维可视化表达系统对空间数据类型不断多样化、复杂化、数据量不断增大等问题不能很好地解决。各种空间实体在几何结构、内部特性等方面都具有不规则性、不确定性、非均匀性等三维、动态特征。本文针对以上问题，从三维空间索引建立和可视化优化表达两方面对目前主流算法进行改进，使三维空间数据组织调度技术能够不断适应外部环境的变化，满足用户的需求。

1 多层次混合空间索引的建立

常见的空间索引有格网索引、BSP树索引、四叉树索引、八叉树索引、KD树索引、R树索引和R树变种索引等，详细分类如图1所示。

图1 常见空间索引

矿区模型空间分布范围较广，不同矿区内的模型彼此不连续，同一矿区模型在立体空间上还分为不同的中段，这些特点致使目前没有一种索引可以高效地对其进行管理组织。不同的索引也都有各自的优缺点。如BSP树将空间逐级进行一分为二的划分，可以很好地适应空间对象的分布情况，但是BSP树构树深度往往较大，检索速度相对较慢，不利于查询、增加、删除、修改等操作；R树利用空间对象的外接最小包围盒递归划分空间，但是R树区域之间会经常出现重叠，搜索时易出现多路径现象，效率较低；R树变种对这一缺点有改进，但并不完善。面向海量、广域、不连续、多层次的模型实现查询、组织调度和可视化，单单使用一种索引机制是不可行的。通过对各种空间索引方法及其分割策略的对比分析，设计了一种多层次混合三维空间模型索引，实现了不同矿区、不同高度数据索引的建立，达到了井上下模型数据的快速索引调度的目的。

首先采用一级格网索引，把不同的矿区分割开，如图2所示。对于每个矿区不同高度地形数据、地表模型数据等采用线性索引，快速定位不同高度的模型，在同一高度中段内采用KD树对模型索引，对于单一模型采用层次包围盒，完成模型面片索引。这样不仅可以快速定位到每个矿区的每个模型，还可以快速定位到每个模型的面片，实现井上下不同类型、多源异构三维模型索引的建立，实现矿区空间数据的快速调度。

图2 一级格网索引

图3 多层次混合三维空间索引

按照图3所示索引组织方式，多层混合索引构建的过程分为以下几个步骤：

1）用格网索引把国家划定的矿务集团范围组织起来，以矿区经纬度范围建立索引，按照格网顺序存储，这样查询效率较高。

2）对于每个矿区不同高度地形数据、地表模型采用线性索引快速定位。由于矿区空间明确划分为地上、地表、地下，地下地质结构具有分层性，巷道走向往往和岩层或煤层一致，这就导致了特定矿区巷道模型呈分层分布，而线性索引可以快速定位到地上、地表、地下特定的模型，从而减少大量冗余模型的搜索时间。

3）在同一高度内采用KD树对模型索引。KD树是由二叉搜索树推广而来的，用于K维检索树的数据结构，用K-1维的超平面划分K维空间。在对KD树查找某个给定元组的值时，查找的过程和在二叉树中一样，在每个结点内部找到下一层要访问的结点，并沿着这样的搜索方式从根结点到叶子结点。构建KD树的时候以每个模型的几何中心点为超平面划分结点，以模型外接包围盒为结点对应的空间范围。

4）对于同一模型采用层次包围盒快速定位模型面片。为单个模型的每个区域构建区域包围盒，用包围盒判断盒子内的所有面片要素是否是检索目标。这样可以大大加快目标面片的检索速度。

2 三维场景优化表达

通过多层次混合空间索引的建立，可以快速选取井上下复杂三维场景中所需要表达的数据，然而视口内同一类对象较多时，表达效果往往不理想。如每段巷道都对应有属性值，如果把每个属性要素都显示出来，在视点较高时，标注密集在一个小的范围，不仅不友好，而且极大增加了CPU负荷，如图4a所示。

图4 抽稀前后效果图

大量点要素密集显示是最常遇到的问题，研究如何更好地显示点要素的符号以及标注是非常实用的。对于这种情况，常规的处理方法是对点进行类型划分。例如，在某一视点位置处仅显示某一类型的点。但该方法存在一个问题，假定只显示某一类型的点，这些点依旧是大量而密集，若没有字段进行再划分的话，还是会出现同样的现象。一些学者提出对点进行分散，如果只是追求显示效果，该方法是可取的，并且可以采用随机函数计算分散系数。但在实际应用中，这类方法不可取，因为分散后的要素与要素原始位置发生错位，即原本在模型左边的点分散后可能离散到模型右边去了。

在分析井上下各类模型实际分布特征的基础上，设定抽稀规则。基本原理是首先按照二级线性索引定位到的某类模型要素构建的KD树，然后从KD树的根结点开始，把树结点投影到屏幕空间上，经过设定投影换算，换算关系为：p=r2/d×Np（p为投影后屏幕空间的像素点个数；r是树结点所在空间的包围盒半径；d是虚拟相机到目标点的距离；Np为屏幕总像素个数），树结点的包围盒和屏幕空间上一定像素点唯一对应，当结点包围盒对应的屏幕空间像素值小于某一个阈值时，开始对这个树结点显示，如果结点不是叶子结点，那么只显示距离当前包围盒中心最近的结点；当结点包围盒对应的屏幕空间像素值大于设定的阈值时，继续对当前结点分裂，直到当前结点包围盒对应的屏幕空间像素值小于设定的阈值。

图5 抽稀算法

如图5所示，H3结点处包围盒经过投影变换公式对应屏幕空间S1对应的像素点， H3包围盒包含了结点C、D、E，如果S1范围内像素个数小于设定的像素阈值K，则S1空间范围内只显示结点C、D、E中最接近中心点位置的一个要素；如果S1范围内像素个数大于设定的像素阈值K，则结点H3继续向下分裂，得到叶子结点C和非叶子结点H4，叶子结点C需要显示，非叶子结点H4经过投影换算对应屏幕空间像素范围S2，如果S2小于设定的阈值数K，则在结点D、E中选择一个最接近S2中心位置的结点显示。

该算法根据实际渲染屏幕的像素个数来判断抽稀级别，设定一定的抽稀阈值后即可以保证视口内的要素个数，算法具有较高的稳定性。抽稀前后效果对比如图4所示。

3 应用分析

山西某矿搭建了井上下一体化三维空间数据可视化原型系统。该系统集成了地面高分辨遥感影像、15 m DEM、地表建筑物模型、道路网等矢量要素、地下钻孔数据、巷道模型、地质体模型、钻孔模型等。

实验采用具有一定复杂度的不同场景，分别验证多层次空间索引和要素抽稀算法。系统硬件配置：处理器为四核Intel Core 2，主频2．83 GHz、内存2 G、显卡为NVIDIA GeForce 310。视点1中模型数目为11 049，视点2中模型数目为23 182，视点3中模型数目为37 497。

表1 多层索引、要素抽稀综合对比

如表1所示，在模型个数不变的情况下，使用多层空间索引、要素抽稀渲染效果更好，场景越复杂，使用多层空间索引、要素抽稀表达效果越明显。可见多层空间索引和要素抽稀在模型绘制、显示效果、系统运行性能、减少内存消耗方面都有大幅度提升。

4 结 语

本文通过对井上下三维场景可视化技术中相关算法的研究，改进了井上下一体化的三维空间数据的组织方式，建立了一套空间索引体系，实现了矿区复杂场景中三维数据的一体化管理和快速调度；同时对三维可视化表达提出了稳定性较高的要素抽稀算法。该算法根据实际渲染屏幕分辨率像素个数来判断抽稀级别，所以设定一定的抽稀阈值后，可以保证视口内的要素显示个数。多层混合索引和要素抽稀的混合使用，不仅可快速查询、定位目标数据块，而且可以消除视觉裂缝、抖动、突跳等表达问题，改善三维可视化效果。

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P208

B

1672-4623（2016）04-0013-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.04.005

王志军，高级工程师，主要从事地理信息系统与工程测量方面的研究。

2015-03-09。

项目来源：滁州学院科研资助项目（2014kj02）。