第44卷第3期2008年5月
南京大学学报(自然科学)
JOURNAL OF NANJING U NIVERSITY
(NAT URA L SCIENCES)
Vo l.44,No.3
May w2008
大数据量三维地形实时可视化的扩展算法*
沈利强**,都金康,胡裕军
(南京大学地理与海洋科学学院,南京,210093)
摘要:针对大数据量三维地形实时可视化问题,本文在传统实时优化自适应网络(r ea-l time optimal adaptiv e mesh,RO A M)算法的基础上进行扩展,提出了一种视点相关的适合大数据量三维地形实时绘制的简单高效的算法.该算法是通过基于线性四叉树索引的数据管理模式进行管理和组织数据,并根据地形复杂度的不同对高程数据间隔提取然后渲染地形,从而大大降低了大范围三维地形的复杂度和计算量,同时该算法支持拓扑结构和多分辨率,有效地简化了地形模型的绘制,提高了三维地形实时渲染效率.并用微软基础类(M icro soft Fo undation Classes,M F C),结合Open G raphics L ibr ary(O penGL)开发了一个程序实例,进一步验证算法的有效性.
关键词:三维地形,可视化,线形四叉数,算法
中图分类号:P285,T P391
Extended algorithm of rea-l time rendering for3D terrain
in the large volume of data
S hen L i-Qiang,Du J in-K ang,H u Yu-J un
(Schoo l o f Geog ra phic and O ceanog raphic Science,Nanjing U niver sity,N anjing,210093,China)
Abstract:A n ex tended alg or ithm was put fo rw ard in this paper,for rea-l time visualization of3D ter rain in the lar ge vo lume of data,based on the t raditio nal r ea-l time optimal adapt ive mesh(RO A M)algo rithm.T he ex tended ROA M algo rithm w as a v iew-dependent,simple and efficient algo rithm.It was appr opriate fo r r endering3D terr ain in the larg e vo lume of dat a.In this algo rithm,the mo de o f dat a management and org anization w as based o n linear quadtr ee,and elev ation data w as abstr act ed to render ter rain by int erval calculated according to differ ent terr ain co mplex ities.T he complex ity of3D t errain and calculatio n w ere descended gr eat ly thr ough the ext ended RO A M alg or ithm,and to po lo gy structur e and mult-i resolution model w ere suppor ted in this algo rithm.T he alg or ithm also simplifies t he ter rain r endering and improv ed the efficiency o f ter rain rendering.At last,an actual prog ram ex ample was developed based o n M icr osoft Fo undat ion Classes(M FC)and Open G raphics L ibrar y(OpenGL),w hich ver ified the v alidit y of the algo rithm furt her.
Key words:3D ter rain,larg e vo lume of data,v isualizatio n,linear quadtr ee,alg or ithm
* **基金项目:国家自然科学基金(49672102)收稿日期:2007-05-22
通讯联系人,E-mail:lq.sh en@https://www.doczj.com/doc/da11152070.html,
随着数字地球计划的提出,虚拟地形场景面临的是巨量的地形数据,甚至涉及到全球的数据[1].在过去几十年里,尽管图形硬件技术已经有了飞速发展,但仍然不能满足大数据量三维地形可视化的需要.所以,近年来,国内外学者对模型简化技术、多分辨率表示和level o f detail(LOD)技术进行了深入研究,取得了许多重要成果[2].例如,Lindstrom等提出了一种可以对规则网格表示的地形模型进行实时的细节层次删减和绘制的方法[3].Duchaineau等提出实时优化自适应网络(rea-l tim e optim al a-daptive mesh,ROAM)算法[4],ROAM算法属于基于面层次模型的算法,其基本思想是:在对地形进行三维显示时,依据视点的位置和视线的方向等多种因素,对于表示地形表面的三角形片元进行一系列的基于三角形二叉剖分分裂与合并,最终形成和原始表面近似且无缝无叠的简化连续三角化表面.ROAM算法中的基本数据单元就是等腰直角三角形的片元,通过从其直角顶点到斜边递归的二叉剖分,则形成具有层次结构的三角形二叉树.
ROAM算法有其动态自适应LOD的特点,能根据距离视点远近和地形本身的起伏程度来决定地形替代对象的复杂程度.采用基于三角形分割的方式,能够获得和其他LOD算法相比更精细的地形,但是在虚拟现实和GIS 领域中,使用的都是真实地形,数据量一般都很大,不能像游戏那样重复地形块或者通过纹理贴图来实现无限世界,这个时候ROAM算法的应用就出现了很多问题,如不同帧间同一地区几何形变等问题,而影响实时显示方面的问题则有:
(1)运算速度的问题:相对于一些基于四叉树的算法,ROAM算法的速度并不是最快的,这是它的一个缺点.特别是在一些要求速度大于精细程度的三维引擎里,这是一个值得考虑的因素.之所以这么说,是由于ROAM算法自身特点决定的,在理论上讲,剖分到同样层次,不考虑辅助函数和辅助变量,相对于四叉树分割来说ROAM算法需要更多的运算量,因为基于四叉树的LOD每次迭代能把地形分成更多的单元[5],这样就只需要更少的迭代次数.这个过程通过简单的图解就能看出来.虽然ROAM算法采用基于三角形的方式获得了更精细的地形,但速度不可避免地损失了.
(2)拓扑结构的支持:拓扑结构的概念将在扩展算法里进行详细解释,这里要说的是ROAM算法只考虑处理单个地形块land-scape,对landscape没有大小限制,但是事实证明landscape达到4096@4096大小时,浏览速度已经达不到24FPS(帧/秒),影响了显示效果.这对于显示大数据量地形场景来说,无疑是最大的障碍.
(3)运算量大的问题:对一些比较平坦的地区,虽然ROAM可以根据地形的复杂程度合并一些三角形面片,但是如果这个地区很大的话,无疑计算量很大,浪费很多资源.
以上几个问题反映的都是速度的问题,对于LOD算法来说,速度和容量是永恒的主题,目前在普通微机上,硬件条件虽然提高很快,但是对于大数据量地形的渲染,仍然杯水车薪[6].针对这些问题,笔者提出了一种改进的ROAM 算法,该算法的主要思想是将一个大的三维地形场景按照四叉数的规则分割成若干场景landscape,用一个对象类w o rld来组织管理这些场景,同时对每个landscape计算其地形复杂度,这个计算在数据预处理阶段完成,然后作为一个landscape对象的属性保存起来.根据该复杂度对landscape进行合适的间隔提取高程数据进行三角形绘制渲染,而不是对所有的地形数据都用统一的标准格网来渲染模型,这样可以节省大量系统资源.
1ROAM算法的扩展
111扩展ROAM算法的基本原理与特点本文提出的算法是在ROAM算法功能上的扩展和优化,扩展ROAM算法继承了ROAM算法关于三角树建立,误差树建立和裂缝消除等基本理论,把主要注意力放在结合上面的数据管理和调度实现流畅的大数据量地形的显示.主
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要思路是扩展ROAM 算法使之能够支持拓扑结构并能处理多分辨率的地形块[7].
扩展算法的基本原理如图1所示
.
图1 扩展ROAM 算法基本原理
Fig.1 Fundam ental principle of extended ROAM algorithm
扩展算法主要有两个特点:
(1)对拓扑结构的支持
场景内将不像ROAM 算法那样处理的只是一个landscape,而是多个landscape,扩展算法采用四叉树管理这些landscape,每个land -scape 是四叉树的一个节点,它们之间具有相互邻居和层次关系.本文提出一个新的对象w orld,用来统一管理所有的landscape.在w orld 里通过增加和减少landscape,维护所有landscape 的关系,地形就能无限延伸.空间划分为一个个landscape 后,建立每个landscape 内Patch 之间的关系,再建立landscape 边界上patch 之间的关系,这样就实现原ROAM 算法的前提条件,就可以使用原来的理论进行LOD 算法生成近似地形了.
(2)对多分辨率地形的支持
因为在场景中有多个landscape,那么也可以考虑到每个landscape 的分辨率可能会不一
样.在四叉树中同一层次存储的landscape 的分辨率可以是一样的,但是不同层次的的应该不一样,因为这样才能保证数据管理的有效性,根据视觉原理减少显示的数据量,其实为了需要,同一层次的也可以设置成不一样的分辨率
[8]
.具体实现是根据不同分辨率的landscape
的相互关系,建立每个landscape 内patch 之间的关系,再建立不同分辨率间landscape 边界上patch 之间的关系,消除不同分辨率land -scape 之间的缝隙.
112 扩展算法中几个关键问题的解决方法 11211 不同landscape 边界上patch 的关系建立 首先考虑一种简单的情况,假如是同样边长的landscape,只需要找到它四周的邻居,它的左边的patch 和它的左邻居的右边的patch 进行连接,它的上边的patch 和它的上邻居的底边的patch 进行连接,它的右边的patch 和它的右邻居的左边的patch 进行连接,它的下
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边的patch 和它的下邻居的上边的patch 进行连接.图2表示的是landscape 1右边patch 的连接,landscape 2是landscape 1的右邻居.分别建立patch 间(1和5、2和6、3和7、4和8)的联系
.
图2 同样边长的landscape 连接
Fig.2 C onnection of landscapes with the same size
但是现在场景中可能都是不同边长的landscape,一个landscape 的每个方向上的邻居可能不至一个,实现起来相对就复杂得多.为考虑到这样的情况,本文在建立四叉树的时候,当一个节点的剖分时,子节点如果没有邻居时,父节点的的邻居将也传递给子节点作为子节点的邻居,另外也规定patch 的空间大小是一样的.利用四叉树的相互层次关系,就有办法将landscape 的每个方向边界上的所有landscape 找到,从而一一建立联系.举例来说,连接左边的landscape,这时可能出现两种情况,一种是左边邻居已经分割了为几个子节点,或许子节点再分了子节点,另一种情况是左边的邻居边长比自己大.针对这种情况采用了递归算法,递归传递的是landscape 的指针,递归中函数中
判断指针对应的landscape 有没有子节点,如
果有就以这个landscape 的子节点landscape 的指针作为当前指针,继续递归,递归的终止条件是指针对应的landscape 没有子节点,终止时得到一个landscape 指针,这时就执行递归函数中连接patch 的任务.可以根据边长和地理坐标确定这个指针对应的landscape 和当前landscape 的位置关系,然后进行patch 的连接.依此类推,连接另外三个方向的patch,就实现了所有patch 的连接.
112.2 不同分辨率patch 的variance 树计算方法 这个是为了扩展多分辨率而产生的问题[9].不同分辨率有不同的边长,不同边长不是指空间大小不一样,而是指在指定空间大小内,高程点的个数不一样,对于图像来说就是每边像素的个数不一样多,如图3所示.左上和右上的patch 的分辨率是不一样的,但是其在显示时表现的空间大小是一样的,即L 1=L 2,不同的是左上patch 中的像素个数为4,而右上patch 的像素个数为2.为了方便处理,对低分辨率的landscape 的patch 取一个虚拟的边长,这个虚拟的边长与实际边长一样都可以写成2N +1这种形式.
图3 不同分辨率patch 的简易图
Fig.3 The simple f igure of the diff erent resolution patches
Variance 值是判定一个三角形是否需要分割的标准,考虑到算法是从大的三角形分割成小的三角形,实际对应的高程点是间隔抽取的;另一方面,本文的低分辨率是从高分辨率中间隔采样来的,而且采样间隔每隔偶数倍采样.从
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这两方面综合来看,多分辨率块与单分辨率块进行v ariance 树计算的主要差别体现在为了每个variance 的值的时候递归的次数,只要控制低分辨率块的递归次数不让递归算法进行到没有真实数据的位置,那么算法就可以按照实际的边长来计算.
11213 不同分辨率patch 的分割方法 分割是对二叉树的分割,与DEM 格网点的值没有任何关系,分割也是从大到小的,在这方面同(2)的原理一样,即使格网点缺失,只要控制分割的层次,不分割到没有高精度的数据那个程度,这样就能解决不同分辨率的patch 的分割问题,但是分割是基于视点的,要进行位置的改正.11214 不同分辨率patch 的渲染方法 前面两个问题都可以通过简单的方式解决,但是在渲染时,还存在不同分辨率patch 之间的强制分割的问题,就是一个高分辨率的导致一个低分辨率的分割问题,但是这个低分辨率已经没有更精细的网格了,这时只能采用内插高程的方法进行解决.另外还存在一个更重要的问题,就是在不同分辨率landscape 边界处,存在不同的高程值,虽然分割达到了一致,但是由于高程的差异会导致边界出现裂缝[10].本文利用边界处patch 的相互关系,取高分辨率的高程作为标准,消除了裂缝.这些过程都在编写程序过程中实现.
解决以上4个问题是对ROAM 算法核心部分的重大改进,它们包括二叉树的初始化,二叉树的建立,裂缝的消除,渲染二叉树.经过这些改进后,扩展ROAM 算法就能支持多分辨率和拓扑结构了.
113 扩展ROAM 算法性能测试 根据本文提出的扩展ROAM 算法,用VC ++610(M FC )和OpenGL113开发了一个程序实例.该程序实例采用面向对象的结构化设计,对于实例中出现的每个独立的对象都进行了封装.程序实例条理清楚,便于扩展功能.下面对于主要的几个类进行介绍.
GLcamera 用于进行相机状态管理的类;GLfrustum 用于管理视锥体的类,可进行是否可视的判断;
GLheightmap 用于读取并管理高程数据的类;
GLtex ture 用于读取并管理纹理数据的类;
GLmultithead 用于管理所有线程的类,可以进行线程的创建,销毁,维护;
Wo rld 用于管理整个场景的类;
Landscape 用于管理每一个地块的各种属性和行为;
Patch 用于管理LOD 算法基本单元的各种属性和行为.
这些类之间的关系如图4所示
:
图4 程序实例中主要类之间的关系图
Fig.4 The graph showing the relation of the main classes in actual program example
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在理论上说,提出的扩展ROAM 算法能够保持原ROAM 算法优点,因而测试的内容主要包括速度,拓扑结构、多分辨率3个方面.在CPU 为VIA 110G,内存为256(DDR),显示卡为集成显卡VIA/S3G CLE266的PC 机上进行测试.
(1)速度的测试
为了保持比较的有效性,两种算法采用同样的视点位置和视向,数据整体上采用同样大小的地块,ROAM 算法使用一整块,扩展ROAM 算法采用分块,分块大小为512,保持数据总量上的一致,DEM 数据最大维持在4096@4096,纹理数据总量为40M 左右.需要说明的是纹理数据的加载需要很长时间,但加载完后对绘制速度可减少3~6FPS,影响不是很大.LOD 算法中有一个期望渲染三角形数,这个数目与三角形是否剖分的阈值成反比,设置期望渲染三角形数为10000.
从表1看出,在计算速度方面,虽然扩展ROAM 算法在支持大数据量地形三维显示方面做了很多工作,和ROAM 算法相比在速度方面仍然差异很小,可以说两种算法在速度上基本保持一致,证明了这个扩展ROAM 算法即使额外进行了一些块的连接和一些缝的填补,但是这些连接和填补对于高速计算来说几乎可以忽略不计,并没有牺牲绘制速度这个重要指标.
表1 ROAM 算法与扩展ROAM 算法渲染速度比较Table 1 A comparison of rendering speeds between the traditional and extended ROAM algorithms
地形大小
三角形数
期望渲染数RO AM 算法(FP S)扩展RO A M 算法(FP S)
1024@1024209715210000U 35U 382048@2048838860810000U 23U 244096@40963355443210000
U 13
U 14
(2)拓扑结构的测试
为了检验算法的稳健,采用大量规则的地块组成各种形状的场景,对扩展ROAM 算法进行拓扑结构支持功能的测试.发现任何形状
的场景算法都能自动建立它们之间关系.图5
是有纹理情况下4个块相连的情况,图6是无纹理情况下4个块的连接.
(3)多分辨率的测试
采用大量规则的不同分辨率地块组成各种形状的场景,测试结果如图7和8所示.图7是4个不同分辨率之间的连接,右下块分辨率最低,左下和右上分辨率是相同的,左上分辨率界于最高和最低之间,他们实现了无缝的连接,图8是两个不同分辨率地块的连接方式.可以看出,低分辨率的地块自动在边缘和高分辨率的地块建立了连接.从这些结果中可以看出.扩展ROAM 算法是支持多分辨率的.
在实验中还发现,原ROAM 算法能够根据视点动态改变细节的特点在扩展算法中也充分得以体现.综合这些本文得出结论:这种ROAM 扩展算法能够继承原ROAM 的优点,同时支持拓扑结构和多分辨率.
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2结论
实验结果表明,本文提出的扩展算法在大数据量三维地形几何数据实时绘制的同时完成了纹理数据的实时映射,速度基本上能够满足大数据量地形浏览的要求.该扩展算法的一个特点就是数据预处理阶段数据处理量比较大,数据以文件的方式存储,使用的数据都是保存在本地机上的,而随着应用的发展,地形数据的远程渲染也将成为研究课题之一.在远程渲染领域,采用分布式数据库的存储方式会更加合理,使得数据得到更有效的管理和组织.笔者将在基于分布式数据库存储的三维地形数据可视化方面做进一步研究.
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相关教程：Arcgis三维地形制作教程 工具准备 1、BIGEMAP地图下载器 2、3DMAX软件 3、global mapper Global mepper 下载地址： 资料准备 下载你需要区域的DEM数据和卫星影像数据。 影像须使用BIGEMAP地图下载器中Google Earth无偏移影像，并具有无Google小水印、免封IP、影像更新更快等特点。 首先在图源列表中选中Google Earth图源，只有此图源可实现高清卫星图像下载和高程等高线下载。在此通过矩形区域选择下载边界（当然你也可以选折对应的行政区域下载或者多边形框下载）（如图 1 所示），以下载重庆的某块区域为例加以演示： 下载卫星图像 选定一个区域，下载卫星图像，如下图：
注意：红色箭头的地方。 下载高程数据 同一个矩形区域，再次双击，选择高程，选择级别，开始下载，如下图： （注：下载的高程和卫星图像可以选择不一样的对应级别，不需要两个的级别都选择一样，建议：高程下载16级或者17级，卫星图像级别越高，生成的三维越清晰，越详细。） 下载完成之后,由于是经纬度坐标信息的需要转成大地坐标系的，方便高程海拔高度显示。本案例以转换成UTM(WGS84)为例子。转换步骤如下图： 启动安装好的Global Mapper软件，启动中文版在安装好的目录下有个chs或则chinese的启动图标，如下图所示： 将下载好的高程数据（下载目录下的后缀为tiff格式）拖入到global mapper中，如下图所示：
点击【设置】，如下图：
如下图：
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南昌工程学院 毕业设计(论文) 水利与生态工程系（院）测绘工程专业毕业设计（论文）题目ERDAS的三维地形可视化 学生姓名章鹏 班级测绘工程（1）班 学号2011101843 指导教师何湘春 完成日期2015年6月1日
ERDAS的三维地形可视化 The visualization of3D terrain ERDAS 总计毕业设计33页 表格1个 插图16幅
南昌工程学院本（专）科毕业设计（论文） 摘要 随着经济与科学的迅速发展，三维可视化技术渐渐走向成熟，近来越来越受到人们的关注。本文分析了实现三维地形可视化的方法和步骤。将该地形图的高程点文件转换为IMG格式的数字高程模型的文件，然后将其与含该区域的TM影像图进行叠加，从而实现了三维地形的可视化。并在此基础上分析了三维地形可视化的应用。最后总结了在本次研究中所遇到的问题、解决方法以及所取得的成果。 关键词：三维地形可视化ERDAS ARCGIS数字高程模型
ABSTRACT ABSTRACT With the rapid development of economy and science,3D visualization technology gradually mature,recently more and more attention.This paper analyzes the realization method and steps of3D terrain visualization.The elevation of the terrain map file is converted to digital elevation model IMG format file,and then the stack with TM image with the area,so as to realize the visualization of3D terrain. Based on the analysis of the application of3D terrain visualization.Finally summarizes the encountered in this study,the problem solving methods and achievements. Key word：The visualization of3D Terrain ERDAS ARCGIS DEM
《大数据可视化技术》 教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
教案 （详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术 课程代码： 适用专业：计算机应用技术 教师姓名： 所属系部： 职称： 课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术
教学单元教案
数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 （2）大数据可视化的分层 从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示： （3）数据可视化技术基础概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； 2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； 4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开 发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
（4）数据可视化领域的起源 数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。 （5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分 钟。 2、数据可视化作用与意义 （1）数据可视化作用 数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达 借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。 （2）数据可视化意义 数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
地形三维可视化 何为地形三维可视化？ 地形三维可视化及其绘制技术是指在计算机上对数字地形模型(DisitalTerrainModels)中的地形数据实时地进行三维逼真显示、模拟仿真、虚拟现实和多分辨率表达等内容的一项关键技术，在现实生活中具有广泛的应用价值。ERDAsIMAGINE虚拟地理信息系统(virtualGis)是一个三维可视化工具，给用户提供了一种对大型数据库进行实时漫游操作的途径。它使用户能在虚拟的地理信息环境中交互操作，既能增强或查询叠加在三维表面上图像的像元值及相关属性，还能可视化、风格化和查询地图矢量层的属性信息，能够实现仿真多图层的统一管理、所见即所得的地形景观通视与威胁分析，输出高质量的三维景观图。 为何使用地形三维可视化？ GIS的核心是空间数据库，三维地理空间定位和数字表达是地理信息系统的本质待征。地形数据（如DEM等)作为空间数据库的某个持定结构的数据集合．或所有这些数据集台的总体．被包含在地理信息系统中。成为它的核心部分的实体。显然．对地形空间数据的真三维显示和在二维空间的查问与分析．也是GIS的核心内容之一。目前众多的以高性能工作站为支撑的G1S系统(如ARC／INFO、ERDAS、Genamap等)，已具有一定的地形三维显示功能，但十分薄弱。表现之一是三维图类型局限于线划式或模拟灰度表示，而对计算机图形学中的高真实感三维图形的最新的生成技术并没有及时地取而用之；表现之二是所有的空间操作和分析都在二维图形上进行相显示，缺乏直观效果。 值得一提的是，从远古到现代，地形的三维显示技术(地形三维模型的制作)最直接、最重要的莫过于军事上的应用。从美军50年代的SAGE防空指挥系统．著名的C3I系统，到在海湾战争中起丁重要作用的Terra—Base系统，不难看出，以地形三维显示以及军事地形分析在指挥白动化上的应用，—直是各国军方颁心研究的重要内容。其军营上的应用价值是不言而喻的。 就我国同情而言，在以高性能微机和图形卡上实现地形的高逼真件三维显不以及相应的空间分析等功能，具有普遍的应用价值。 地形三维可视化应用 地形三维可视化应用广泛，如：农田三维地形测量数据处理与可视化、地质环境破坏现状三维景观可视化、水库三维淹没区域分析、公路典型路段中的应用
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13
目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监
三维地形数据处理教程 1用于3DS MAX模型制作的基础地形处理 操作比较简单，利用Global Mapper把DEM数据转换DXF 3D 表面文件即可。注意： 1. 导入到MAX中是Mesh文件，点未合并。 2. 文件通常比较大，容易导致计算机响应缓慢，所以数据量要进行控制。一般是15米分辨率40平方千米是一个极限，一般处理为30米分辨率的。 2VRMap地形制作预处理 数据预处理的目的是将各种原始文件转换成VRMap识别的文件格式。 地形文件数据预处理为标准的USGS DEM数据，由于VRMap不识别投影系统，所以只要平面坐标信息正确即可。影像文件数据预处理为标准的Tiff数据，并需要编辑相应的tab，以便与地形文件相匹配。 由于原始数据的情况比较多，所以这部分工作比较复杂，根据原始数据的情况分为以下几种情况。 2.1最理想情况——客户提供标准的DEM数据和影像数据。 标准的DEM数据：一般是ArcGIS的GRID格式数据，也有直接提供USGS DEM 数据的，数据具有投影坐标系统，数据已经分幅切割完毕。 标准的影像数据：一般是TIFF数据，与DEM数据具有相同的投影坐标系统且匹配良好，已经分幅切割完毕。
对于这种情况，操作如下： DEM数据处理使用global mapper。 1. 如果数据范围较小，只有很少的文件数（一般只有一张），可以直接打开GRID 文件，点击file（文件）菜单，选择输出栅格文件——DEM文件。可能会弹出对话框提示投影坐标之类的信息，在这里无需管他，确定进入下一对话框。 在弹出的对话框中： 一般设置里，垂直单位一般选择meter（米），采样间距一般不修改，但不要小于1米；
基于LOD的三维地形可视化 摘要本文根据实测地形高程差数据，运用可视化技术中的LOD建模方法绘制具有真实感的三维地形。关键词科学计算可 视化；LOD建模；四叉树 1 引言虚拟现实技术是二十世纪末才兴起 的一门崭新的综合性信息技术，它融合了数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感器技术等多个信息技术分支，并且可以逼真地模拟人在自然环境中视觉、听觉、触觉及运动等行为的人机交互技术，其应用领域和交叉领域非常广泛。然而考虑到虚拟现实和交互式可视化等交互式图形应用系统 要求图形生成速度达到实时，而计算机所提供的计算能力往往不能满足复杂三维场景 的实时绘制要求，因而研究人员从软件着手提出多种图形生成加速方法，而 LOD模型就是在虚拟现实技术中经常被采用的一种加 快图形生成速度的主要方法。本文就是利用LOD模型在计算机上精确的重构了地理信息，
实现具有真实感的三维地形。 2 LOD技术概况在运用虚拟现实技术对大规模场景进行绘制时，常见的做法是用大量的三角面片来描述场景中的几何模型，随着描述场景的三角形面片的数目的增多，所绘制的图像质量会越来越高，但是绘制速度也会变得越来越慢，有时甚至会因为绘制的场景过于复杂而出现场景漫游不流畅，画面跳变等现象，这些现象都会严重影响实时绘制的效果。为了解决这一问题，从20世纪90年代初开始，研究人员就在这方面展开了大量工作，而多层次细节模型技术就是在这样的情况下提出并发展起来的。 LOD的基本原理 LOD技术作为虚拟现实技术中的图形生成加速方法，其基本原理是：在不影响画面视觉效果的条件下，通过逐次简化景物的表面细节来减少场景的几何复 杂性利用四叉树这种数据结构方式对原来 的网格数据进行重新划分和组合。网格地形的四叉树分层 在利用四叉树方法进行LOD建模的过程中，其关键就在于怎样对原有的网格数据进
城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结
构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。
大数据可视化系统
第一章项目背景 . 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 . 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 . 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信
息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 . 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行
上海勘测设计研究院企业标准 Q/SIDRI1XX.XX－2014 三维地形建模技术标准 XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施 发布
目录 前言 ......................................................................................................... I 1 总则 (1) 2 术语 (1) 3 工作环境 (1) 4 数学基础 (2) 5 原始地形图规定 (2) 6 建模规定 (3) 7 成果要求 (4) 8 交付与使用 (5)
前言 本标准是参照SL1—2002《水利技术标准编写规定》进行制订，是我院企业技术标准编写的依据。 本标准由上海勘测设计研究信息与数字工程中心提出。 本标准主编部门：信息与数字工程中心 本标准参与部门：勘测院 本标准主要起草人：方毅 本标准于2014年7月首次制定。
1 总则 1.0.1 目的 为了落实公司的发展规划，推动三维协同设计的应用，提升公司信息化水平，为了保障三维地形建模工作的顺利进行，规范其建模流程，方便后续专业进行三维设计工作，以提高整个团队的工作效率，特制定本标准。 1.0.2 适用范围 本标准适用于所有项目中三维地形模型的建立、应用和管理。 2 术语 2.0.1 DTM Digital Terrain Model，数字地面模型，本公司的三维地形建模就是指建立数字地面模型。 2.0.2 高程 从某一基准面起算的地面点的高度，我国采用的是水准高程，即基准面为似大地水准面。 2.0.3 等高线 指的是地形图上高程相等的各点所连成的闭合曲线。 3 工作环境 3.0.1 使用软件 三维地形建模使用的软件主要是Mircrostation、GeoPak以及AutoCAD。 3.0.2 专业环境 使用GeoPak建立DTM模型时，工作环境执行如下规定：
3dmax制作三维地形图 工具准备 1、BIGEMAP地图下载器 2、3DMAX软件 3、global mapper Global mepper下载地址：https://www.doczj.com/doc/da11152070.html,/Home/Product/index.html 资料准备 下载你需要区域的DEM数据和卫星影像数据。 影像须使用BIGEMAP地图下载器中Google Earth无偏移影像，并具有无Google 小水印、免封IP、影像更新更快等特点。 首先在图源列表中选中Google Earth图源，只有此图源可实现高清卫星图像下载和高程等高线下载。在此通过矩形区域选择下载边界（当然你也可以选折对应的行政区域下载或者多边形框下载）（如图 1所示），以下载重庆的某块区域为例加以演示： 下载卫星图像 选定一个区域，下载卫星图像，如下图： 注意：红色箭头的地方。 下载高程数据 同一个矩形区域，再次双击，选择高程，选择级别，开始下载，如下图：
（注：下载的高程和卫星图像可以选择不一样的对应级别，不需要两个的级别都选择一样，建议：高程下载16级或者17级，卫星图像级别越高，生成的三维越清晰，越详细。） 下载完成之后,由于是经纬度坐标信息的需要转成大地坐标系的，方便高程海拔高度显示。本案例以转换成UTM(WGS84)为例子。转换步骤如下图：启动安装好的Global Mapper软件，启动中文版在安装好的目录下有个chs 或则chinese的启动图标，如下图所示： 将下载好的高程数据（下载目录下的后缀为tiff格式）拖入到global mapper 中，如下图所示：
点击【设置】，如下图： 选择【投影】，在投影的下拉列表框中选择【UTM】，其他默认不变，点击【确定】，之后保存为DEM，如下图：
《地形模型的三维可视化》程序设计 一、题目 请用OpenGL图形库，编制程序实现地形模型的三维可视化，并进行地形模型的纹理设置，并可以通过键盘进行交互操作（移动和旋转）。 （注：给定的地形模型数据是已经建好的不规则三角网。） 二、提交资料 1．程序的详细步骤和所有相关数据； 步骤：①录入三角形数据 ②获得地形的范围 ③绘制三角网 ④设置纹理坐标 ⑤计算参考点的位置 ⑥移动 相关数据文件：数据文件DHS.dat 三角网文件DHS.tri 图片文件TERRAIN.BMP 2. 程序清单(包括程序说明)； #include "stdafx.h" #include
}POINTXYZ; //三角形结构定义 typedef struct { long id; //三角形号 long p[3]; //三角形三个顶点的序号 long xl[3]; //拓扑关系 }TRIANGLE; //顶点变量 POINTXYZ *pPt; //三角形变量 TRIANGLE *pTri; //顶点总数 int iTotalNum; //三角形总数 int iTotalTriNum; //外围结构 typedef struct vrtagBOX { double minx; double miny; double minz; double maxx; double maxy; double maxz; }vrBOX; //外围结构 vrBOX _box; unsigned int m_nID; //存储纹理的索引号 int m_nWidth; //纹理图片的宽度 int m_nHeight; //纹理图片的高度 float (*_ptexture)[2]; //存储三角网的纹理数据 //视点参考点的偏移量 double lookx, looky, lookz; //移动的速度 float _speed; //垂直方向视点和所要看实体的间的距离
实验三地形三维建模 实验内容： 1、以实测高程点为基础数据，在Cass中制作地形三维模型。 2、以实测等高线为基础数据，在ArcGIS中制作地形三维模型。 主要操作步骤： 1、获取实测高程点的坐标文件数据。（*.dat） 1）使用全站仪、棱镜等测量设备，在指定区域内实测若干高程点，并记录每个高程点的平面坐标及高程。注意：测量高程点时，每个点的间距在5米左右，均匀覆盖所测区域，测站时量测仪器高、棱镜高，输入测站点高程值。高程点数不少于60个。在测高程点的同时，兼顾地物的测量。线性地物数（道路、陡坎、沟渠）不少于5个。 2）实测结束后，将数据转换成Cass坐标文件（*.dat） 在这里以CQSJ.dat数据文件为例 2、在Cass软件将高程点进行展绘，绘制成等高线。将绘制完成的数据保存为DGX.dwg。（本讲义以CQSJ.dat数据为例） 1）打开Cass，导入CQSJ.dat中的高程点 选择“绘图处理—》展高程点”菜单，依次输入绘图比例尺“1:500”，高程点的间距“1”米，即可展绘文件中的高程点。
选择“等高线—》建立DTM”菜单，构建三角网。
再选择“等高线—》绘制等高线”菜单，生成等高线
再选择“等高线—》删三角网”，删去三角网。
3）修饰等高线 在图上标注相应等高线的高程值 4）绘制其他地物（道路、陡坎、沟渠等） 注意：线性地物穿过等高线时，等高线要断开。 5）完成后，保存为DGX.dwg文件。 3、在Cass中进行地形三维建模 使用“等高线—》三维模型—》绘制三维模型”菜单，选择高程点数据文件CQSJ.DAT。 依次输入高程乘系数（默认是1.0，此值是高程值的缩放比例，如果高程值的变化不大，可适当输入较大的系数，三维地形的起伏将比较明显，本例中输入5），输入网格间距（默认是8.0，绘制网格的大小，可根据需要进行调整），选择进行拟合。即可看到地形的三维模型，由于此处的高程乘系数为5，地形起伏得到放大，显得比较明显。
MAP GIS下三维地形图制作 1)建库 2)导入矢量地形数据。 3)矢量地形数据的投影变换。在“数据分析与处理”中进行投影转换。确保矢量数据投影 准确（以大地坐标为宜，即投影坐标，而非地理坐标）。首先打开“查询处理”菜单，选择“投影变换”工具中的“投影要素类”
然后在“投影要素”框题栏中，指定“源空间参照”和“目的空间参照”，并指定保存位置。 4)对应区影像数据的备制和导入。在ENVI软件中，抠出所需的影像数据，并将其导入到 数据库中。首先，加载对应区遥感影像。 然后将合成影像的对应区域保存为bmp影像，第一步打开“文件”下，保存影像菜单。 第二步，设定保存影像的区域范围，范围与矢量地形数据的范围一致。
5)在“数据地形分析”中，运用“TIN分析”菜单下的“高程点栅格化”工具条对矢量数 据作栅格化处理。 做“高程点/线栅格化参数设置”，并设定保存位置，如下： 6)在“三维基础平台”中，进行三维显示。首先将保存了矢量地形数据和影像数据的数据 库进行关联。
然后，右击三维模型，添加“三维地形容器”，选择“地形土层” 关联地形数据源 打开“关联地形数据源”选择多个地形数据集
打开前边矢量地形数据制作的栅格数据 并设定栅格数据的位置和投影信息，如下： 关联色表，选择“MapGisRAS色表，点击“Z”键，载入三维视图，如下
添加遥感影像数据，选择“地形图层”上右击，添加影像数据，如下： 关联影像数据，在影像数据层上右击，选择“关联数据源” 在跳出的窗口中，选择多个影像数据集，如下： 在跳出的窗口中选择遥感影像数据位置和投影信息，如下：
大数据可视化实时交互系统白皮书
目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)
重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)
海量三维地形数据的实时可视化研究 相对于光学影像对空间三维地形的描述，点云数据具有无可替代的优势，本项目基于海量三维地形点云数据，提出大容量缓存加无级缩放算法以及对图像显示方法的优化方案，研究从数据存储、读取到显示，快速、有效地组建三维空间，实时高效地展示用户需求的三维图像；研究在用户改变视点时快速重新建模三维空间图像及实时显示当前视域三维图像的理论和方法；研究从数据库服务器中快速提取用户需求方位坐标数据的理论和方法。具体包括，利用金字塔影像技术对点云数据进行多尺度、多比例尺分割存储，通过隐面消除技术，利用OpenGL引擎加速将点云展示在客户端成为3D模型，根据用户视点向用户提供一个可交互的空间三维影像显示系统。 标签：海量空间三维点云数据；三维建模；可视化显示 1 引言 随着科技和社会发展，三维空间数据的实时可视化研究显得越来越重要。随着对地形数据分辨率等指标要求的提高，地形数据的数据量不断加大。目前，较成熟的空间三维可视化显示均是基于光学影像。然而，这种基于光学影像的三维可视化模型，数据量极大，处理速度必然受到限制。海量数据的实时显示对算法等要求高，至今仍是一个难点。本项目针对海量三维地形（点云）数据，提出了对数据存储和显示的优化方案。 1.1 研究背景 迄今为止，三维地形的可视化技术分为两种，一种是面绘制技术，另一种是体绘制技术。现在已经可以绘制出具有高度真实性和可测量性的三维地形模型，实现三维地形表面的逼真还原。 基于面繪制的三维地形建模技术基本上可以归纳为三类：分形地景仿真、曲面拟合地形仿真和基于真实地形数据的多边形模拟。前两种方法均有各种限制，而基于真实地形数据的建模由于能通过剖分方法生成连续的多边形网格，有利于计算机绘制，同时生成的地形也具有高度的真实感，所以它便成为人们描述三维地形的主要手段。 然而对于多边形模拟，当地形数据量大时，多边形数量会急剧增加，模型就会变得复杂，即使是最高端的图形工作站也不能满足实时绘制的要求。通过提高硬件水平，以实现建立大规模三维地形显示所期望的硬件性能，是解决大规模三维地形实时显示重要且必然的途径，算法优化及数据处理方式变更显得更加灵活便捷。 1.2 研究现状
实习（六）三维分析 武汉大学资源与环境科学学院吴艳兰 一、主要内容 1、对地理数据进行透视观察、三维浏览； 2、将图像作为纹理贴在地形表面； 3、利用离散三维点建立TIN，以此表达地形； 4、练习剖面图绘制等地形分析。 二、学时安排：2学时 三、预习内容 1、ArcScene的主要功能：进行三维显示和三维场景分析的模块； 2、GIS中数字高程模型的概念、表示、TINDEM建立方法、GridDEM内插、地形分析等相关知识。 四、具体内容及操作 实习数据为: Arctutor/3Danalyst 1、用ArcCatalog预览三维数据 1) 在ArcCatalog中定位到Arctutor/3Danalyst/Exercise1,点Death Valley Terrain数据（tin）,点preview,再点preview下拉箭头，选3dView. 2) 鼠标放在ArcCatalog的菜单或工具栏上，按右键，选取3d View tools ，可以对三维场景进行各种观察。 2、将图象覆盖在地表上 1) 类似ArcMap加图层的操作，在ArcScene 中添加Death Valley Terrain数据。 同样可以应用3d View tools，观察场景。 2) 用工具，添加位于Arctutor/3Danalyst/Exercise1/data下的遥感影象数据dvim3.TIF。可以看到该遥感影象是平地，与三维地形没有匹配，明显地看到是两层数据。
3) 关闭地形数据，点取影象数据层，击右键，properties 中的Base Height,选取Obtain for layer from surface,如下图。按确定。 4)用工具对场景进行局部放大，可见该影象就随着地形有了起伏。 5)修改场景的高度比：点Scene layers,按右键，点Scene Properties,弹出场景的属性，将垂直夸大比vertical Exaggeration 由none改为2，观察效果。 3、建立TIN 来表达地形 1）在ArcScene中点File\Open打开Arctutor/3Danalyst/Exercise4下的BuildTIN.sxd文件。观察数据层，有道路、离散点、等高线等。
大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：
我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析