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1 三维可视化技术概述三维可视化技术迅速发展，利用计算机技术和图形学技术实现天气三维化预测，实体绘制（volume rendering）、等值面体绘制（iso surface）和粒子系统仿真（particle systems）成为目前三种主要的三维可视化技术。
表1 三维可视化技术对比分析技术特点原理等值面体绘制技术主要应用于速度性能要求高、精度需求较低的气象三维显示。
分析体数据生成一个给定数值的等值面体，实际是生成一个三维分析轮廓。
实体绘制技术主要应用于计算性能高，尺度比较小的气象三维显示。
通过渲染技术生成一个实心的物体，构建三维图像。
粒子系统仿真主要应用于云体结构仿真根据物理模型进行仿真绘制，形成三维真实感的体，是目前公认生成模拟不规则物体典型方法之一。
1.1 等值面体绘制技术等值面体绘制通过步进立方法Marching Cubes（MC）三维可视化模型构建，MC算法被成为“等值面提取（isosurface Extraction）”，成为等值面计算构建的经典算法，通过该技术实现体素（规则体数据）内等值面抽取。
该方法自动提取雷法发射率因子体数据特性，获得强度提取值（三角网提取数据），基于此数据绘制云体形状轮廓三维模型。
1.2 实体绘制技术实体绘制技术和等值面体绘制技术不同，不需要构建中间几何图元，直接从图像中获得三维数据全貌，不局限于传统的等值面。
结合天气雷达探测数据的特点选择相匹配体素色彩，结合二维剖面绘制技术实现数据云体重建，最终构建云体整体三维结构。
1.3 粒子系统仿真粒子系统仿真技术能够构建具有真实感的云体，该技术主要应用于不规则物体的三维生成模拟，效果较好，目前在游戏动画场景三维构建中也有广泛应用。
云体等相关天气不规则要素的模拟仿真，通过物理模拟绘制能得到真实感云体构型。
2 三维可视化技术在天气雷达中的应用重要性根据实际应用中，三维可视化在天气雷达分析中具有以下的应用优势：（1）目前，天气雷达回波数据主要有RHI（距离高度显示器）和PPI（平面位置显示器）两种产品，降水、台风、雨雪等天气特征以二维形式（垂直方向和水平方向）显示，这种显示方式要求工作人员具有较高抽象思维将二维图像转换为三维空间结构，对工作人员要求极高。
三维信号重建的方法介绍三维信号重建是一种将二维观测数据转化为三维原始数据的过程。
在许多领域，包括医学成像、地质勘探和计算机视觉等，三维信号重建都是一个重要的研究领域。
本文将介绍三维信号重建的方法，包括传统方法和深度学习方法。
传统方法传统的三维信号重建方法主要基于数学模型和统计学理论。
这些方法通常需要对信号进行传感器测量，并利用测量数据进行重建。
以下是一些常用的传统方法：直接方法直接方法是指直接测量目标信号的物理量，并使用逆问题的求解方法来重建原始信号。
常见的直接方法有：1.迭代重建方法：使用迭代算法，如最小二乘法（Least Square Method）或迭代最小二乘法（Iterative Least Square Method）来逐步逼近原始信号。
2.正则化方法：在迭代过程中引入正则化项，以提高重建的稳定性和精度。
投影方法投影方法是通过测量目标信号的投影数据来重建三维信号。
常见的投影方法有：1.单次投影重建方法：直接使用一次投影数据进行重建，如传统的CT扫描技术。
2.多次投影重建方法：通过多次不同方向的投影数据进行叠加，以获得更精确的重建结果。
反射方法反射方法是通过反射系数和传播模型来重建三维信号。
这些方法通常基于物理反射模型，如声波的反射、光线的反射等。
常见的反射方法有：1.反射系数估计：通过测量目标信号的反射系数，使用反演算法来重建原始信号。
2.波动方程反演：根据波动方程的传播模型，使用正演和反演算法来重建原始信号。
深度学习方法深度学习方法在三维信号重建中取得了显著的成果。
深度学习方法通过训练神经网络来实现信号的重建。
以下是一些常用的深度学习方法：自编码器自编码器是一种无监督学习方法，用于将输入数据压缩到潜在空间并重建输出。
在三维信号重建中，自编码器可以用于将高维的观测数据映射到低维潜在空间，并通过解码器将其重建为三维信号。
卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像处理领域有很好的表现。
测绘技术中的三维模型重建方法随着科技的不断进步和应用领域的扩大，三维模型重建成为了测绘技术中的重要课题。
三维模型重建是通过一系列方法和技术，将真实世界中的物体或场景转化为具有三维结构的计算机模型。
本文将介绍一些常见的三维模型重建方法，包括结构光扫描、激光雷达和摄影测量。
一、结构光扫描结构光扫描是一种利用结构光进行三维模型重建的方法。
它通过在待测物体表面投射光栅或条纹等结构光，通过摄像机或其他感光元件捕捉物体表面的图像，从而重建出物体的三维形态。
结构光扫描具有高精度、高效率的优点，适用于小型物体的扫描和复杂形状的重建。
二、激光雷达激光雷达是一种利用激光和接收器进行三维模型重建的方法。
它通过发送激光脉冲，测量激光脉冲从发送到接收器返回的时间，从而计算出物体表面到激光雷达的距离。
通过多次测量，可以获取物体表面的点云数据，从而重建出物体的三维模型。
激光雷达具有高精度、长测距和大范围的优点，适用于室外环境和大型物体的重建。
三、摄影测量摄影测量是一种利用摄影测量技术进行三维模型重建的方法。
它通过摄影测量仪器和摄像机对物体进行拍摄，然后利用三角测量、立体视觉等方法，对图像进行分析和处理，从而重建出物体的三维结构。
摄影测量具有成本低、应用广泛的特点，适用于小型物体和室内环境的重建。
四、综合方法除了上述提到的方法，还有一些综合方法可以提高三维模型重建的效果和精度。
比如，结合多种传感器和技术，如结构光扫描和激光雷达的组合，可以在保证精度的同时提高扫描范围和速度。
此外，利用图像处理和计算机视觉算法，可以对图像进行去噪、配准和分割等预处理操作，进一步提高重建结果的质量。
综上所述，测绘技术中的三维模型重建方法包括结构光扫描、激光雷达和摄影测量。
这些方法各有优劣，应根据具体需求和场景选择合适的方法。
同时，综合方法的应用可以进一步提高重建的效果和精度。
随着科技的不断进步，相信三维模型重建技术将在未来发展出更多的方法和应用，为测绘领域带来更多的可能性。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1536-1545Published Online August 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.981723D Reconstruction of MeteorologicalRadar Data Based on Cubic GridInterpolation AlgorithmZexin Fu, Zhongneng Liu, Murong Jiang*, Yonghui RenSchool of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming YunnanReceived: Jul. 27th, 2019; accepted: Aug. 8th, 2019; published: Aug. 15th, 2019AbstractIn the meteorological field, meteorological objects have many targets, scattered regions, small areas, and irregular shapes in the whole detection range. Using conventional interpolation algo-rithms to reconstruct three-dimensional cloud image may result in low accuracy of image infor-mation and discrete and small object image information loss which makes the reconstructed three-dimensional cloud image data often not to meet the needs of real-time business. Based on the actual observation data of radar, this paper proposes and implements a cubic grid interpola-tion algorithm, which maps the irregular radar cone data into the regular 3D data field, and com-bines the Marching Cubes algorithm to perform 3D reconstruction experiments on meteorological radar data. The experimental results show that the 3D reconstruction cloud map obtained by the proposed algorithm can accurately reflect the basic characteristics and spatial distribution of me-teorological targets, which meet the meteorological service requirements, and provide a reference for real-time tracking and accurate prediction of meteorological targets.KeywordsCubic Grid Interpolation, Meteorological Radar, Marching Cubes Algorithm, 3-D Reconstruction基于立方体网格插值算法的气象雷达数据的三维重建付则鑫，刘仲能，蒋慕蓉*，任永辉云南大学信息科学与工程学院，云南昆明*通讯作者。
-14-科学技术创新2019.07三维可视化技术在天气雷达中的应用研究彭勃（江西省吉安县气象局，江西吉安343100）摘要：天气雷达是探测云、降水、风暴等天气要素的重要工具,但目前雷达探测数据大都还处在常规的二维图像分析。
随着三维可视化技术及计算机图像技术的不断提升，三维可视化促使天气雷达分析的准确性得到了提高。
基于此，主要详细阐述了三维可视化技术在天气雷达中的应用重要性及其应用方式，以及分析了三维可视化技术在天气雷达中的未来发展趋势。
关键词：三维可视化；气象雷达；应用中图分类号:P208.P412.25文献标识码:A天气雷达是气象领域探测天气的主要工具，监测大气中的云、雨、雪等降水系统及其强度、分布、发展和演变，分析龙卷、闪电、冰雹等强对流天气的未来发展趋势。
在实际天气雷达分析过程中，雷达回波数据需要在人脑中构建三维空间结构，这增加了天气分析和预测的难度。
在三维可视化技术发展下，将其应用于天气雷达的分析过程中，天气要素的总体空间结构立体直观,便于分析判读，提高天气预测的准确性。
因此本文主要对三维可视化技术在气象雷达中的应用进行了相关研究。
1三维可视化技术在天气雷达中的应用重要性根据实际应用中，三维可视化在天气雷达分析中具有以下的应用优势:a.—般情况下,天气雷达的回波数据是以PPI（平面位置显示器）和距离高度显示器（RHI）产品为主,主要以二维形式反映降水、风暴等在水平方向和垂直方向上的分布特征，气文章编号：2096-4390（2019）07-0014-02象人员需要较强的抽象思维，在大脑中构建天气要素的三维空间结构，利用三维可视化技术能够重构完整直观的天气三维结构，降低天气雷达回波的判读分析难度。
b.三维可视化技术将天气雷达数据模拟在地理空间中，具有更加丰富的地理分布特征，能够快速分析强天气的影响范围和未来趋势。
c.三维可视化技术提供了重要的人机交互的展现形式，能够从多视角、多尺度上对气象信息进行判读分析，降低了立体空间的复杂程度，最大限度地利用了天气雷达所探测的回波数据。
信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2019年第6期(总第198期)2019(Sum. No 198)基于激光雷达的室内玻璃三维重建算法陈浩(北方工业大学信息学院，北京100144)摘要:针对激光雷达在室内地图重建过程中，担描不到透明玻璃的问题，文章提出了 一种玻璃检测三维重建算法，实现了 三维地图中玻璃的重建。
该方法将三维激光雷达担描的点云经过点云滤波、分割、聚类以及运动匹配，提取出感兴趣的透明玻璃上的点云，从而识别出室内场景中的透明玻璃。
实验结果显示，该算法能有效地使用激光雷达数播检测玻璃并进行三维地图重建。
关键词:三维地图构建;激光雷达;透明玻璃;检测中图分类号：TP391 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2019)06-0044-03The Indoor Glass 3D Reconstruction Technology Based on Laser RadarChen Hao(North China University ofTechnology, School of Ioformation, Bering 100144, China)Abstract: Aiming at the problem that the transparent glass can not be scanned by laser radar in the process of indoor map re construction, a 3D reconstruction algorithm of glass detection is proposed and realize the reconstruction of the glass in the 3d map. This method extracts the point clouds on the interested transparent glass through point cloud 五ltering, segmentation, clustering and motion matching. The experimental results show that the algorithm can detect the glass effectively and reconstruct the 3D map.Key words: 3D Map Construction; Laser Radaq Transparent Glass; Detection 0引言在人工智能技术飞速发展的今天，机器人学作为一门理论性和实践性都非常重要的交叉型复合学科，渗透到人们衣食住行各个方面，而机器人的定位和地图构建技术是其中的技术叫移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Loc alization and Mapping) SLAM 技术自其诞生以来一直是机器人研究领域的关注点和重点。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1536-1545Published Online August 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.981723D Reconstruction of MeteorologicalRadar Data Based on Cubic GridInterpolation AlgorithmZexin Fu, Zhongneng Liu, Murong Jiang*, Yonghui RenSchool of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming YunnanReceived: Jul. 27th, 2019; accepted: Aug. 8th, 2019; published: Aug. 15th, 2019AbstractIn the meteorological field, meteorological objects have many targets, scattered regions, small areas, and irregular shapes in the whole detection range. Using conventional interpolation algo-rithms to reconstruct three-dimensional cloud image may result in low accuracy of image infor-mation and discrete and small object image information loss which makes the reconstructed three-dimensional cloud image data often not to meet the needs of real-time business. Based on the actual observation data of radar, this paper proposes and implements a cubic grid interpola-tion algorithm, which maps the irregular radar cone data into the regular 3D data field, and com-bines the Marching Cubes algorithm to perform 3D reconstruction experiments on meteorological radar data. The experimental results show that the 3D reconstruction cloud map obtained by the proposed algorithm can accurately reflect the basic characteristics and spatial distribution of me-teorological targets, which meet the meteorological service requirements, and provide a reference for real-time tracking and accurate prediction of meteorological targets.KeywordsCubic Grid Interpolation, Meteorological Radar, Marching Cubes Algorithm, 3-D Reconstruction基于立方体网格插值算法的气象雷达数据的三维重建付则鑫，刘仲能，蒋慕蓉*，任永辉云南大学信息科学与工程学院，云南昆明*通讯作者。
付则鑫 等收稿日期：2019年7月27日；录用日期：2019年8月8日；发布日期：2019年8月15日摘 要在气象领域中，气象目标在整个探测范围内具有数目多、区域散、面积小、形状不规则等特征，使用常规插值算法重构的三维云层图易造成图像信息准确性不高，离散或体积较小的目标信息丢失等问题，使得重建的三维图像常常不能满足实时业务的需求。
本文根据雷达实际观测数据，提出并实现了一种立方体网格插值算法，将不规则的雷达锥面数据映射到规则的三维数据场中，并结合Marching Cubes 算法对气象雷达数据进行三维重建实验。
实验结果表明，使用本文提出的算法得到的三维重建云层图能较为准确地反映出气象目标的基本特征及其空间分布，满足气象业务需要，为气象目标实时跟踪和准确预报提供了参考依据。
关键词立方体网格插值，气象雷达，MC 算法，三维重建Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 引言在气象领域，常用多普勒气象雷达来探测降水的各项指标。
气象雷达采集的数据为雷达回波的强度值，它在气象领域是一种常规的观测数据。
气象雷达数据的三维成像是以气象雷达观测的回波强度数据为基础的三维重建，重建结果能使某一时刻气象目标的分布和形态变得形象直观，使气象工作者能深入理解和分析气象雷达数据，从而提升对复杂气象状况的预测能力。
三维成像在医学图像处理、计算机视觉等方面有着较为广泛和成熟的应用，但在气象领域，大多数研究都是集中在利用真实感技术对云层进行模拟绘制方面，而利用雷达数据进行云层重建的工作不多，主要原因是由于气象目标在整个探测范围内具有目标多、区域散、面积小、形状不规则等特征，造成重建图像准确性不高，容易使离散的、体积较小的目标信息丢失，或因人为增加数据点而导致计算量偏大等问题，所以我国大多数气象雷达回波产品都以二维形式展示。
近年来，国内外学者对气象雷达数据的三维重建都进行了较为深入的研究。
就国外来说，Ernvik [1]在其发表的文章中探讨了天气雷达利用三维可视化方法进行云层成像的初步研究结果。
Ru [2]对气象数据做了拼接处理后再对云层实现立体可视化。
Denham [3]使用了一种显卡并行处理技术对气象雷达数据进行处理，并对该方法其进行了优化，进一步提高了对气象雷达数据的处理速度。
在国内，王轩[4]针对气象雷达基数据的空间特征，划分其为雷达投影面空间和雷达立体空间，对这两种雷达空间构建点阵模型，为气象雷达信息的多维表达和分析算法提供了模型支撑。
刘岩[5]结合天气雷达数据三维空间定位公式与任意基线雷达反射率因子垂直剖面算法，提出了一种三维可视化的改进算法，并在此基础上研发了天气雷达数据三维显示系统。
路明月[6]提出了一种新的面向web 三维应用的气象雷达矢量剖面生成方法，使得对气象雷达矢量剖面的分析更加精确有效。
本文在前人研究的基础上，考虑气象雷达的探测角度一般在0.5˚至19.5˚之间，其观测数据分布不均付则鑫 等匀且位于锥面上，为了使其与MC 三维重建算法相匹配，必须采用适当的插值算法，将不规则的雷达锥面数据映射到规则的三维数据场中。
常规的插值方法所处理的数据多为矩阵形式的规则数据，而锥面上的气象目标并非处在同一海拔高度上，若直接对锥面数据进行插值，其重构结果与真实云层之间就会形成较大偏差。
本文首先对锥面上的气象雷达回波数据分布特征进行分析，提出一种立方体网格插值算法，将锥体数据嵌入到预先定义的单位立方体中，建立三维数据场；之后使用Marching Cubes 算法对气象雷达数据进行重建。
重建结果表明，本文方法得到的三维回波图可以直观地展示云层的基本轮廓及其空间分布，有助于气象工作者对气象雷达回波强度信息进行分析，为气象预报及分析提供有力参考依据。
2. 方法描述气象雷达扫描最主要的方式是体扫描。
气象雷达在一个时次内对多个不同的仰角依次进行扫描，然后将不同观测仰角的数据排列在一起，构成一组气象雷达体扫数据。
图1为雷达体扫描的示意图。
Figure 1. Volume scanning diagram of meteorological radar 图1. 气象雷达体扫描示意图获取气象雷达的空间锥面数据后，首先需要对该数据进行空间的插值。
由于常规插值方法无法实现将锥面数据映射到三维网格上，本文提出一种立方体网格插值算法。
该算法首先将包含某一时次获取的雷达锥面数据嵌入到标准立体网格中，锥顶与网格底面中心对齐，使得每个单位立方体内都包含一定数量的锥面数据点，然后对每个立方体网格点的回波强度值与该顶点相邻的八个单位立方体内数据点的回波强度值进行加权计算。
(a) (b)Figure 2. Radar echo intensity plane and the corresponding conical figure with a radar observation angle of 0.5 degree 图2. 某观测角为0.5˚的雷达回波强度平面图及其锥面图付则鑫等2.1. 构建雷达锥体模型为了直观地展示出雷达回波数据在实际空间中的分布，我们先利用纹理映射技术将雷达回波平面图映射到雷达锥体模型，即将多个气象雷达回波图作为纹理图像映射到同一个气象雷达锥体模型上。
我们选取昆明市某气象雷达站2014年6月6日0时0分采集的一个周期14个不同仰角的体扫描数据，单个仰角雷达体扫数据对应的回波强度图如图2(a)所示，图像中心就是雷达所在位置。
采用纹理映射，将单个回波强度图映射到锥面，如图2(b)所示。
将所有仰角的锥面图叠加构成雷达锥体模型，如图3所示。
从雷达锥体数据图看出，气象回波强度图的分布尺度不一致，并表现为明显的分层现象，且数据分布主要集中在靠近雷达中心的地方，远离雷达中心的地方，回波强度数据分布较少。
随着仰角的增加，雷达所观测到的气象回波强度数据也逐渐减少。
Figure 3. Radar data cone model图3. 雷达数据锥体模型2.2. 立方体网格插值算法采样数据在现实空间中是以14个锥面的形式分布的，数据样点的分布是不规则、不均匀的。
为减少重构误差，本文提出以单位立方体为基础的空间插值与补盲方法，并将该方法命名为立方体网格插值算法(Cubic Grid Interpolation，简称CGI)。
