云图动态三维可视化

三维点云数据中的形状特征提取一、三维点云数据概述三维点云数据是现实世界中物体表面或空间的点的集合，每个点包含其在三维空间中的坐标信息。

这种数据形式广泛应用于计算机视觉、机器人学、地理信息系统等领域。

三维点云数据的获取通常通过激光扫描、结构光扫描、立体视觉等技术实现。

点云数据的特点是能够精确地反映物体的几何形状和空间位置，但同时也伴随着大量的数据点，这给数据处理和分析带来了挑战。

1.1 三维点云数据的获取三维点云数据的获取方法多样，包括但不限于以下几种：- 激光扫描：通过发射激光束并接收其反射回来的光，计算光束飞行时间或相位差来确定物体表面点的三维坐标。

- 结构光扫描：投射特定的光条纹或光点阵列到物体表面，通过摄像头捕捉到的图像与已知的光模式进行匹配，计算出物体表面的三维坐标。

- 立体视觉：利用两个或多个摄像头从不同角度观察同一物体，通过三角测量法计算出物体表面的三维坐标。

1.2 三维点云数据的特点三维点云数据具有以下特点：- 高密度：能够提供物体表面的高密度采样，精确反映物体的细节。

- 无序性：点云数据中的点是无序排列的，没有固定的组织结构。

- 大数据量：由于高密度采样，点云数据通常包含大量的点，数据量庞大。

- 多维度：除了三维坐标信息，点云数据还可以包含颜色、强度、法线等多维度信息。

二、形状特征提取的重要性形状特征提取是从三维点云数据中识别和提取出能够代表物体形状的关键信息。

这些特征对于物体识别、分类、建模等任务至关重要。

有效的形状特征提取能够减少数据处理的复杂性，提高算法的效率和准确性。

2.1 形状特征提取的应用场景形状特征提取在多个领域有着广泛的应用，包括：- 物体识别：通过比较物体的形状特征来识别和分类不同的物体。

- 机器人导航：提取环境中的障碍物形状特征，帮助机器人进行路径规划。

- 医学影像分析：从医学扫描数据中提取形状特征，辅助疾病诊断和手术规划。

- 文物保护：提取文物的形状特征，用于文物的数字化存档和修复。

气象数据可视化技术的应用探讨在当今数字化的时代，气象数据的重要性日益凸显。

从日常的天气预报到气候变化研究，从农业生产规划到航空航天安全，气象数据都发挥着至关重要的作用。

然而，这些海量且复杂的数据如果仅仅以原始的数字和表格形式呈现，往往难以被人们直观理解和有效利用。

此时，气象数据可视化技术应运而生，它如同一把神奇的钥匙，打开了气象数据宝库的大门，让我们能够更清晰、更深入地洞察气象的奥秘。

气象数据可视化技术是什么呢？简单来说，它就是将气象领域中那些复杂的、抽象的数据，通过图形、图像、动画等直观的方式展现出来。

这样一来，无论是专业的气象工作者还是普通大众，都能够更轻松地理解和分析气象信息。

在天气预报中，气象数据可视化技术的应用最为常见。

我们每天在电视、手机上看到的天气预报图，就是气象数据可视化的成果。

通过色彩丰富的地图、动态的气象图标和直观的数值显示，我们能够快速了解未来一段时间内的天气变化趋势，比如气温的高低、降雨的可能性、风力的大小等。

比如，当我们看到一幅用不同颜色标识出温度分布的地图时，很容易就能判断出哪些地区较为寒冷，哪些地区较为炎热。

而动态的云图则能让我们直观地看到云层的移动方向和速度，从而预测降雨的大致时间和范围。

对于农业生产来说，气象数据可视化技术更是具有重要的指导意义。

农民们可以通过可视化的气象数据，了解到不同时间段的气候条件，从而合理安排农作物的种植、灌溉和收获。

比如，通过可视化的降水数据，农民能够知道某个地区在特定季节的降水分布情况，进而决定是否需要增加灌溉设施；通过对气温变化的可视化展示，他们可以选择适合当地气候的农作物品种，以提高产量和质量。

此外，气象灾害的预警信息通过可视化技术呈现后，能够让农民提前做好防范措施，减少灾害带来的损失。

在航空航天领域，气象数据可视化技术同样不可或缺。

飞行员和航天工作人员需要准确掌握飞行路线上的气象状况，以确保飞行安全。

通过可视化技术，他们可以直观地看到气流的运动、风暴的位置和强度等关键信息。

专利名称：一种基于地基云图的三维云场景建模与可视化方法专利类型：发明专利
发明人：陈雨璇,陈静
申请号：CN202111589721.7
申请日：20211223
公开号：CN114332364A
公开日：
20220412
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于地基云图的三维云场景建模与可视化方法，由CPU从二维的地基云图中提取积云图像区域，计算云基高度和云团厚度作为三维积云建模的参数。

根据上述两种参数确定构成积云模型的所有体素中心点的位置信息，作为顶点阵列传入GPU，在GPU的几何着色器阶段根据顶点阵列绘制所有积云体素，最后进入GPU的片段着色器阶段，根据每个体素与云团中心点的距离确定云的密度值，根据密度值计算体素的颜色从而实现三维云场景建模和可视化一体化。

本发明以体素作为最小几何单位，基于GPU构建三维积云模型并在三维场景中实现可视化，提高了三维积云建模的效率，同时满足在三维地理场景中流畅漫游的需求。

申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：王琪
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小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2021年6月第6期 Vol.42 No. 6 2021气象数据驱动的三维云增强绘制方法秦绪佳，赵铮，柯玲玲，郑红波，马骥(浙江工业大学计算机科学与技术学院，杭州310032)E-mail ：z h b@zjut. edu. cn摘要：基于气象数据直接体绘制的方法对三维云进行可视化时，如果使用低精度、少层级的网格数据就会造成模拟数据在垂 直方向上相对稀少，从而导致云面会十分粗糙、渲染效果缺乏真实性.为了解决这个问题，本文提出一种利用纹理噪声引入随机 抖动从而使云面细节丰富、有较强真实感的方法.首先生成3D Perlin噪声纹理并采样，再和气象数据的原始纹理以不同的比例 进行融合.该方法可以让三维云整体有更好的立体感以及更佳的视觉感受.此外，仅仅用数值模拟绘制云虽然已经模拟了光的 反射和吸收，但并未涉及到光的散射效应，所以使用数值模拟绘制出来的云真实感仍旧不够.为了绘制出更具有真实感的三维 云，本文结合C o o k T or ra nc e光照模型和双向反射分布函数（B R D F)对传统光照模型进行改进.此改进模型考虑了材质微平面 对光照的影响，运用到对三维云的可视化中，可以得到真实感较强的三维云仿真效果.关键词：三维云仿真;体绘制；随机扰动;Cook Torrance光照模型;双向反射分布函数中图分类号：T P391 文献标识码:A文章编号=1000-1220(2021 )06-1297*073D Cloud Enhancement Rendering Method Driven by Meteorological DataQIN Xu-jia,ZHAO Zheng,KE Ling-ling,ZHENG Hong-bo,MA Ji(School of Computer Science and Technology .Zhejiang University of Technology .Hangzhou 310032 .China)A bstract：When 3D cloud is visualized based on the method of direct volume rendering of meteorological data,if the grid data with low accuracy and few levels is used,the simulation data will be relatively rare in the vertical direction,resulting in very rough cloud surface and lack of authenticity in rendering effect. In order to solve this problem, this paper proposes a method to introduce random jitter into the texture noise so as to make the cloud surface more detailed and realistic. Firstly,3D Perlin noise texture is generated and sampled,and then fused with the original texture of meteorological data in different proportions. This method can make the three-di­mensional cloud as a whole have better stereoscopic sense and better visual perception. In addition, although the reflection and absorp­tion of light have been simulated by using numerical simulation to draw clouds, the scattering effect of light has not been involved, so the sense of reality of clouds drawn by numerical simulation is still insufficient. In order to draw a more realistic 3D cloud,this paper combined Cook Torrance lighting model and bidirectional reflection distribution function ( BRDF) to improve the traditional lighting mcxiel. This improved model takes the effect of material microplane on illumination into consideration, and when applied to the visual­ization of 3D cloud,the 3D cloud simulation effect with strong sense of reality can be obtained.Key words：3D cloud simulation；volume rendering；random disturbance；cook torrance illumination model；BRDFi引言云可分为三大云族，十大云属，是一种自然现象.它们是 由聚集在空气中的微尘周围的水分子产生的水滴或冰晶散射 产生的.云没有特定的表面，也没有清晰的边界，且晶体结构 时时刻刻都在变化,表面呈现出的透明度也不断在改变.每一 朵云都是不尽相同的,所以对云的可视化也是十分复杂的.现 在存在的一些有不错视觉效果的云仿真方法大多依赖于数学 模型，而这些模型都十分复杂且计算成本相对较高.所以对三 维云景的绘制要达到高效率和高仿真效果是当前计算机图形 学领域面临的一大挑战.对三维云的可视化在很多日常仿真应用中都是不可或缺的.在很多游戏中,尤其是在大型网游中，云仿真技术的水平 对游戏场景的真实感影响极大，真实感较强的云仿真可以使 场景更逼真，用户的体验感也会更好;在飞行视景仿真系统中，云层效果的真实以及良好的实时性也是至关重要的;在气 象研究中，真实的气象数据可以反映真实的天气情况，对气象 的研究、气象的预报等都有极大的意义,云作为气象数据中不 可或缺的一部分,对真实气象数据的深人研究和利用都十分 重要.关于云的外在形态仿真方式主要有体素模拟、基于纹理 噪声、数值模拟、交互式模拟、粒子系统以及云图仿真等方法. 体素模拟方面,Kajiya等人[|]利用体积网格内的密度来表示 云，将数据存在体素中，并开发光的散射方程，利用光线追踪收稿日期:2020>06>01收修改稿日期:2020祝-28基金项目：国家自然科学基金项目（61702455 ,61672妨2，619〇2350)资助；浙江省自然科 学基金项目（LY20P020025)资助.作者简介:秦绪佳，男，1968年生，博士，教授，博士生导师,C C F会员，研究方向为计算机图形学、图像处理；赵铮，女，1997年生，硕士研究生，研究方向为图像处理;柯玲玲，女，1993年生，硕士研究生，研究方向为图像处理；郑红波，女，1977年生，博 士，讲师,研究方向为图像处理、地理信息系统;马骥，男，1985年生，博士，讲师，研究方向为数据可视化.1298小型微型计算机系统2021 年法绘制云景.Harris121提出了一种具有十分逼真效果的交互式 云模拟，通过体素模型进行三维云仿真,得到了极佳的仿真效 果.纹理噪声方面，陈华光等人[3]提出用Perlin噪声建模、指 数函数锐化、H L S颜色模型转换等生成静态云彩图像，然后 用静态云彩方法得到任意长度的云图，最后用V C ++和O p e n G L及纹理映射方法将云彩置人虚拟环境中，产生实时 和逼真的动态云效果;唐勇等人~提出了一种使用多种噪声 混合实时模拟体积云的方法.数值模拟方面,L u k&ov&M e d-vid'o v6等人[5]提出了新的隐式显式（I M E X)有限体积云动 力学数值模拟方案，来实现云动力学的数值模拟;蒋立辉等人[6]提出了一种基于体绘制技术的方法，来改进光照模型以 模拟逼真的三维云场景.交互式模拟方面,Z h e n b a o Liu[7]等 人将云建模、云散射、云渲染等典型方法集成到一个整体方案 中，提出了一种根据实时飞行仿真的要求而定制的交互式云 仿真方案;B o u t h o r s等人[8]提出了一个表示积云形状的模型，储存重叠的准球形粒子的层次结构进行建模.粒子系统方面，Y o n g h u a X i e等人[9]根据云的特征（如颜色、大小、形状），设 计球形粒子系统进行建模，给出这些球形粒子的初始颜色、大 小、形状等属性，实现W R F云数据的建模，再引人光照模型 对建模粒子进行渲染和仿真.程飞等人[1°]简化了云辐射模 型，并用M o d t r a n软件对整个场景的大气透射率和辐射率进 行计算,再通过G P U的并行处理对整个数据进行采样模拟出 大气辐射传输效应，最后通过O G R E的粒子系统模拟出三维 云体.云图仿真方面，申闫春等人[i n首先利用M i c a ps3.0处 理卫星云图提取二维云图像，然后从中提取云的三维信息并 对其进行空间填充，最后利用Billboard算法实现三维立体云 仿真;谢晓方等人n2]以卫星云图原始数据为数据源，从中提 取定位和定标信息,进行坐标和投影变换，生成云图数字高程 模型（D E M)从而实现三维云景仿真.陈国栋等人[13]提出一 种三维矢量场建模方法,采用纹理的空间分布特征通过矢量 积运算建模，并利用流线追踪算法进行可视化操作.想要得到真实性较高的云的颜色就需要模拟其内部的光 照效果.胡香等人[M]提出了一种利用云的多向前方散射特性 建立的体云光照模型，效果逼真，与真云一样具有银色的边 缘.Xiaoyan H u等人提出了一种简单的实时云建模与绘制方法，通过模拟云粒子在二维平面上的投影运动而形成云的 密度，然后使用一种实时近似散射的算法来渲染.但这类模型 忽略光的多向散射，只计算视点方向的外散射,只适用于描述 低散射率的光照效果但不能处理云团等高散射率媒介的光散 射问题.Z he ng w e i S u i等人[|6]认为云是一个收集来自太阳光 的粒子集合，而三维云是用八叉树索引和粒子系统建模的，故 使用散射光模型和广告牌技术来渲染它.开始先使用传统的R a y Casting算法来绘制三维云，为了 提高绘制和渲染的速度，还使用了光栅化求交、提前光线终止 法和G P U加速等方式.因为所使用的网格数据精度不够高、层级较少使得模拟数据在垂直方向上较为稀少，导致云表面 十分粗糙、渲染缺乏真实性.为了改善这些问题，本文在传统 体绘制R a y Casting算法的基础上，生成3D Perlin噪声纹理 并采样,再和气象数据的原始纹理以不同的比例进行融合.用 这样的方式对云表面产生随机扰动，增加所绘制云的真实感. 最后，因为涉及到材质的各向异性，本文还使用了一种结合Cook Torrance光照模型和双向反射分布函数（B R D F)的新的光照模型，以此来模拟光的散射，从而进一步增强仿真效果.2基于G P U的Ray Casting算法绘制三维云由于现在常用的光线投射算法三线性插值运算,需要基 于G P U，会产生一定时延.所以本文利用G P U高效的浮点算 术功能来加快渲染.首先把体数据载人到显存之中，再用一个 与其等大的三维纹理表示，其中和这个三位纹理相对应的集 合对象被称作代理几何.这样可以很好的解决G P U无法直接 访问内存数据的问题.本章中R a y Casting算法的代理几何为 立方体，需要将其先转换映射到三维球体上，最后和光线相交 计算得到采样点位置.2.1气象体数据源及数据格式1) 体数据源气象数据有结构化、规则的网格数据，也有非结构化的散 乱数据.前者是通过天气模型得到的;后者是利用气象观测得 到的真实数据.气象观测指的是研究测量和观测地球大气中 温度、湿度、大气气压、降水、云量等气象.非结构化的气象观 测数据可通过插值、重采样转化成结构化数据.2) 数据格式本文利用通过气象观测得到的真实数据作为研究数据 源.该数据源涉及到相对湿度、降水量、雷达数据等.其中相对 湿度使用的数据集是在不同的压强下每3小时进行一次采样 获得，以〇时为起点，总共获得80个样本•一共有361 x 181 个格点数据,每个格点占据4个字节,存储的是单精度的浮 点数.type 106 T799模式2017年06月04日20时00分200hPa^9对湿度030小时预报(0602) 2017 06 04 20 00 030 2001.000 1.000 0.0 360.0 -90.0 90.0361 18110.00-20.00 110.00 0%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 96 % % % 96 96 % % % % % % 0 0 0 0 00000000000000 0 99 99 99 99 99 99 99 99 98 98 98 98 98 97 97 9797 97 96%%%%95 95 95 95 95 94 94 94 94 94 9393 93 93 93 93 93 92 92 92 92 92 92图1相对湿度预报格点数据实例Fig.1A n example of grid data for re la ti ve humidity prediction 图i为本实验所用到的一个相对湿度预报格点数据实 例.前4行为数据头，存储的是数据类型、描述信息、数据采样 的相关信息以及数据经讳度的相关信息等.从第5行开始存 储数据部分,数据按先纬度向后经度的顺序存放.图1中所示 数据是106类数据，该数据的描述信息为“T799模式2017年 06月04日20时00分200h P a相对湿度030小时预报(0602) 该数据是从2017年6月4日20:00开始采样的，并 且在200百帕压强的条件一共采样了 30小时.数据采样从经 度0。

简述三维可视化的基本原理和特点
三维可视化是一种使用三维图形来展示数据和模型的技术。

其基本原理是将数据或模型中的信息映射到三维空间中，并通过计算机图形学技术生成三维图像。

三维可视化的特点包括：
1. 直观性：三维可视化能够将复杂的数据或模型以直观的方式呈现出来，使人更容易理解。

2. 真实性：三维可视化能够准确地表达数据或模型中的信息，使得呈现的效果更为真实。

3. 交互性：三维可视化允许用户通过交互来探索数据和模型，例如旋转、缩放和平移等操作。

4. 可解释性：三维可视化可以提供更多的上下文信息，使得用户能够更好地理解数据和模型。

5. 可扩展性：三维可视化可以处理大规模的数据和模型，同时也可以应用于不同的领域和场景。

总的来说，三维可视化是一种强大而灵活的工具，可以帮助人们更好地理解和分析复杂的数据和模型。

空间数据三维可视化及三维分析空间数据的三维可视化及分析是指将空间数据（如地理、地球物理、气象、遥感等数据）转化为具有三维结构的图形，以便进行更深入的分析和理解。

本文将介绍三维可视化和分析的相关原理、技术和应用。

一、三维可视化的原理和技术三维可视化是指将空间数据通过计算机技术和图形学的方法转化为具有三维结构和深度感的图像。

其原理和技术主要包括以下几个方面：1.数据获取和预处理：空间数据的获取包括地理测量、遥感影像获取等，预处理则包括数据校正、投影转换、无效数据处理等。

这些步骤是获取高质量、准确的空间数据的基础。

2.空间数据模型：空间数据常使用的模型包括栅格模型和矢量模型，栅格模型是将地理空间数据划分为规则的栅格单元，矢量模型则是通过点、线、面等图元来表示地理空间对象。

栅格模型适用于连续数据，如遥感影像，矢量模型适用于离散、不规则数据，如地理要素。

3.三维数据呈现：三维数据的呈现主要通过图形渲染技术来实现，包括三维图元的建模和投影、光照和阴影效果的处理等。

同时，还可以应用贴图技术和纹理映射等技术实现真实感渲染，提升可视化效果。

4.交互和导航：通过交互技术和用户界面实现对三维模型的控制和导航。

用户可以通过鼠标、触控屏等方式对模型进行缩放、旋转、平移等操作，以获得更好的观察角度和空间感。

5.动态三维可视化：除了静态的三维图像，还可以通过时间维度来展示动态场景的演变过程，如气象变化、城市发展等。

通过动态可视化，可以更好地理解和分析空间数据的变化规律和趋势。

二、三维空间数据分析的应用三维空间数据分析是在三维可视化基础上，进一步对空间数据进行量化、模拟、预测等分析和推理。

以下是几个常见的应用案例：1.地震监测与预测：通过地震监测仪器获取的地震数据可以进行三维可视化，以便更好地理解地震带、地震发生的空间分布、震源深度等，进而对发生地震的原因和机制进行分析和预测。

2.3D城市规划与建模：借助三维可视化和分析技术，可以对城市的地形、建筑物、道路等进行建模和分析，为城市规划和土地利用提供支持。

三维可视化什么是三维可视化？三维可视化是一种利用计算机技术将数据以三维空间的形式进行表示和展示的方法。

在传统的二维平面可视化中，数据以平面直角坐标系进行表示，而三维可视化则将数据从平面扩展到了空间，使得人们可以以更直观、更真实的方式来理解和分析数据。

三维可视化可以用于各种不同领域，例如科学研究、医学、工程设计等。

通过将数据以三维形式呈现，人们可以更清晰地观察数据之间的关系和趋势，发现其中的模式和规律，进而进行更深入的分析和研究。

三维可视化的应用科学研究在科学研究中，三维可视化可以帮助科学家更好地理解和分析复杂的科学现象和实验数据。

例如，在物理学中，科学家通过将三维空间中的粒子运动轨迹可视化，来研究粒子之间的相互作用和力学性质；在气象学中，科学家可以利用三维可视化来展示大气层的三维结构和气候变化趋势。

医学在医学领域，三维可视化可以帮助医生更准确地诊断病情和制定治疗方案。

例如，在影像学中，医生可以将CT、MRI 等医学图像进行三维重建，以便更好地观察人体器官的结构和病变情况；在手术模拟中，医生可以利用三维可视化技术来模拟手术过程，提前规划手术路径和操作步骤，减少手术风险。

工程设计在工程设计中，三维可视化可以帮助工程师更好地设计和优化产品和系统。

例如，在建筑设计中，工程师可以使用三维可视化工具来展示建筑物的外观和内部结构，以便客户更好地理解和评估设计方案；在机械工程中，工程师可以利用三维可视化来模拟机械零件的运动和装配过程，以便进行设计优化和故障排除。

三维可视化的工具和技术建模软件在三维可视化中，建模软件是一种常用的工具，用于将数据转换为三维模型。

建模软件通常提供了丰富的建模工具和操作，可以让用户根据实际需求创建和编辑三维模型。

常见的建模软件包括AutoCAD、SolidWorks、Blender等。

渲染引擎渲染引擎是一种用于将三维模型转化为图像的软件工具。

渲染引擎通过计算光照、材质和阴影等因素，将三维模型渲染成逼真的图像。

气象数据可视化技术的研究与实践气象数据对于我们理解和预测天气变化、应对自然灾害以及进行科学研究都具有至关重要的意义。

然而，这些数据往往复杂且庞大，如果仅仅以原始的数字和表格形式呈现，很难被人们直观地理解和分析。

因此，气象数据可视化技术应运而生，它将抽象的数据转化为直观的图形、图像和动画，帮助我们更好地洞察气象现象背后的规律和趋势。

一、气象数据的特点和类型气象数据具有多源性、时空性和复杂性等特点。

多源性意味着数据可以来自各种观测手段，如地面气象站、卫星、雷达等。

这些不同来源的数据在精度、分辨率和覆盖范围上可能存在差异。

气象数据的类型也非常丰富，包括气温、气压、湿度、风速、风向、降水等基本气象要素，以及云图、大气环流模式等更复杂的信息。

此外，还有历史气象数据和实时监测数据之分。

二、气象数据可视化的重要性气象数据可视化的重要性不言而喻。

首先，它能够帮助气象工作者更快速、准确地分析数据。

通过直观的图表和图像，他们可以更容易地发现数据中的异常值、趋势和模式，从而做出更精准的天气预报和气候预测。

对于普通公众来说，气象数据可视化可以使他们更清晰地了解天气状况。

比如，以色彩鲜明的地图展示不同地区的气温分布，或者以动态的图表展示未来几天的天气变化趋势，都能让人们更好地安排出行和生活。

在应对自然灾害方面，气象数据可视化更是发挥着关键作用。

例如，在台风来临前，通过可视化技术展示台风的路径、强度和可能影响的区域，能够为政府部门的应急决策提供有力支持，帮助民众提前做好防范措施，减少灾害损失。

三、气象数据可视化技术的方法1、地图可视化地图是气象数据可视化中最常用的载体之一。

将气象要素以不同的颜色、符号或纹理映射到地理地图上，可以清晰地展示气象现象的空间分布。

例如，用颜色梯度表示气温的高低，用箭头表示风向等。

2、折线图和柱状图折线图常用于展示气象数据随时间的变化趋势，如气温的日变化、月变化或年变化。

柱状图则适用于比较不同地区或不同时间段的气象数据，如降水量的对比。

三维地形在气象影视节目中的应用摘要三维地形是三维气象影视节目创作中最基本、也是最重要的元素之一。

公路、铁路、文字、标志物等元素只有以三维地形为基础才有意义;泥石流、崩塌、滑坡、水库溃坝、淹没等气象地质灾害的三维动态模拟,也必须以三维地形为基础,才更加直观、形象。

文章就三维气象影视节目创作中,地形元素、三维图表、三维云图、粒子等如何与三维地形结合进行了探讨。

关键词三维;地形;气象影视;元素;粒子;渲染中图分类号6212文献标识码a文章编号1674-6708(201 0)27-0001-020 引言电视是公众获取气象信息的最主要来源之一,充分利用媒体优势和资源优势,把气象信息真正融合到气象影视节目中,让公众在欣赏节目的同时获取所需的信息,是气象影视人永远的课题。

实现气象影视节目由平面示意向三维写实的跨越,使气象影视节目以更加精确真实的内容、更加生动形象的视觉效果呈现给观众,将是气象影视节目创作从创意到实现的一次重大变革。

要实现全三维气象影视节目创作,首先要实现云系、气流、雨雪、冰雹、泥石流等元素的三维立体化描述与实时显示,其次把这些元素落脚在三维地形上,让这种三维立体形式有意义。

因此,把地形元素、三维图表、三维云系、粒子系统与三维地形的有机结合将直接关系到节目的整体效果。

1 地形元素1.1 点状元素地名、标识、天气符号、动画等视觉元素和三维地形共同组成了三维气象影视节目的基本环境。

地名和标志性建筑等标识物是长期不变或少变的,通过地理信息系统得到这些信息后,以三维形式建成标识库,根据需要有选择的显示,并可以进行实时编辑、存储等操作。

天气现象可通过两种方式创建素材库,一种是用三维天气符号来表示天气现象,现在的气象影视节目基本上都是采用这种方式,其特点是操作简单,已经在公众心目中形成固有的模式,但是当需要与三维地形配合时就明显存在缺憾;另一种是以三维地形为基础,模拟真实的天气现象,这种方式在模拟局地气象地质灾害时,具有无法比拟的优势,其特点是形象、直观、生动。