洪水灾害混合现实可视化模拟及场景加载优化方法研究

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极端天气引发的洪水灾害对人们的生产生活造成了极大影响。作为灾害研究的重要手段,GIS可视化承担着对空间信息及其相关数据进行模拟表达和可视分析的重要工作。传统的2D GIS可视化影响空间信息的表达,削弱了人们认知与理解灾害信息的直观性。当下热门的混合现实技术则为GIS可视化注入了新的活力。对洪水灾害进行混合现实可视化的过程中,涉及到多源数据的处理,这对移动设备的性能提出了挑战。为实现灾害移动增强可视化场景的流畅稳定加载,本文提出了一种基于流的场景加载优化方法,以江西瑞金作为研究区域,使用Microsoft HoloLens设备作为硬件载体,围绕多细节层次技术与流技术展开了如下工作:(1)研究了混合现实可视化关键技术,包括Unity 3D平台中场景构建、资源管理、数据传输的方式方法,以及围绕Microsoft HoloLens设备的可视化原理研究与多样化交互方模式设计。(2)利用ArcGIS Desktop 10.2对研究区域数据进行预处理,并在Unity3D中使用数字高程模型(DEM)和遥感影像构建了灾害场景的三维地形。并引入由3D MAX制作的三维建筑物模型,为场景添加了光照、模型碰撞器、场景渲染等细节,实现了洪水灾害混合现实可视化场景的设计与构建。(3)结合多细节层次模型和流式加载两种技术,研究了在大体量数据传输时,洪水灾害混合现实可视化场景的优化加载方法。设计了基于流的场景加载优化方法,利用多细节层次模型组织三维基础场景,然后将场景拆分并压缩。压缩后的场景数据被存储在服务器,客户端按照实际需要向服务器请求数据,然后依据传输策略控制数据的读取和加载,并采用缓存机制缓解加载时的带宽压力,实现了灾害场景的快速稳定加载。(4)就洪水灾害混合现实可视化场景的快速稳定传输问题,通过一个原型系统实现了洪水灾害混合现实可视化场景的优化加载方法。并选取每秒帧数和单次数据加载时长作为评价指标,在相同数据量情况下是否使用优化加载方法和不同数据量下均使用优化加载方法两个方面,测试了方法在不同情况下的性能。实验表明,本文提出的优化方法可以实现灾害移动增强现实可视化场景的快速加载,突破了HoloLens设备的数据量限制,并在不同数据量的情况下表现稳定。
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