基于多源数据的三维地形可视化研究

探 索

基于多源数据的三维地形可视化研究

● 梁 昊1，钟雪梅1，蔡湘文1，李 程1，曾玄介2

（1.桂林理工大学 地球科学学院，广西 桂林 541006；2.南宁市勘察测绘地理信息院，广西 南宁 530022）

[摘 要]文章介绍使用地形图数据和Landsat 8影像提取高程数据和土地利用专题数据，利用UNIGINE引擎制作出DEM三维模型，再结合土地利用专题数据以及数据量很低的通用地物贴图、模型，使用基于四叉树的地形渲染方法，可实现细节精致、体验流畅的大范围场景三维地形可视化。

[关键词] 三维地理信息系统；地形可视化；遥感；UNIGINE；四叉树

目前，三维地理信息系统中所用的三维地形可视化技术是在数字高程模型（DEM）的基础上叠加数字正射影像图（DOM）等纹理数据实现的[1]，开发人员为了实现精细的三维地形，往往选择高分辨率的DEM和DOM数据，数据量甚至高达TB级，这给计算机硬件性能带来巨大压力。即使如此，显示效果也不尽如人意，用户直观感受到的只是高低起伏的影像。

同时，国内外开始着手基于三维游戏引擎的三维地形可视化研究，如杨晓星（2012）、赵艳坤（2014）、李俊军（2014）、崔瀛潇（2014）、赵康（2017）等人使用Uniry3D、Unreal等游戏引擎进行了三维地形可视化研究，取得了较好的效果[2-6] 。这些研究利用三维游戏引擎在三维数据处理和存储上高效率的优点，但三维游戏引擎在大范围场景渲染中有先天的不足，因此这些研究仅仅针对小范围场景。笔者研究的目的就是充分挖掘三维游戏引擎的优点，实现数据量低、画面精致、体验流畅的大范围场景三维地形可视化。

研究。其技术路线如图1所示。

首先，利用UNIGINE引擎提取栅格DEM数据信息，建立DEM三维模型；其次依据土地利用专题数据中不同地物选择对应地物的贴图数据和模型数据，添加到UNIGINE引擎中，使用四叉树技术优化地形的渲染方法；最终实现基于多源数据的三维地形可视化。

2 数据获取

笔者选取的研究区域为南宁市某处，DEM数据来源于数字化地形图、纸质地形图和栅格地形图，

1 三维地形可视化方案设计

笔者采用UNIGINE引擎对三维地形可视化进行

图1 三维地形可视化技术路线

[作者简介] 梁昊（1991-），男，广西贵港人，现就读于桂林理工大学，地质学专业，主要研究方向为三维地理信息系统，在读硕士研究生。

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＜＜＜科技园地

土地利用专题数据来源于Landsat 8 OLI影像。植被信息，表达式为：

NDVI= - + 2.1 DEM数据制作

笔者利用南宁市勘察测绘地理信息院已有地形图数据快速生成研究区所需的大范围DEM数据。将不同来源的地形图数据矢量化后，在ArcGIS中内插生成TIN数据，采样生成栅格DEM数据[7]。具体流程如图2所示。

增强的指数型建筑用地指数[10]（EIBI），可以增强建筑用地信息并有效降低裸地噪音信息带来的影响，且效果更好，表达式为：

EIBI=

NDBBI-（4EBSI+SAVI+MNDWI）/6NDBBI+（4EBSI+SAVI+MNDWI）/6

三式中，Green表示绿光波段（Band3，

0.53～0.59μm），Red表示红光波段（Band4，0.64～0.67μm），NIR表示近红外波段（Band5，0.85～0.88μm），MIR1表示中红外波段（Band6，1.57～1.65μm），MIR2表示短波红外波段（Band7，2.11～2.29μm），NDBBI表示归一化差值裸地与建筑用地指数，EBSI表示增强型裸土指数，SAVI表示土壤调节植被指数。

图2 DEM制作流程

3 数据预处理

笔者将获取的栅格DEM数据和土地利用专题数据影像投影为UTM坐标系，并根据研究区范围裁剪影像（见图4），图中栅格DEM数据分辨率为10m，土地利用专题数据分辨率为30m。

根据土地利用专题数据选择对应的地物贴图，为了保证贴图渲染效果，贴图宽和高必须保证为2的幂次方，笔者选用贴图分辨率为256×256像素（见图5）。

2.2 土地利用专题数据提取

笔者利用一景Landsat 8 OLI影像分别提取各类地物信息，影像条带号为125，行编号为44，云量为0.24，获取日期为2017年10月28日。数据来源于中国科学院计算机网络信息中心。

土地利用专题数据通过指数法结合阀值法提取，提取流程如图3所示。

改进归一化水体指数[8]（MNDWI）可以消除城市噪音以及地形差异的影响，可

图3 土地利用专题数据提取流程

a.DEM b.土地利用

图4 地形数据

植被模型采用多细节层次技术（LOD）处理，将模型分成三级LOD，最近距离使用精细模型（LOD3），保留模型的每一处细节；中距离使用中等模型（LOD2），省略不必要的细节；最远距离模型（LOD1）使用面片树处理，保证流畅性（见图6）。

以快速、准确

地提取研究区的水体信息，表达式为：

MNDWI=

- - 11归一化植被指数[9]（NDVI）可以提取出裸地和

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a.岩石b.裸地c.草地d.河床

图5 地物贴图

一区域的空间数据，结合GIS空间特性以及对应的三维建筑模型，进行三维城市仿真模拟，为政府和相关机构提供及时、可靠、有效的决策辅助信息，使决策有更充分的科学依据。大范围场

a.精模

b.中模

c.面片

图6 植被模型

景三维地形可视化是三维GIS系统的基础。笔者基于

4 三维地形可视化实现

（1）使用UNIGINE引擎中的Landscape工具读取栅格DEM数据中所有的栅格点，重复连接相邻的矩形，生成DEM三维模型。

（2）根据土地利用专题数据包含的地物信息，在DEM三维模型上叠加相应的地物贴图或植被模型。

（3）基于四叉树优化地形的渲染方法（见图7），将空间范围等分成4个相同的子空间，并递归划分成不同层次的树结构直至满足需求。四叉树将空间对象存储在子节点上，根节点和中间节点不存储空间对象。

a.四叉树索引

b.完整效果

图8 三维地形可视化

图7 四叉树

地形图、遥感数据等数据源，通过UNIGINE引擎实现了不一样的三维地形可视化。

[参 考 文 献]

[1]袁立伟，杨树文，杨维芳，等. 基于ENVI+IDL的遥

（下转第48页）

最终实现三维地形可视化如图8所示。

5 结 语

三维地形可视化的应用十分广泛，例如根据某

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的积极性、主动性和创造性，以促进地方经济发展。在矿政管理领域，对于前沿探索性工作，可以鼓励地方管理部门在符合中央要求的前提下，先试先行、主动创新，探索适合自身实际的管理路子；对于成熟任务性工作，应根据政策措施的影响边际，合理划分事权范围，部级层面负责原则性目标、要求的制定和下级部门的考核，省级层面负责施政方式、工作流程以及下级部门的考核，基层部门负责标准规范和具体落实，其中省、市级管理部门应成为具体管理工作的核心力量。

制。为资源绿色节约利用信用良好的企业，提供行政审批便利服务，减少检查频次或实行免检，优先享受财政资金项目等各类政府优惠政策；对于失信的企业，从严审批其项目，限制其财政资金、土地、矿权的申请。三是加强信用信息核查及动态调整工作。根据掌握的信用信息，强化对矿山储量、资源利用、技术工艺、土地复垦等内容的监督，严格信用信息核查机制，并动态调整信用信息，强化信用管理。

（五）全面推动绿色矿山建设

一应因地制宜，结合各地实际，细化绿色矿山建设标准，完善配套政策和管理制度，全面推进绿色矿山建设。二应将绿色矿业发展示范区作为矿产资源管理制度改革创新平台，健全和完善绿色矿业发展新机制，探索建设布局合理、集约高效、生态优良、矿地和谐的绿色矿业发展示范区，由点到面整体推进绿色矿山建设。三应将建设绿色矿山的要求贯穿于矿山规划、设计、建设、运营、闭坑全过程，完善配套支持政策，形成绿色矿业发展长效机制。

（作者单位：中国国土资源经济研究院）

（四）深化国土资源信用体系建设

信用管理是现代社会监督管理的发展方向，也是提高政府效能、完善社会规则的有力抓手。一是将国土资源信用信息纳入全国信用信息共享平台。在矿业权人勘查开采信息公示系统等制度基础上，构建部门统一的国土资源信用信息系统，积极与有关部门协调沟通，将国土资源信用融入企业信用，推送至全国信用信息共享平台，推进矿业领域诚信体系建设，推动建立部门联合惩戒机制，构建“企业自律、社会监督、政府监管”的共同治理新格局，推动管理方式根本转变。二是构建信用激励约束机

（上接第44页）

感三维地形可视化技术研究与实现[J]. 兰州交通大学学报，2011，30（3）：116-119.

[2]杨晓星. 基于GIS延边大学虚拟校园系统设计与实现

[D].延吉：延边大学，2012.

[3]赵艳坤. 基于Unity3D的栾川三维城市地理信息系统

研究[D].郑州：郑州大学，2014.

[4]李俊军. 基于Unity3D的室内建筑三维建模与交互系

统实现[D].徐州：中国矿业大学，2014.

[5]崔瀛潇. 基于Unity3D引擎的三维可视化技术在煤炭

地震勘探中的应用[J].中国煤炭地质，2014，26（4）：58-63.

[6]赵康. 基于GIS的虚拟景观平台设计与实现[J]. 测绘

科学，2017，42（3）：165-168.

[7]阮明. 大范围DEM数据的快速生产[J]. 城市勘测，

2011（1）：102-104.

[8]徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)

提取水体信息的研究[J]. 遥感学报，2005，9（5）：589-595.

[9] Defries R，Townshend J. NDVI-derived land cover

classification at global scales[J]. International Journal of Remote Sensing，1994，15（17）：3 567-3 586.[10]吴志杰，赵书河. 基于TM图像的“增强的指数型

建筑用地指数”研究[J]. 国土资源遥感，2012（2）：50-55.

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