基于虚拟现实的GIS分析平台外文翻译资料

 2022-12-25 14:09:40

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预印本：基于虚拟现实的GIS分析平台

Weixi Wang a,b , Zhihan Lv c, Xiaoming Li a,b,c , Weiping Xu d , Baoyun Zhang e ,

Xiaolei Zhang f

a. Shenzhen Research Center of Digital City Engineering, Shenzhen, China

b. Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Ministry of Land and Resources, Shenzhen, China

c. SIAT, Chinese Academy of Science, China

d. Wuhan University, Wuhan, China

e. Jining Institute of Advanced Technology(JIAT), Jining, China

f. Ocean University of China, Qingdao, P. R. China

lvzhihan@gmail.com

摘要 这是我们在ICONIP2015上的论文的预印本版本。该平台支持集成的VRGIS功能，包括三维空间分析功能、空间处理三维可视化和三维地球和数字城市服务。在该平台上对相关城市海量信息进行三维分析与可视化。可以用这个平台进行可视化的信息量巨大，并且基于GIS的导航方案可以很灵活地访问不同的可用数据源。

关键词：WebVRGIS，WebVR，大数据，3D Globe

1.引言

虚拟现实地理信息系统（VRGIS）是地理信息系统与虚拟现实技术[4]相结合的一个热点。基于WebVR[13 ]的WebVRGIS[11][7]将虚拟现实系统的友好交互界面与地理信息系统空间分析特点相结合，是实际应用的首选，尤其是地理和城市规划。因此，“三维模式”已被证明是一种更快的、误差更小的[15 ]决策工具。近年来，大数据的应用以同样的趋势正迅速成为研究热点[1]。GIS数据具有大规模、多样性、可预测性和实时性等诸多特点，属于大数据的定义范围[2]。作为一种实用工具，VRGIS最常用的功能是根据实践需要而改进的[9 ]。对于我们的平台来说，客户是政府公共服务或社会服务机构的雇员。我们的平台的初级版本也计划向公众开放使用权限。所有展示的功能都是从实际客户的需求中选取的[16][12][10][8]。

本研究直接为城市建设和发展提供了一种新的有效的三维空间信息框架和应用模式，必定显著提高城市管理和应急响应的技术水平和效率；并从二维制图到三维协同设计和建造，给工程设计和施工管理领域带来革命性的变化。

2．系统信息处理

在单计算机环境下，三维空间分析组件可以访问接口访问空间，分析三维空间数据引擎提供的统一数据所处理的数据；根据分析需求，对通用空间分析组件或综合空间分析组件的接口进行访问，分析结果可通过统一的数据访问接口返回数据库或应用于三维可视化和专业应用。一些关键技术被用来解决关键问题等。海量地理数据存储[29][6][22][28][21][5][23][19][20][14][27][24][26]。

信息处理过程如下图所示：

图1.三维空间分析组件的信息处理流程

2.1三维表面分析模块

表面是一个由多个点组成的区域，它包含大量有用的信息。通过对三维网络的浅层次分析，能够对表面特征进行整体的了解，并对现有曲面进行特定的计算，生成新的数据和识别模式，以提取更多的信息。地形因子分析：主要包括坡度计算、坡向计算和曲率计算。不同地形因素反映了不同地形的地形特征。坡度和坡向是两个相互关联的参数：坡度反映坡面的倾斜角度，坡向反映坡面的方向。坡度和坡向作为地形特征分析和可视化的基本要素，在流域单元、地形单元和形态测量研究中起着非常重要的作用。将坡度和坡向等参数结合起来，有助于解决森林含量估算、水土保持、位置分析、土地利用等应用问题。坡度计算公式：坡向计算公式：

，

其中，即x方向上的高程变化率；，即y方向上的高程变化率。

地形曲率：它是地形曲面在各剖面方向上凹凸形状变化的反映，是平面点位置的函数。地形曲率包括平面曲率（等高线曲率）和剖面曲率（垂直曲率）。

1）平面曲率是指穿过地面点和表面交点的等高曲面（水平面）的曲率。它反映了浅层物理运动的收敛和发散模式，计算公式如下：

2）剖面曲率是指穿过地面点的法线矢量曲率和与此梯度平行的正截面与地形曲面相交的曲线。剖面曲率描述地形梯度的变化，影响地表运动的加速、减慢、沉积和流动状态。剖面曲率的计算公式如下：

2.2三维统计分析模块

空间相关分析主要集中在确定两个或多个相关变量上，其主要目的是计算相关变量的相关程度和性质。趋势面分析是通过数学模型模拟实体特征的空间分布和时间过程，预测空间和时间分布下地理要素实测数据点之间的部分插值。空间拟合分析：所谓拟合是指在一个函数的几个离散函数值f1、f2、fn已知的情况下，调整该函数中的几个未确定系数f（1, 2，3）以实现这个函数和已知点集的最小差值（最小二乘法的含义）。如果未确定函数是线性的，则此过程称为线性拟合或线性回归（在统计学中），否则这个过程则称为非线性拟合或非线性回归。表达式可以是分段函数；在这种情况下，该过程称为脊柱拟合。空间插值主要包括克里金法和反距离加权方法。克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立半变异函数理论分析的基础，是对有限区域的区域化变量值进行无偏最优估计的一种方法。反距离加权（IDW）是基于相似性原理，即两个对象越靠近，它们的性质越接近；相反，两个对象相距越远，它们的性质越不相似。

2.3三维网络分析模块

网络分析是GIS空间分析功能的核心问题之一，GIS网络分析功能的主要任务和目的是对地理网络（如交通网络）和城市基础设施网络（如各种分划板、电力线、电话线、给排水线路等）进行地理分析和建模。网络分析可以用来研究和规划如何安排网络工程，并实现最佳的运行效果，如一定资源的最优分配、最短的运行时间或从一个地方到另一个地方的最少费用。

网络测量：主要用于测量网络图中峰与边的关联度或峰的连通度。常用的测量指标有：beta;指数、循环数k、alpha;指数和gamma;指数。对于任意的三维网络图，共有三种常见的基本指标：1）线数（边或弧）；2）节点数（峰）；3）三维网络中子图的数目。

beta;指数也称为线点率，它是三维网络中各结点的平均线数；计算公式是beta;＝。环是一种封闭路径，其起点也是终点。循环数k是通过从实际线数减去最小线连接数（n-p）得到的值，即k=m-n p。alpha;指数是指实际循环数与网络中可能的最大循环数之间的比率。通过从可能的最大线数减去最小程度连接上的线数，得到网络中可能的最大循环数。然后，alpha;指数为

gamma;指数是指实际线路数与网络中可能的最大线路数之间的比值，计算公式是gamma;=。

图2.克里金法在矿山的应用效果图

最优路径分析：它是指根据给定的参数在三维网络模型中实现最佳路径选择。通过建立三维路径网络模式，用户指派起点和终点寻找网络上最近的路径[3]。

室内外一体化三维寻路与导航：一个完整的过程不仅包括道路交通的路线规划，还包括室内建筑的路线规划。通过输入起点和终点，用户可以分析室内室外一体化的三维路线；对于分析结果，可以采用高亮显示的方式在三维网络模型中显示找到的路线。

图3.室内外一体化三维寻路与导航

连通性分析：指分析网络中节点间保持连接的能力。通过对所建立的三维网络模型的连通性分析，用户可以获得网络的连通性，以及哪些节点与该节点相邻。通过这样，可以为配电网、管网改造等管网改造、状态估计、安全分析等实际的地理网络提供网络结构数据。

网络地址匹配：其本质上是指对地理位置的查询，涉及地址编码。用户可以输入地址列表、包含地址范围的街道网络和查询地址的属性值；通过地址匹配技术，能够对用户输入的地址信息和标准地址库中的地址进行对比和匹配，对匹配的地址数据进行检索，并将其显示在地图上。网络地址匹配应与其他网络分析功能相结合，以满足实际工作的复杂分析需求。

3．空间趋势面分析

趋势面的数学模型模拟了固体特征的空间分布和时间过程，并利用实测数据点的空间内、时间分布的局部插值或趋势进行分析。其目的是对可变趋势面和数据集的性质进行计算和分析。在使用过程中，选择一组三维离散点作为分析目标，在趋势面分析对话框中选择趋势面，分析函数类型和行为计算，从而给出离散点集的趋势面分析系数和趋势面拟合。下图是基于三维离散点坐标生成的二元三次多项式趋势面。针对空间离散点集，采用三维Nurbs曲面进行空间拟合，分析这些离散点的空间分布。Nurbs曲面可用于空间离散点集的拟合分析，从而分析离散点的空间分布。如图4所示，选择一组待分析的空间离散点进行空间拟合分析，以这种方式，可以生成这些空间离散点的Nurbs拟合曲面。

图4.趋势面分析效果图

4．结论

三维城市可视化与分析平台是社会服务机构和市民直接浏览和分析城市大数据的有效工具，被认为是立竿见影、普遍可扩展的未来应用。基于面向对象需求的基于3D GIS的智能政府门户网站，通过对用户需求的实时、深入感知，快速响应，从而及时改进服务短板，积极为公众和企业提供便捷、准确、高效的在线公共服务。

致谢

作者感谢中国国家青年自然科学基金（41301439）。

参考文献：

1. Big data specials. Nature , 455(7209), Sept. 2008.

2. F. Briggs. Large data - great opportunities. Presented at IDF2012, Beijing, 2012.

3. S. Dang, J. Ju, D. Matthews, X. Feng, and C. Zuo. Efficient solar power heat-ing system based on lenticular condensation. In Information Science,Electronics and Electrical Engineering (ISEEE), 2014 International Conference on , volume 2,pages 736–739. IEEE, 2014.

4. B. Huang, B. Jiang, and H. Li. An integration of gis, virtual reality and the internet for visualization, analysis and exploration of spatial data, 2001.

5. T. Li, X. Zhou, K. Brandstatter, and I. Raicu. Distributed key-value store on hpc and cloud systems. In 2nd Greater Chicago Area System Research Workshop(GCASR) . Citeseer, 2013.

6. T. Li, X. Zhou, K. Brandstatter, D. Zhao, K. Wang, A. Rajendran, Z. Zhang,and I. Raicu. Zht: A light-weight reliable persistent dynamic scalable zero-hop distributed hash table. In Parallel amp; Distributed Processing (IPDPS), 2013 IEEE 27th International Symposium on , pages 775–787. IEEE, 2013.

7. X. Li, Z. Lv, J. Hu, B. Zhang, L. Shi, and S. Feng. Xearth: A 3d gis platform for managing massive city information. In Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), 2015 IEEE International Conference on , pages 1–6.IEEE, 2015.

8. X. Li, Z. Lv, J. Hu, B. Zhang, L. Yin, C. Zhong, W. Wang, and S. Feng. Traffic management and forecasting system based on 3d

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