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利用视距进行多源空间数据尺度集成

王培 江南 王玉晶 张亚军 刘小春

王培, 江南, 王玉晶, 张亚军, 刘小春. 利用视距进行多源空间数据尺度集成[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
引用本文: 王培, 江南, 王玉晶, 张亚军, 刘小春. 利用视距进行多源空间数据尺度集成[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
WANG Pei, JIANG Nan, WANG Yujing, ZHANG Yajun, LIU Xiaochun. Spatial Scale Integration Method Based on Stadia[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
Citation: WANG Pei, JIANG Nan, WANG Yujing, ZHANG Yajun, LIU Xiaochun. Spatial Scale Integration Method Based on Stadia[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401

利用视距进行多源空间数据尺度集成

doi: 10.13203/j.whugis20180401
基金项目: 

国家重点研发计划 2016YFB0502300

国家自然科学基金 41471336

详细信息
    作者简介:

    王培,博士,主要从事地理空间数据融合的理论与方法研究。18903812546@163.com

  • 中图分类号: P208

Spatial Scale Integration Method Based on Stadia

Funds: 

The National Key Research and Development Program of China 2016YFB0502300

the National Natural Science Foundation of China 41471336

More Information
    Author Bio:

    WANG Pei, PhD, specializes in the theories and methods of geospatial data fusion. E-mail:18903812546@163.com

  • 摘要: 多源空间数据尺度集成是将不同类型的数据在空间尺度上集成统一的过程,是空间数据集成的研究难题之一。针对多源空间数据尺度集成问题,在自然法则的基础上,提出将视距作为空间尺度集成的标准,并深入探索了视距与比率尺度、级别尺度的转换方法,并以“对象-空间形态-样式”3层数据结构管理存储多尺度集成数据。实验结果表明:①以视距作为多源数据空间尺度集成的标准是符合认知规律的; ②利用视距进行多源空间数据尺度集成是解决多主题、多尺度GIS数据集成与管理的有效方法; ③多源数据空间尺度集成是一个综合性的问题,还需要空间尺度转换、多尺度空间数据索引等关键技术的支撑。
  • 图  1  自然法则的物理基础

    Figure  1.  Physical Basis of Natural Principle

    图  2  自然法则在GIS多尺度建模中的应用

    Figure  2.  Application of Natural Principle in GIS Multi-scale Modeling

    图  3  视距尺度与级别尺度转换模型

    Figure  3.  Conversion Model for Stadia and Level Scale

    图  4  视距尺度与比率尺度转换模型

    Figure  4.  Conversion Model for Stadia and Ratio Scale

    图  5  基于视距的对象尺度树

    Figure  5.  Object Scale Tree on Stadia

    图  6  实验数据渲染场景

    Figure  6.  Scene of Experimental Data

    图  7  实时绘制帧率

    Figure  7.  Real-time Rendering Speed

    表  1  不同类型的空间尺度表示方法与分类

    Table  1.   Spatial Scale Representation and Classification of Different Types

    数据类型 尺度名称 尺度类型
    矢量地图数据 地图比例尺 比率
    栅格影像数据 影像分辨率
    地形数据 三角网密度 级别
    三维模型数据 视觉层次
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    表  2  CityGML LOD级别规定

    Table  2.   Level Regulation of CityGML LOD

    LOD级别 基本说明 化简指标
    LOD0 地区、地形 最大抽象层次
    LOD1 城市、区域 > 6×6 m/3 m的细节层次保留
    LOD2 城市分区 > 4×4 m/2 m的细节层次保留
    LOD3 建筑模型外部、地标 > 2×2 m/1 m的细节层次保留
    LOD4 建筑模型内部 保留对建筑具有重要意义的要素
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    表  3  实验数据尺度对应关系

    Table  3.   Scale Correspondence of Experimental Data

    数据类型 尺度类型 数据尺度 细节分辨率L /m 视距尺度S/m
    矢量数据 比例尺 1:10 000 3×3 3 000
    1:25 000 7.5×7.5 7 500
    1:50 000 15×15 15 000
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-24
  • 刊出日期:  2020-07-30

利用视距进行多源空间数据尺度集成

doi: 10.13203/j.whugis20180401
    基金项目:

    国家重点研发计划 2016YFB0502300

    国家自然科学基金 41471336

    作者简介:

    王培,博士,主要从事地理空间数据融合的理论与方法研究。18903812546@163.com

  • 中图分类号: P208

摘要: 多源空间数据尺度集成是将不同类型的数据在空间尺度上集成统一的过程,是空间数据集成的研究难题之一。针对多源空间数据尺度集成问题,在自然法则的基础上,提出将视距作为空间尺度集成的标准,并深入探索了视距与比率尺度、级别尺度的转换方法,并以“对象-空间形态-样式”3层数据结构管理存储多尺度集成数据。实验结果表明:①以视距作为多源数据空间尺度集成的标准是符合认知规律的; ②利用视距进行多源空间数据尺度集成是解决多主题、多尺度GIS数据集成与管理的有效方法; ③多源数据空间尺度集成是一个综合性的问题,还需要空间尺度转换、多尺度空间数据索引等关键技术的支撑。

English Abstract

王培, 江南, 王玉晶, 张亚军, 刘小春. 利用视距进行多源空间数据尺度集成[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
引用本文: 王培, 江南, 王玉晶, 张亚军, 刘小春. 利用视距进行多源空间数据尺度集成[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
WANG Pei, JIANG Nan, WANG Yujing, ZHANG Yajun, LIU Xiaochun. Spatial Scale Integration Method Based on Stadia[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
Citation: WANG Pei, JIANG Nan, WANG Yujing, ZHANG Yajun, LIU Xiaochun. Spatial Scale Integration Method Based on Stadia[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(7): 1008-1014. doi: 10.13203/j.whugis20180401
  • 随着科技的发展,人们对现实世界的观测手段日益增多,除传统空间数据4D产品之外,倾斜摄影、建筑信息模型(building information model,BIM)等新的空间数据类型不断出现,从宏观宇宙到楼房部件,空间数据的尺度范围不断扩展,如何高效地管理不同类型及不同尺度的空间数据一直是GIS学科的难题之一[1]。而多源空间数据尺度集成正是解决该问题的关键,所谓多源空间数据尺度集成就是指建立不同类型空间数据间的空间尺度匹配关系,实现多源空间数据在空间尺度方面逻辑或物理上的有机集中。

    空间尺度是地理学科的重点研究方向之一[2],如何集成与管理多尺度的空间数据也一直是近年来的研究热点[3]。传统的空间数据尺度集成方法是多尺度显式存储,即针对不同数据类型和空间尺度分别建立对应的数据集[4]。针对传统方法数据冗余量大、级联更新困难、尺度变化不连续等问题,国内外学者在多尺度目标匹配[5-6]、多尺度存储与索引[7-9]、尺度变换[10-11]等方向展开了大量研究,这些研究为空间数据尺度集成提供了完整的解决方案。但是,因为学科领域不同,不同的数据类型往往有不同的尺度概念,针对如何在同一场景中统一地利用不同类型的空间数据,文献[12]探讨了视觉层次与制图综合技术相结合的地图数据多尺度组织; 文献[13]基于不同级别的全球网格剖分方法进行多源、多尺度空间数据集成。总的来看,这类方法均是基于缩放级别(视觉层次)进行空间数据尺度集成,因为实现简单、易于渲染,现有GIS商业产品也大多采用此类方案(Google地图 20级,百度地图 18级)。但是这种方法在实际应用时仍存在以下不足:①基于缩放级别的空间尺度集成主要是从计算机的角度进行研究的,空间尺度的划分与调度取决于显示效果,缺乏对空间认知过程的考虑; ②缩放级别的确定以及缩放级别与数据尺度的转换没有统一的标准,常采用人工指定的方式,集成时存在大量空间尺度冲突的情形,需要进行人工处理。

    为此,本文在自然法则的基础上,探讨了空间尺度与空间认知的关系,提出将视距作为空间尺度集成统一的标准,研究了基于视距的空间尺度表示方法,并深入探索了视距尺度与比率尺度、级别尺度的转换方法,提出了基于视距的空间尺度转换模型,并以“对象-空间形态-样式”的3层数据结构管理存储多尺度集成数据,开通过应用实验验证了本文方法的可行性。

    • 文献[14-15]通过在不同高度观察地球表面的影像的例子说明了空间对象的复杂度随着空间尺度的变化而变化的现象,并将这一现象总结为自然法则,该法则描述为:一个具体的空间尺度下,空间对象的变化细节层次是有限的,超过该限度,所有细节均不可见,可以忽略。

      由该法则可知,对象的空间尺度与对象的细节层次限度有关系,而对象细节层次限度受制于认知主体(人或各类光学设备)的空间分辨率。从物理学的角度来说,不管是人眼还是各种光学传感器,都是基于光学成像原理。利用瑞利准则,可以计算光学分辨率,计算公式为:

      $$ {R = D/2 = 1.22\lambda l/d} $$ (1)
      $$ {{\theta _0} = 1.22\lambda /d} $$ (2)

      式中, $ R$为像元最小分辨距离; ${{\theta _0}} $为最小分辨角(单位:rad); $\lambda $为光线的波长; $ d$为镜头的孔径; $l $为像距。由式(2)可知,对应于一个特定的认知主体,能识别的光线波长$ \lambda $与孔径$ d$均在一定的范围,其极限空间分辨率${{\theta _0}} $固定,在固定的极限空间分辨率下,超过特定的观测距离,物体的细节会因为像斑的互相干扰而不可分辨,如图 1所示,这也正是自然法则的物理基础。

      图  1  自然法则的物理基础

      Figure 1.  Physical Basis of Natural Principle

      基于这一物理基础,可以得到自然法则的定量表达,用公式表达为:

      $$ {\sin \left( {{\theta _0}/2} \right) = L/2S \approx {\theta _0}/2} $$ (3)
      $$ {L \approx S{\theta _0}} $$ (4)

      式中,$L $为对象细节层次限度范围; $ S$为观测距离; ${{\theta _0}} $为认知主体观测角分辨率。

      由式(4)可知,在认知主体限定时(一般限定为人),对象的细节层次限度与观测距离直接相关,即对象认知空间尺度取决于观测距离。应用于GIS多尺度建模,那么GIS数据的空间尺度也应取决于观测距离,即超过一定的观测距离,小面积(小体积)内的空间变化可以忽略,存储与显示更加粗略的对象空间数据,如图 2所示。

      图  2  自然法则在GIS多尺度建模中的应用

      Figure 2.  Application of Natural Principle in GIS Multi-scale Modeling

      因此,相较于比例尺、分辨率等空间尺度表示方法,将视距作为空间尺度集成的标准更能反映空间尺度本质。

    • 基于视距的空间尺度表示方法设计的基本思路是:①对象某一细节层次存在被感知的最远距离,该距离取决于该细节层次空间大小及认知主体的观测极限分辨率; ②存在对象细节层次被感知的最近距离,该距离取决于认知主体的成像焦距以及观测范围,小于2倍焦距或超出观测范围对象细节层次不可见; ③距离在不同的尺度域,量纲级别不一样。

      基于视距的空间尺度表示方法用极限观测距离S以及类型T来表征空间尺度,用公式表达为:

      $$D_{\text {stadia }}=(S, T)$$ (5)

      其中,$ D_{\text {stadia }}$代表视距尺度; 类型T表达视距量纲、认知主体相关参数和唯一编码,如下所示是用JSON伪代码对类型T的定义:

      SiType[“GeoDistance”, //距离量纲

      COGNIS //认知主体

      [“Human”, //认知主体类型

      DATUM [“Human ”, Parameter[“Eye”, 5500, 3], //认知主体参数

      PRIMEM[“Resolution”,“0.001”], //平均角分辨率

      UNIT[“Radian”, 1] //认知分辨率量纲及转换因子

      PRIMEM[“Focus”,“0.14”], //最近成像距离

      UNIT[“Meter”, 1.0]//最近成像距离量纲],

      UNIT[“Meter”, 1.0], //视距量纲及转换因子

      CODE[“Test”, 1001] //视距尺度类型编码]

    • 常见的GIS空间数据包括矢量地图数据、栅格影像数据、地形数据和三维模型数据。对应于各种类型的数据,其空间尺度表示方法和分类如表 1所示,需要解决的转换关系包括视距尺度与比率尺度、级别尺度的转换。

      表 1  不同类型的空间尺度表示方法与分类

      Table 1.  Spatial Scale Representation and Classification of Different Types

      数据类型 尺度名称 尺度类型
      矢量地图数据 地图比例尺 比率
      栅格影像数据 影像分辨率
      地形数据 三角网密度 级别
      三维模型数据 视觉层次
    • 事实上,级别尺度是基于空间认知的“远模糊,近详细”原则,对场景中可见几何对象的多边形细节进行分层简化,这种简化与比率尺度不同之处在于:只是为了体现一种视觉等级,没有比率尺度的定量的化简关系。基于自然法则的定量表达,不难得出视距与级别的转换模型,如图 3所示。

      图  3  视距尺度与级别尺度转换模型

      Figure 3.  Conversion Model for Stadia and Level Scale

      视距尺度与级别尺度转换模型用公式表达为:

      $$ S_{i} \theta_{0} \propto\left(L_{i}+1\right) $$ (6)

      式中,$ {{L_i}}$代表数据级别尺度,取值为0~N的整数; $ {S_i}$代表该级别尺度对应的视距尺度; $ {\theta _0}$代表该视距尺度类型下认知主体空间分辨率。

      将转换模型应用于CityGML视距层次级别(levels of detail,LOD)与视距的转换,CityGML LOD规定如表 2所示[16]

      表 2  CityGML LOD级别规定

      Table 2.  Level Regulation of CityGML LOD

      LOD级别 基本说明 化简指标
      LOD0 地区、地形 最大抽象层次
      LOD1 城市、区域 > 6×6 m/3 m的细节层次保留
      LOD2 城市分区 > 4×4 m/2 m的细节层次保留
      LOD3 建筑模型外部、地标 > 2×2 m/1 m的细节层次保留
      LOD4 建筑模型内部 保留对建筑具有重要意义的要素

      根据表 2中的数据,可知不同LOD级别模型最小细节层次最小外包矩形(minimum bounding rectangle,MBR)短边,比如LOD1中的6 m,通过式(4)进行计算相应视距尺度,计算公式为:

      $$ S_{i} \theta_{0}=L_{\min } $$ (7)

      式中,${L_{\min }} $表示最小细节层次$D_{\text {sight }}$所代表视距尺度的短边距离; $ {\theta _0}$表示该视距尺度类型下认知主体空间分辨率。

    • 事实上,比率尺度可看作对实地进行等比缩放而形成的一种空间尺度金字塔结构,比率尺度等于每一级金字塔与实地对应区域长度之比,也等于金字塔尖到每一级金字塔与金字塔尖到实际地面距离之比。假设认知主体处于金字塔尖,那么可以得到视距与比率尺度的转换相似三角模型, 如图 4所示。

      图  4  视距尺度与比率尺度转换模型

      Figure 4.  Conversion Model for Stadia and Ratio Scale

      视距尺度与比率尺度的转换模型用公式表达为:

      $$ R_{i}=S_{0} / S_{i} $$ (8)

      式中,$ {\mathit{\boldsymbol{R}}_i}$代表数据比率尺度; $ S_{0}$代表认知主体与显示介质(地图/屏幕等)的距离; $ S_{i}$代表该比率尺度对应的视距尺度。

      将转换模型应用于地图比例尺与视距的换算,可以得到如下转换关系:

      $$ D_{\operatorname{map}}=S_{0} / S_{i} $$ (9)

      式中,$ D_{\operatorname{map}}$代表地图比例尺; $ S_{0} $代表认知主体与地图的距离; $ S_{i}$代表不同地图比例尺对应的视距尺度。$S_{i} $的求取需要预先计算$S_{0} $,根据式(4),可以得出:

      $$ L_{0}=S_{0} \theta_{0} $$ (10)

      式中,$ L_{0}$代表地图符号最小分辨间隔; $ \theta_{0}$代表认知主体空间分辨率。

      根据地形图图式中国国家标准,符号最小距离不小于0.3 mm,认知主体为人,极限空间分辨率为3′(10-3rad),可以求得$S_{0}=0.3 \mathrm{m} $,这与实际使用情况相符,将$ S_{0}$代入式(9),即可得到纸质环境下地图比例尺与视距尺度的换算关系。

    • 空间数据尺度集成的具体实现还需要解决多源空间数据物理集中时的存储问题,本文设计了“对象-空间形态-样式”3层结构的基于视距的多尺度数据存储模型。存储模型设计的思路是:①采用面向对象的数据结构,多源空间数据集成全部归一化为对象的特征; ②对象的空间形态特征是对象实例化后的形状或形式,基于OGC SFS规范[17]进行扩展,包括点、线、表面、几何组合、三角网、规则几何体以及矢量场,用以集成矢量数据、地形数据、三维模型与各种场数据; ③空间形态的样式是对象空间形态渲染的标准,类型包括OGC SLD(渲染基本几何对象)、OGC SLD CSS(渲染WFS对象)、MapBox CSS(矢量切片服务)、Sever(地图切片服务、遥感影像服务)、Texture(三维纹理),用以集成各种类型的栅格数据、地图符号数据以及三维纹理数据; ④对象记录自身空间范围,空间形态和空间形态样式以基于视距的空间尺度表示方法记录空间尺度。用伪代码对基于视距的多尺度的空间数据模型表示如下:

      //时空对象

      struct Object {int64 id; //对象ID标识

      string name; //对象名称

      Forms forms; //形态列表

      FormStyles formstyles; //形态样式列表…}

      //空间形态

      struct Form { int64 fid; //形态的唯一标识

      int32 type; //形态的类型

      string data; //形态内容

      FormStyle style; //默认形态样式

      SightScale maxgrain; //视距尺度}

      //形态样式

      struct FormStyle {int64 id; //形态样式唯一标识

      int32 typ; //形态类型

      int32 style; //形态样式类型

      string des; //形态样式描述

      string data; //样式内容

      SightScale maxGrain; //视距尺度}

      集成存储后,对视距尺度进行排序,生成基于视距的对象尺度树,如图 5所示。在实际应用时,遵循以下原则:

      图  5  基于视距的对象尺度树

      Figure 5.  Object Scale Tree on Stadia

      1) 观察距离大于某对象形态和样式的视距尺度时,显示该对象更加粗略的形态和样式;

      2) 观察距离大于该对象的最大分辨距离时,分为两种情况,如果该对象比较重要,对象显示为点形态,且视距加权取决于该对象的重要程度,如果重要程度不高,显示尺度树上更加粗略的对象;

      3) 观察距离小于认知主体最小成焦距离或超出屏幕范围时,不显示该对象。

    • 为了对本文提出的空间尺度集成方法进行检验,本文基于Cesium和Java搭建了一个B/S架构的二三维一体化集成实验平台,数据集成存储与渲染均在服务器端进行,服务器CPU为Xeon E5-2650,内存为DDR4 16 GB,硬盘为4个7 200转2 TB硬盘,操作系统为Windows Sever 2008。

      对矢量、数字高程模型、三维和数据服务4种类型的空间数据进行了集成实验,实验数据渲染场景如图 6所示,实验场景包括3个,实验1是在二维显示视图下OSM(OpenStreetMap)地图瓦片、矢量瓦片数据、中学BIM三维模型数据的空间尺度集成显示; 实验2是在三维显示视图下,Google卫星影像、矢量数据、中学BIM三维模型数据、飞机三维模型数据、小区倾斜摄影测量模型数据的集成显示效果; 实验3是在三维显示视图下,从太阳系到地球到建筑的大数据量漫游场景。

      图  6  实验数据渲染场景

      Figure 6.  Scene of Experimental Data

    • 实验1基于本文§ 2的尺度转换模型对数据尺度进行了转换,部分数据尺度与视距尺度的对应关系如表 3所示。

      表 3  实验数据尺度对应关系

      Table 3.  Scale Correspondence of Experimental Data

      数据类型 尺度类型 数据尺度 细节分辨率L /m 视距尺度S/m
      矢量数据 比例尺 1:10 000 3×3 3 000
      1:25 000 7.5×7.5 7 500
      1:50 000 15×15 15 000

      从结果上看,视距7 500 m时,细节分辨率为7.5 m,视距15 000 m时,细节分辨率为15 m,而当人坐飞机时(飞行高度8 000~12 000 m),最小能看到道路(> 12 m),这与换算的视距尺度大致相符,说明了这种空间尺度表示方法是与空间认知规律相符的。

      实验2基于本文的“对象-空间形态-样式”的3层数据模型,将基于视距进行尺度换算的多源物理集成并排序,基于JSON文件存储的部分结果表示如下:

      {“Object ID”:“ 10001”, “Name”:“ Earth”, “SRSID”: “ epsg:4326”, “GeoBox”:[“TopLeft”:

      “(-6 378 137, - 6 356 752)”, “ButtomRight”: “(6 378 137, 6 356 752)”

      “Forms”:{ “Form”:[“Name”: “3DModel”, “Type”:“Mesh”,“Dimension”:“3”, “Scale”:[“Distance”:“90 000”, “Type”:“1001”], “DataFormat”:“VMESH”, “Data”:“地球\90 m格网_H.VMESH”}

      “FormStyles”:{ “FormStyle”: [“Name”:“GoogleIma-ge”, “Type”:“Mesh”, “Style”:“Sever”, “Scale”:[“Distance”:“139 000”, “Type”:“1001”], “DataFormat” : “URL”, “Data”: “http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap&zoom={11}”]}

      “FormStyle”: [“Name”:“GoogleImage”, “Type”:“Mesh”, “Style”:“Sever”, “Scale”:[“Distance”:“69 000”, “Type”:“1001”], “DataFormat” : “URL”, “Data”: “http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap&zoom={12}”]}}…

      可以看到,利用基于视距的空间尺度转换方法不仅自动对多源空间数据尺度进行了自动计算与排序,并在数据结构中显式存储,避免了传统三维GIS渲染前大量的人工设置对象显示级别问题,对于渲染的预处理工作大大减少,而且因为保持了影像数据与三维模型数据的空间尺度一致,在一定程度上避免了三维GIS街区建筑显示过密的情况。

      实验3采用本文的基于视距的空间尺度集成方法,在从太阳系到城市的漫游过程中,视距尺度保持一致,与现有三维GIS相比,因为不需要切换场景,给用户以连续的空间漫游体验,且因为尺度概念一致,更方便用户进行多尺度分析。实验3漫游场景的数据总量为GB级别,地物数量达到10万个以上,采用本文的存储结构,实时调度渲染数据,显示帧率在18帧/s以上,满足基本的漫游显示需求,如图 7所示。

      图  7  实时绘制帧率

      Figure 7.  Real-time Rendering Speed

    • 多源空间数据尺度集成是多尺度GIS的难题之一。本文针对多源空间数据尺度集成问题,在自然法则的基础上,提出将视距作为空间尺度集成的标准,并深入探索了视距与比率尺度、级别尺度的转换方法,提出以“对象-空间形态-样式”的3层数据结构管理存储多尺度集成数据。实验结果表明,该方法能有效地表达空间认知规律,实现多层次、多维度、多视角、多主题的对象组织与可视化,配合不同的认知主体参数,更可以实现GIS地学空间与宏观空间、微观空间的尺度切换,为GIS空间分析方法应用于更广阔的科学领域提供重要支撑。需要进一步研究的包括内容:

      1) 基于视距的空间尺度插值与变换,以及变换方式的适用性分析;

      2) 高效的多尺度数据索引与调度方法;

      3) 三维模型的高度与视距的关系。

参考文献 (15)

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