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三维房产群集对象可视化方法

应申 陈乃镔 李威阳 郭仁忠 贺彪 赵志刚 汪善华

应申, 陈乃镔, 李威阳, 郭仁忠, 贺彪, 赵志刚, 汪善华. 三维房产群集对象可视化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
引用本文: 应申, 陈乃镔, 李威阳, 郭仁忠, 贺彪, 赵志刚, 汪善华. 三维房产群集对象可视化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
YING Shen, CHEN Naibin, LI Weiyang, GUO Renzhong, HE Biao, ZHAO Zhigang, WANG Shanhua. Visualization Methods for the Coherent Set of 3D Building Property Units[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
Citation: YING Shen, CHEN Naibin, LI Weiyang, GUO Renzhong, HE Biao, ZHAO Zhigang, WANG Shanhua. Visualization Methods for the Coherent Set of 3D Building Property Units[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242

三维房产群集对象可视化方法

doi: 10.13203/j.whugis20190242
基金项目: 

国家自然科学基金 41671381

国家自然科学基金 41531177

"十三五"国家重点研发计划 2016YFF0201300

"十三五"国家重点研发计划 2017YFB0503500

湖北省自然科学基金 2017CFA050

详细信息
    作者简介:

    应申, 博士, 教授, 博士生导师, 主要研究领域为地图学、3DGIS与三维地籍、智慧城市与位置关联大数据。shy@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P208

Visualization Methods for the Coherent Set of 3D Building Property Units

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41671381

The National Natural Science Foundation of China 41531177

the National Key Research and Development Program of China 2016YFF0201300

the National Key Research and Development Program of China 2017YFB0503500

the Natural Science Foundation of Hubei Province 2017CFA050

More Information
    Author Bio:

    YING Shen, PhD, professor. His research interests include cartography, 3DGIS and 3D cadastre, big geo-data in smart city. E-mail:shy@whu.edu.cn

图(8)
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-19
  • 刊出日期:  2020-01-05

三维房产群集对象可视化方法

doi: 10.13203/j.whugis20190242
    基金项目:

    国家自然科学基金 41671381

    国家自然科学基金 41531177

    "十三五"国家重点研发计划 2016YFF0201300

    "十三五"国家重点研发计划 2017YFB0503500

    湖北省自然科学基金 2017CFA050

    作者简介:

    应申, 博士, 教授, 博士生导师, 主要研究领域为地图学、3DGIS与三维地籍、智慧城市与位置关联大数据。shy@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P208

摘要: 在三维产权管理中,许多三维产权对象(如住宅公寓)具有彼此邻接、密集分布的群集特征,物理上对象间存在客观的视觉遮挡,使得产权对象的空间位置、空间形态以及对象间的空间关系不易被观测。论述了群集三维对象可视化的要求和原则,分析了常用的切剖面、透明及线框、抽屉式交互可视化、体素等可视化方法,针对群集三维对象可视化的优缺点,提出一种基于离散变形技术实现对群集三维对象以及其内部对象的可视化方法。以真实三维房产为例进行实验验证,结果表明,离散变形可视化既能展现城市三维产权体对象的群集特征,又能突出内部聚焦对象,同时在空间布局、位置关系、拓扑关系等方面保持较好的认知特征。

English Abstract

应申, 陈乃镔, 李威阳, 郭仁忠, 贺彪, 赵志刚, 汪善华. 三维房产群集对象可视化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
引用本文: 应申, 陈乃镔, 李威阳, 郭仁忠, 贺彪, 赵志刚, 汪善华. 三维房产群集对象可视化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
YING Shen, CHEN Naibin, LI Weiyang, GUO Renzhong, HE Biao, ZHAO Zhigang, WANG Shanhua. Visualization Methods for the Coherent Set of 3D Building Property Units[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
Citation: YING Shen, CHEN Naibin, LI Weiyang, GUO Renzhong, HE Biao, ZHAO Zhigang, WANG Shanhua. Visualization Methods for the Coherent Set of 3D Building Property Units[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(1): 81-88. doi: 10.13203/j.whugis20190242
  • 随着城市立体化开发和利用,城市逐渐成为一个地上下、楼内外的多分割三维空间,城市空间的管理利用趋向于面对众多的产权群集体以及城市综合体。其中,产权群集体及城市综合体等具备群集分布特性的实体对象称为群集对象,群集对象具有紧密一致的邻接、聚集和排布特征,如基于功能或管理单元进行空间划分后的住宅、写字楼等产权体[1]。三维地籍可视化的核心是展示三维产权体的空间边界、位置及周边关系,对于群集对象的可视化是城市立体空间规划和管理的重要前提[2]

    三维模型为可视化提供数据基础,三维地籍的可视化不仅要表达可见外表,还需表达空间的结构,将地籍管理中可见的外部边界和不可见的权属边界特征同时进行可视化表达,是三维地籍面临的核心技术问题之一[3]。但目前城市建模和三维可视化主要针对群集整体的外表,较多地关注三维城市模型物理表面的真实性,缺乏对三维空间集合内部特征的有效可视化,且因群集三维对象的密集分布特征,对象间存在视觉遮挡,用户难以观察并认知焦点对象或感兴趣对象,难以获得群集空间内部三维对象的位置、深度、形态等空间特征。一般三维对象查询时,需要清晰地了解该对象,并了解当前对象所处的环境和对象间的关系,群集对象越多,聚集越密集,突出个体、展现背景或周边关系越重要,当然也越难。当对群集空间进行可视化时,个体和群集的展示在空间、细节上不同步,缺乏联动和关联。常规的三维软件提供交互式可视化手段,如平移、缩放、漫游等,但由于群集三维对象在空间位置上的邻近和拓扑上的邻接,使得对其内部三维对象的平移和缩放变得难以处理,无法解决因视线遮挡造成的对群集空间内部空间特征的认知困难。本文结合群集三维对象的可视化需求,以三维房产对象为例,针对群集对象的特点,提出变形可视化算法对群集三维对象进行可视化表达。该方法在维持群集对象邻近性和正交性的同时,突出个体产权对象的位置、形态,并维持其与周围对象的关系,相比传统方法,简单易行。

    • 物体之间的遮挡是计算机真实感绘制过程中判断物体可见性的标准。需要注意的是,直接绘制不透明的遮挡物将使隐藏物体不可见,这与隐藏物体可视化的目标相矛盾。群集三维对象由于其紧密邻接,无法通过交叉引用深度(如阴影)来理解物体的位置和深度信息,尤其是它们之间的空间关系。群集三维对象是由多个三维对象因内在关联性而构成的集合,每个单一的对象具有独立的空间范围及特定的空间位置,且对象之间具有一定的空间关系,如邻接关系和正交关系。

      群集三维对象可视化时矛盾突出:整体可视化时,用户只能看到整体,无法感知个体,更无法洞察个体对象在整体中所处的位置;展示个体时,丢失整体形态,无法参照。群集三维对象的可视化区别于单个对象的可视化,要求做到以下几点[4-5]:

      1) 保证群集整体和个体的可见性,包括群集空间内部各对象的可见性、群集的整体分布特征,维持用户对群集整体空间的认知状态。

      2) 群集中整体特征展示(如分布)能为焦点对象的突出做好参考和指引,保证群集中焦点对象的可见性和突出性。

      3) 保证群集中对象间的空间关系不变或能够以其他可视化手段等价表达。

      当前针对城市三维空间可视化主要侧重两个方面:一方面是利用计算机的大容量存储和高性能计算能力,通过高效率的数据处理和分析算法来进行地理场景的可视化绘制[6-7];另一方面从人的角度出发,利用人的感知和认知能力优势,通过人机交互的方式来分析问题,并挖掘和揭示可视化背后隐藏的知识,以获得洞见[8]。视感觉理论提供三维场景中物体的人眼视觉线索,包括透明度、大小、形状、颜色梯度、视角等[9],基于此衍生出当前对城市群集三维对象可视化的方法,包括剖切面、线框、透明、抽屉式交互、体素以及本文所提出的变形可视化方法等(如图 1所示),各类可视化方法一定程度上提高了群集对象的可视化效果,并能突出其部分空间特征。

      图  1  各类可视化方法对比图

      Figure 1.  Comparison of Various Visualization Methods

    • 剖切面是展示群集三维对象中被遮挡信息简捷而有效的手段,在工程图学、建筑制图和科学插画等领域中被广泛使用。该方法将群集对象在某处切断,形成剖视图(图 2),易于展示群集对象在某个平面上的结构特征,以此提高群集空间内部对象的可视性。

      图  2  三维房产群集及其剖视图

      Figure 2.  3D Coherent Real Estate and Its Cross Section Model

      对群集三维对象可视化,剖视图具有明显的不足:(1)单纯的切剖面无法实现对群集空间内部的有效展示,只在切割面展现断面,无法展示遮挡深处的隐藏物体;(2)被观察的可视化区域有限,因切割掉区域,无法提供足够的背景信息而导致隐藏物体的空间关系和空间位置感丢失;(3)丢失被切割的场景信息,会影响用户对真实环境的理解。对于群集房产对象,单剖面无法展现其位置和深度。综上所述,剖切面只能展现群集三维对象在某个平面上的结构特征及部分空间关系,如邻接关系;但群集三维对象的整体性缺失,无法展现其他方向的深度、空间位置和对象间的关系。

    • 透明度是表达深度信息最常用的视觉变量,透明度越高,则符号本身的颜色越浅淡。对群集三维对象进行可视化展示时,通过调整三维对象边界面的透明度,能够在一定程度上提高被遮挡区域的可视性,结合虚实不同的视觉感受,便于用户理解群集空间内部的空间结构[10]。但是该方法存在以下缺点:(1)不能对焦点对象进行突出显示(图 3(a)),无法有效地展示出正确的遮挡次序;且实时根据深度和层次来调整计算透明度并渲染是当前未解决的技术问题。(2)当遮挡层次增加、边界面达到全透明时,群集空间以边界线表示单个对象的空间范围及空间位置(图 3(b)),此状态下,聚焦于群集空间的局部位置则易产生视觉混淆[11]

      图  3  透明化或线框展示群集三维对象

      Figure 3.  Transparent or Wireframe Showing 3D Coherent Set

    • 抽屉式交互可视化方法[12]将单个三维对象从群集空间中抽拉出单独显示,群集空间不做处理。该方法适用于常规的建筑以及公寓三维模型可视化(图 4),它既突出展示所关注的个体三维房产单元(焦点对象)的几何形态,同时保持建筑模型原有的空间特征。但该方法只适合位于外围边界的三维对象展示,如果焦点对象被其他群集三维对象所包围,无法选中和拉出,则无法采用该方法进行可视化展示。此外,该方法未能解决除焦点对象外的群集三维对象被遮挡的问题,无法有效地展示群集空间内部三维对象的空间分布特征。

      图  4  三维房产单元抽屉式交互可视化[3]

      Figure 4.  Drawer Type Interactive Visualization of 3D Property Units[3]

    • 体素可视化采用不同精度的立方体单元构建复杂的三维模型,该方式易于计算模型的体积、表面积,以及表示与周围模型的拓扑关系。体素可视化目前被广泛应用于医学领域的图像处理过程,如基于体素模型采用多层可视化来展示不同深度的解剖结构(血管结构、皮肤组织下的肿瘤等)[13]。城市建筑模型可视化可采用语义纹理体模型[14],通过体素单元模型来模拟表达建筑物模型(图 5),能够精细化渲染模型的纹理信息,该方式可通过多层次体素渲染,设置不同的颜色以及透明度用于群集空间的展示。体素可视化方式构建的群集三维对象占用的内存高,数据的读取和载入效率低。该方式虽保留群集空间的整体特征,但可视化交互过程繁琐,且在透明化处理下仍然存在视线的阻挡,在复杂精细模型中体素密度很大时会出现线框的深度叠置,不易观察与认知。

      图  5  三维房产单元体素可视化[15]

      Figure 5.  Body-Element Visualization of 3D Property Units[15]

    • 群集三维对象是三维对象紧密地、内在关联地聚集并构成一个整体,每个对象是构成群集的基本个体体元,不可再分,各个对象通过共享面或边形成空间形体紧密邻接、拓扑关系相互耦合的群集整体。可视化过程中,群集三维对象的大小和位置改变对可视化效果具有较大影响[15],因此,可通过焦点对象的放大、周围背景对象的缩小或移动提高焦点对象的群集空间可视化效果[16]。本文提出的变形可视化方法将每个三维对象视为一个体元,把群集整体离散化、个体化,通过可视化表现方式,在突显每个三维对象体元个体自身特征的同时,保持群集空间的整体认知特性(正交性、邻接性),如图 6所示。变形可视化算法设计过程中,遵循以下原则:

      图  6  变形可视化技术图

      Figure 6.  Distortion Visualization Method

      1) 变形过程中,维持三维对象体元个体的空间形态特征,只进行缩放,不改变其原有的几何形状。

      2) 群集三维对象的拆分保持三维体元个体之间的空间拓扑关系等价表达,且最大限度保持三维体元个体之间的空间特性。

      3) 群集三维对象的拆分按照离散函数来进行变换,各个体元的位移变换是连续的、可控制方向的。

    • 群集三维对象是由相互邻接且不重叠的三维对象组成。记录和表达群集对象间的邻接关系,一方面能够加强观察者对变形后群集对象的空间认知,提高可视化效果;另一方面,拓扑关系的记录将有助于后续基于位置服务以及导航等的应用。

      群集对象由相互独立的三维对象组成,相互邻接且不重叠。在构建群集对象时,既建立了面与体对象的拓扑构造关系,也建立了体对象之间的拓扑邻接关系。同时,群集对象处于三维立体空间中,占据着一定的空间范围,以位置信息标识来构建拓扑描述是高效的方式。

      本文以三维对象的最小外接矩形的中心点坐标表示其位置信息,根据中心点坐标在空间中3个维度的排序为每个对象建立唯一标识符(如P1_2_1P1_2_2等),标识符中的3个分量分别表达三维对象在XYZ轴的一定位置,同时可间接表达群集三维对象间的相对位置关系。三维体对象是由面与线构成,对象一旦形成,集合中几何元素(线与面)的索引不再改变[17-18],因此,可以用三元组的形式记录群集对象间的邻接拓扑关系。例如:Object1: < index1, Object2_id, index2 > ,其中Object1为当前的对象,index1为当前对象相邻关系面的索引,Object2_id为邻接对象的标识符,index2为邻接对象中相邻关系面的索引。相邻关系是相互的,因此,在Object2中拓扑关系的记录形式为:Object2: < index2, Object1_id, index1 > ,Object1_id为当前对象的标识符。再以键值的方式将邻接拓扑关系存储到对象的属性表中,当然,一个群集对象的邻接关系可能会存在多条记录。

      从空间的角度上看,变形后的群集对象由一个个“漂浮”的相离对象组成,变形后的三维对象相互独立分割,相邻对象之间的邻接关系大多数变为相离,必须采用正确的拓扑变换和可视化表达才能够有效地传达和传递出原始群集中的相邻和邻接关系。通过“三维体元-面-三维体元”到“三维体元-线-三维体元”的隐式拓扑对偶等价变换、个体的连线,显式地展现群集三维对象离散化后的拓扑关系,可以有效地提升个体与群集的联动、同步和关联。

    • 针对群集三维对象,由于位置重叠和视线阻挡等限制,单纯对某个对象的放大变形使得目标对象突出的同时,会对背景对象造成压盖等问题,因此需对其他对象进行移动,以使得视线不受阻挡地达到焦点对象。

      离散化变形对群集的拆分是通过对群集进行离散、拆分和对每个体元进行位移实现的。体元个体之间的位移以及位移的传递是通过群集之间的邻接关系实现并传递的。三维对象存在唯一标识符,标识符间接地表达群集对象之间的相对位置关系,离散化变形算法设计,背景对象以焦点对象为中心,按照标识符分量在XYZ轴方向上进行等距离移动。变形后的背景对象中心点坐标($ {X^\prime }, {Y^\prime }, {Z^\prime }$)的计算公式如下:

      $$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{X^\prime } = X + id}\\ {{Y^\prime } = Y + id}\\ {{Z^\prime } = Z + id} \end{array}} \right. $$ (1)

      式中,i表示背景对象与焦点对象标识符各个分量的差值;d表示偏移距离,可以根据不同的可视化需求,调整d值的大小。

      以二维平面上9×9正方形集合(见图 7(a))以及三维空间5×5×5规则立方体群集对象(见图 7(b))为例,得到离散化变形结果如图 7(c)图 7(d)所示。同时可视化时可综合利用视觉线索(色相、透明度等),其中红色对象为焦点对象,蓝色对象为背景对象。群集对象经离散化变形后,对象间原本的邻接拓扑关系无法有效地体现,根据群集空间构建过程中记录的对象间拓扑关系信息,通过构建对象间连接线的形式指示群集对象间原本具备的邻接关系。结合变形函数和结果可知,经离散化变形后,群集对象间形成等距离的偏移效果,可以将群集内部对象进行展示,减少群集对象分布的拥挤和遮挡。

      图  7  变形可视化示意图:以规则立方体为例

      Figure 7.  Distortion Viewing Results Based on Regular Cubes

    • 不同的拆分函数反映了群集被拆分后的不同变形程度,对群集新状态下的空间布局产生影响。三维群集空间中,以房产单元为例,相同或不同层的房产单元彼此之间具有相邻关系或者正交关系,在设计变形函数过程中,群集对象的空间位置及空间关系应受到最小程度的干扰[19]。本文提出保持群集对象正交性的正交变形算法,具体的计算公式如下:

      $$ T_{w}=\left\{\begin{aligned} 0, w_{b} &=w_{a} \\ -t_{w}, w_{b} &>w_{a}, w \in\{x, y, z\} \\ t_{w}, w_{b} &<w_{a} \end{aligned}\right. $$ (2)

      式中$ T_{x}、T_{y}、T_{z}$分别为背景对象在XYZ轴方向上的偏移分量;$ \left(T_{x}, T_{y}, T_{z}\right)$向量则是背景对象以远离焦点对象方向进行平移的平移向量;$ \left(x_{a}, y_{a}, z_{a}\right)$是背景对象的中心点坐标;$\left(x_{b}, y_{b}, z_{b}\right) $是焦点对象的中心点坐标;$ t_{x}、t_{y}、t_{z}$分别为XYZ轴方向上的变形距离。同时,为突出焦点对象,可对目标对象进行放大与变色处理,以突出显示效果。

      图 7(a)图 7(b)正交变形的结果如图 7(e)图 7(f)所示。其中红色对象为焦点对象(焦点对象被放大1.5倍),蓝色对象为背景对象, 线要素指示群集对象间原本具备的邻接关系。结合变形函数和结果可知,正交变形后,正交于焦点对象的背景对象朝X(YZ)轴单方向移动,同一层级的背景对象平移距离保持一致,变形后的群集对象能保持原有的正交性(图 7(c)7(d))。背景对象以远离焦点方向的位置平移,焦点处形成水平和垂直方向上的通透,在对群集空间内部进行展示的同时,对焦点对象有一定的突出显示效果。同时,为了使焦点和背景的对比突出,在离散化时,可以选择以焦点对象为中心,对背景对象分组后再离散化(图 7(e)7(f)),同时兼顾离散和群集特征。

    • 在三维空间中,群集三维对象由于聚集和紧密邻接的原因,对于非外围的三维对象在可视化时存在视觉阻挡,难以查看综合建筑体内部的房产定位以及与周围房产的空间关系。为验证群集三维产权体的变形可视化方法的有效性,本文选择了真实三维房产进行实验(图 8(a)),该房产群集不具备典型的方正外形特征,同时具有曲线特征,没有明显的朝向(东南西北)特征,给可视化认知此群集增加了难度和挑战。对此案例采用离散化变形(图 8(b))、正交变形以及正交分组变形(图 8(c)),以观察不同变形算法的可视化效果。其中红色对象表示焦点对象,蓝色对象表示背景对象,并对背景对象设置一定透明度。

      图  8  变形可视化示意图:以房产对象为例

      Figure 8.  Distortion Viewing Results Based on 3D Building Property Units

      离散化变形和正交变形均能实现对群集空间内部对象的空间分布特征、形态特征以及空间关系的联合展示,准确表达焦点对象在群集中的定位、方向、姿态和背景参考关系。焦点对象与背景对象在显示效果上以颜色和透明度进行区分,保证群集中焦点对象的可见性和突出性。此外,通过线要素指示群集对象间原本具备的邻接关系,易于加强观察者对群集整体空间分布的认知。

      离散化变形以群集对象等距离平移实现对群集空间内部信息的展示,对群集空间中每个单一对象的展示具有较好的可视化效果;正交变形侧重于顾及背景信息的焦点对象的突出显示,在压缩展示空间、维持群集对象原本的空间形态方面具有较好的可视化效果。

      离散化变形将群集中的所有三维产权体相互分离,解决单个产权体之间相互遮挡的问题,同时对群集空间内部对象的空间分布特征、形态特征以及空间关系联合展示;而分组正交可视化则更加突出焦点和群集整体的相互构造和约束。以焦点对象为核心,对群集中其他三维产权体进行正交变形,突出焦点在群集中的位置,兼顾它与周边对象的空间关系,对正交分组内的三维产权体保持着相对的稳定的空间分布特征。

    • 针对城市空间中群集三维对象(如地上下一体化综合体、公寓楼中的房产)具有紧密一致的邻接、聚集和排布特征,而当前可视化技术多停留在群集整体的外表可视化,难以准确地展现其内部三维对象的位置、深度等问题。透明、抽屉、剖切、体素等方式一定程度上改善了对群集中个体的可视化效果,而变形可视化通过对群集三维对象进行拆分打散和离散化,同时保持和维护三维对象之间的拓扑特征、空间排布和布局特征,该方法成为群集三维对象可视化的有效途径。此外,变形可视化技术可结合视觉表象的突显技术(透明、颜色、深度等基本元素),有效地、符合认知地展现群集三维对象和突出焦点对象,传递群集场景中三维对象的信息,不仅包括其自身的形状,还包括深度、结构特征和空间关系等,有效地解决了被遮挡对象可视化的问题。在后续的研究中,将结合空间认知实验,以各类典型房产三维模型为例,探究不同可视化方法基于不同可视化应用场景下的适用性。

参考文献 (19)

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