大容量dem数据的存储与浏览

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1、大容量DEM数据的存储与浏览摘要：数字高程模型DEM是一种十分重要的数据格式，在很多领域都有广泛应用。通常，DEM数据较大。对于海量DEM数据的处理，由于受到PC机性能的限制，如果不对地形数据进行简化处理，将会影响显示效果。因此，为了在图形工作站上达到令人满意的实时显示和交互操作效果，应采取一定的算法来简化地形数据。本文利用金字塔影像对DEM数据进行分层分块存储，同时，采用OpenGL作为底层图形驱动程序，对DEM存储结果进行浏览。实验结果表明，分层分块存储DEM数据，大大减少了硬盘访问时间，提高了浏览速度。另外，还根据需求对DEM数据进行局部

2、浏览，进一步提高了访问速度。关键词：数字高程模型；金字塔影像；OpenGL；Partialbrowsing中图分类号：O572文献标识码：AThestorageandviewingoflarge-capacityDEMdataAbstract:DigitalElevationModelisaveryimportantdataformat.Inmanyareas,DEMdatahasawiderangeofapplications.Usually,DEMdatais9huge.FortheprocessingofthemassDEMdata,du

3、etotherestrictionsofPC-performance,thedisplayofDEMdataisnotideal.Therefore,inordertogetasatisfactoryreal-timedisplayandinteractioneffectsonthegraphicworkstation,wemustsimplifyterrain.ThispaperuseshierarchicalpyramidimagestostoretheDEMdataonthebasisoftheblocks.Atthesametime,w

4、ecanviewthestoredDEMdatausingOpenGLastheunderlyinggraphicsdriver.TheresultsshowsthathierarchicalstorageoftheDEMdatabasedontheblockswillgreatlyreducethetimeofaccessofharddisk,andimprovethespeedofbrowsing.Inaddition,wepartiallybrowseDEMdataaccordingtotherequirement,whichwillfu

5、rtherincreasetheaccessspeed.Keywords:DigitalElevationModel;Pyramidimage;OpenGL;Partialbrowsing1引言数字高程模型（DigitalElevation9Model，缩写DEM）是一定范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的数据集。它描述的是地面高程信息，在测绘、水文、气象、地貌、地质等领域有着广泛应用。通常，DEM数据量很大，甚至是海量数据。由于DEM数据量的庞大，计算机性能达不到要求，为了与CPU性能进行匹配，需要在DEM的存储上进行改进。目

6、前，很多学者对DEM的存储进行了研究。譬如，王永明和林行刚提出了一种由离散无序数据快速生成DEM的方法，着重讨论了数据分块技术、分块搜索技术，同时还给出了一种启发式自适应分块方法[1]。卞海红和王峰介绍了解决超大数据量数字高程模型(DEM)快速显示的算法，将地物在地形中进行显示，研究了基于三维场景空间分析的理论[2]。本文利用金字塔影像对DEM数据进行了分层分块存储，并采用OpenGL作为底层图形驱动程序对DEM存储结果进行浏览。2大容量DEM数据存储2.1多分辨率金字塔影像对影像进行处理时，通过每L×L（L为像元个数）个像元平均为一个像元构成

7、第二级影像，再在第二级影像的基础上构成第三级影像，如此推演。将这些影像叠置起来很像古埃及的金字塔，因此通常称之为金字塔影像或分层结构影像，如取L=2，则其每级影像的像元个数均是其下一层的1/4。也可取L=3，则其每级影像的像元个数均是其下一层的1/9。9金字塔影像的建立一般取L=2的较多，但取L=3是计算量最小的方法。本文在对DEM进行分层时采用的是L=3的方案，因此每一层影像的像素总数均是其下一层影像的像素总数的1/9[3]。设最顶层金字塔影像的像元个数为M×M，即当金字塔逐级建立时，若最上一层的像元宽度小于M，则不再继续建立。2.2瓦片金字

8、塔影像多分辨率金字塔是用一系列网格表示同一地区的地形，相邻格网的采样间隔相差一比例系数，通过这种“分层策略”模拟了不同精度的地形。在大范围地形显示时，