大数据量遥感影像快速显示剖分组织方法研究

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1、第25卷第3期地理与地理信息科学Vo1．25No．32009年5月GeographyandGeomInformationScienceMay2009大数据量遥感影像快速显示剖分组织方法研究万元嵬，程承旗，宋树华(北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京100871)摘要：提出了基于全球剖分格网的大数据量遥感影像快速显示方法，并基于VC++平台实现。测试表明，它具有LOD技术优点，兼有影像金字塔的长处，并且利用剖分面片无缝铺盖球面的性质和地址码的关联性，可解决图像的重叠问题，能实现遥感影像的快速搜索与显示，具有局部图像快速更新、图像无缝连接等优点。关键词：全球剖分格网；

2、遥感影像；剖分面片；LOD；影像金字塔中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1672—0504(2009)03—0033—04随着遥感影像数据的分辨率逐步提高，数据量的嘲。但建立影像金字塔的过程耗时长，系统资源越来越大，将一景遥感影像全部读入内存后再显示开销大，并且数据量较原始数据增加约1／3。图2为所暴露出的问题越来越明显：除去I／o读取数据耗影像金字塔模型示意。时很长外，有限的资源也很难满足超大数据显示要求。因此，需寻求新的方法以实现超大数据量遥感影像的快速显示。本文提出一种基于全球剖分格网的遥感影像快速显示的数据组织方法，应用球面剖分技术与L0D及影像

3、金字塔的优点，克服了上述问粗糙模型I．．精细题，可满足超大数据量遥感影像实时显示的要求。模型1大数据量遥感影像快速显示策略图1LOD模型示意图2影像金宇塔模型示意Fig．1LODmodelFig．2Pyramid-imagemodel细节层次技术(LevelofDetail，LOD)最初是为以上两种方法在实现大数据量遥感影像的快速简化采样密集的多面体网格物体的数据结构而设计显示时各有优势，但对选定的区域进行显示时，须计的一种算法，由于其符合三维可视化的要求，发展成算显示区域的范围，据此得到显示区域的索引；并且为控制三维场景复杂程度的技术。该技术在建立地在进行多幅图像

4、建模时，其重叠部分须按相应规则表模型时，充分考虑人的视觉特点，对处于视觉不同进行取舍，影响图像的显示速度。区域的模型采用不同的分辨率，在近处观察物体时2全球剖分格网采用精细模型，在远处则采用较为粗糙的模型，使整个地表模型以“块”为单位进行显示，从而具有多分全球剖分格网(GlobalSubdivisionGrid，GSG)辨率的细节层次[1](图1)，已在电子地图中得到广泛是研究如何将地球(或球面)剖分为形状规则、变形应用。但使用L0D技术时，必须预构各种细节等级较小的多层次面片，以实现全球范围内的海量数据的模型以供调用，这势必将增大场景数据量，增加场存储、提取和分析

5、，从根本上突破传统数据模型在解景制作的工作量[2]。决全球范围内多尺度、海量数据和无缝链接等问题影像金字塔思想是把原始高分辨率大数据量的上的局限性，保证全球空间数据空间表达的全球性、影像作为金字塔的最底层，通过对原始影像采用特连续性、多层次性和动态性。GSG主要包括多面体定的重采样方法，建立一系列范围相同但详尽程度剖分、经验剖分和小波剖分3种[4]。目前提出了多和分辨率不同的影像，其中原始影像分辨率最高，经种GSG[5]，其中具有代表性的是20世纪80年代重采样得到的影像随着金字塔层数的增加分辨率逐Dutton利用正八面体逼近地球并进行三角剖分所建渐降低。显示时根据

6、分辨率的具体要求调用影像金立的数据模型()_QTM(OctahedralQuaternaryTri-字塔对应层的图像块，从而实现快速显示、漫游的目angularMesh)。他将正八面体的顶点和球面的主收稿日期：20o8—O9—_26；修订日期：2008—12—18作者简介：万元嵬(1976一)，男，硕士研究生，主要从事地理信息系统研究与工程应用。E—mail：coolboywan@sina．com第34页地理与地理信息科学第25卷要点(包括两极)重合，棱的投影与赤道及0。、90。、量少地刷新视图范围外的区域，并能快速从球面剖180。、270。子午线重合，形成正球面三

7、角形。采用递分格网的面片中查找到相关的剖分影像数据。归连接每个三角形各边的中点形成次一级4个子三3．2技术框架角形的方式，将球面三角形细化，形成全球无缝的、基于GSG的大数据量遥感影像快速显示，首先规则性、近似均匀性的层次格网(图3)。这些剖分需对原始影像进行剖分化组织与管理，即：将原始遥面片由大到小逐渐四分，在空间上具有天然的多尺感影像制作成不同分辨率的影像并与GSG的不同度特性。GSG具有“由面及点，点面结合”的特性，可级数对应；按照剖分面片单元的大小对遥感影像进用于对不同分辨率遥感影像数据的组织与管理。行剖分处理，然后按照GSG中的剖分面片地址码对其进行编