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本文主要研究了大规模矢量地图和城市建筑模型的综合和三维显示方法。将二维矢量地图叠加于三维地形上可相互增强两者在空间表达和空间分析中的作用,帮助人们清晰直观地认知空间地物。目前,对用多数三维地形场景系统,地形通常是采用细节层次(LOD)模型表达的,地形表面随着视点的移动实时地重构,这要求二维地图的叠加渲染算法在地形重构时仍能保持与地表精确无缝的叠加。另外一方面,在实时渲染系统中对,渲染的延迟和停顿是不能被用户接受的,而地图往往包括大规模的矢量要素,这要求在保证精确叠加的同时能维持较高的渲染效率。针对此问题本文研究了大规模矢量地图的综合和叠加方法。本文的算法包含以下三个步骤:首先借助图形硬件对矢量地图进行综合,采用单调链算法和Voronoi图算法使要素间的拓扑关系得以保持,避免了综合后要素间的相交和自相交。接下来,在视景体裁剪和区域索引算法的帮助下建立矢量地图的LOD模型。最后,利用阴影体技术,纹理映射以及其他技术对矢量地图的LOD模型进行渲染。实验结果显示本文提出的综合算法可有效的保持要素间的拓扑关系,同时因为借助了图形硬件,从而避免了复杂的几何计算,提高了简化效率,因此可对大规模矢量地图进行有效的综合。本文的叠加算法在实现高效渲染的同时,不会产生明显的叠加模糊或缝隙。并且该叠加算法独立于地形的LOD模型,其渲染效率基本不受地形数据量与渲染方式的影响,只与矢量地图本身的复杂度有关,故可以作为一种普适的算法应用于各种三维场景显示系统。
高密度城市建筑模型的多分辨率显示是数字城市领域一项重要的研究内容。城市是一个高度人性化的系统,因此,对于城市建筑的综合和显示也需要遵循人类的空间认知习惯,才能使得数字城市的用户能准确快捷的获取所需的空间信息。因此,本文基于格式塔心理学和城市意象理论,研究了城市建筑模型的综合与显示算法。本文的算法主要分为四步:对建筑模型进行聚类,每类之间建筑的合并与综合,多分辨率建筑模型的构建,多分辨率建筑模型的三维显示。在对建筑物聚类时,本文采用了单调链层次聚类法,并提出了一种新的距离量测方式作为聚类所用依据。然后采用了三角形剖分算法和折线简化算法对聚类结果进行合并和综合。以此为基础,采用树状结构存储合并结果,并提出了一种对树的深度进行压缩的算法,以得到较为平衡的层次树。最后采用此层次树对城市建筑模型进行多分辨显示。本文的主要创新之处在于以下三点:提出了一种新的距离度量方式；采用三角剖分和折线简化算法相结合的方式对建筑进行合并；一种新的自适应的树深度压缩算法。实验证明本文提出的方法在有效的降低场景复杂度,提高显示效率的同时,很好地保持了城市道路、边界、标志性等城市意象要素,也较好的符合了格式塔心理学理论中的接近、相似、同向等原则。