大数据量地学模型的三角网格简化算法及LOD实现

"面向大数据量地学模型的三角网格简化算法实现 (2013年)：该文章由刘义勤、潘恐和杨绪坤在《北京大学学报(自然科学版)》2013年第49卷第3期刊登，讨论了一种用于大数据量地学模型可视化的三角网格简化与还原算法，旨在支持层次细节模型(LOD)。算法基于拓扑规则和地学规则双重约束，利用多分辨率数据结构，并考虑三维地学模型的拓扑关系和地学特性，控制三角网格中边的折叠操作，从而实现网格的高效简化和还原。实验证明，该算法能有效处理大规模数据，运行效率高，适于LOD应用。" 本文主要探讨了大数据量地学模型的可视化挑战以及解决方法。地学模型通常包含海量数据，这对实时渲染和交互式可视化提出了高要求。为了应对这一挑战，研究者提出了一种新的三角网格简化算法，该算法结合了拓扑约束和地学规则，以确保简化过程中的信息保真度。 首先，文章介绍了多分辨率数据结构，这是一种在不同细节级别存储和表示几何信息的技术，对于LOD系统至关重要。通过这种数据结构，可以有效地在不同细节级别之间切换，从而适应不同的计算资源和用户需求。 其次，算法的核心在于如何选择和处理可折叠的边。拓扑规则确保了简化过程中模型的连通性和一致性，避免了不正确的几何变形。而地学规则则考虑了地质特征的物理特性，例如地表的连续性和地质结构的稳定性，以保持模型的科学合理性。 在实际操作中，算法通过对满足条件的边进行折叠（简化）和展开（还原）操作，动态调整网格的复杂度。折叠操作减少了网格的面数，降低模型的复杂性，而展开操作可以恢复细节，提供更精确的视图。这种方法在保证简化效率的同时，也确保了模型的视觉质量。 实验结果证明了该算法的有效性和性能。它能够在处理大规模地学模型时保持良好的运行速度，并且支持LOD功能，使得用户能够在不同的距离或视角下看到相应细节的模型，提高了可视化的用户体验。 关键词包括拓扑约束、地学规则约束、网格简化、多分辨率和地学可视化。这些关键词反映了文章的研究焦点，即如何通过结合理论规则和技术手段，优化大数据量地学模型的表示和处理，以实现高效的可视化。 这篇论文为大数据量地学模型的可视化提供了一个实用的解决方案，对于地学研究、地质勘探、城市规划等领域的数据处理和分析具有重要价值。