导读:本文包含了海量地形数据管理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地形,海量,瓦片,模型,金字塔,数据,索引。
海量地形数据管理论文文献综述
杨莹[1]（2016）在《瓦片四叉树和填充曲线实现海量地形数据管理》一文中研究指出针对大规模地形数据庞大数据管理效率低的问题,提出一种瓦片四叉树和Z型、Hilbert填充曲线相结合的海量地形数据管理方法。基于粗粒度的瓦片四叉树能够实现地形实时快速绘制并很好保证数据的连续性;依据Z型和Hilbert填充曲线和数据块编码设计的无指针数据索引实现数据块的快速准确定位。此外,数据预测策略能够实现可见数据的实时调度。经实验验证该方法能够实现海量地形数据真实实时绘制。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2016年14期）
陆筱霞[2]（2013）在《海量地形场景数据组织管理与传输技术研究》一文中研究指出海量地形场景绘制是高效表现空间信息的基础,是地理信息系统、虚拟战场环境等大多数虚拟现实系统必不可缺的重要部分。各种传感器获取的高分辨率数据为地形绘制提供更逼真效果的同时,数据量也随之不断增大。海量地形场景绘制实时性的重要保证在于对数据的高效管理、高效检索和高效传输。为了满足这些要求,本文研究了海量地形场景数据组织与传输中影响性能的几个关键技术:场景数据组织模型的设计、海量数据的检索、海量数据基于P2P技术的分布式存储管理、地形数据的压缩与传输技术。本文的主要工作和贡献如下:(1)面向虚拟战场环境海量场景数据组织管理的需求,提出一种基于上下文的场景数据组织本体模型。该本体模型通过对概念的抽象,实现各个应用子系统之间的数据统一表示、共享和重用;通过上下文限定有效缩减待检索的数据集;对需要绘制的数据进行聚集,提高绘制系统的性能;通过设计概念添加层次判定算法,支持概念的添加和本体模型扩展。虚拟场景绘制初步实验结果表明,该模型能够满足虚拟战场环境的描述统一性、可扩展性、海量数据高效检索等需求,而且能够支持应用处理的优化策略。(2)针对分层分块的海量全球地形数据特点,提出了两级编码的中点索引编码机制以及视点扩散的数据检索算法。中点索引编码机制使用每个地形块的中点坐标,建立了针对初级面片和层次细节数据的两级编码,能够很好地表现数据块的空间位置和与相邻数据的拓扑关系,满足唯一性要求,查询方便。视点扩散的数据检索算法利用视点与块中点的距离进行绘制块的选择,只维护内存中当前视点区域附近少部分地形数据的索引,查询时不需要遍历整个层次细节模型,可实现快速检索。地形数据的绘制实验结果说明,本文方法与传统自顶向下遍历金字塔查找可绘制块方法相比,绘制帧速有明显提高。(3)为支持海量地形场景数据的分布式存储,提出一种采用混合结构P2P网络的海量地形场景数据分布式存储方法。混合结构P2P网络由结构化基础节点和非结构化应用节点两部分组成,基础节点具有较高性能,能够保证海量数据的P2P分布式稳固存储。应用节点根据性能划分为胖节点和瘦节点,能够支持各种绘制终端类型,使副本分布更加合理。在混合结构P2P网络中设计了选择性沿路放置的副本放置算法和基于竞争学习的副本删除策略。该方法在保证海量数据的P2P分布式稳固存储基础上,支持兼顾Qo S能力和与基础节点距离的副本管理。测试实验结果表明,本文方法与传统的采用非结构P2P网络方法相比具有更好的分布存储性能。(4)为了减少数据在网络上传输对用户应用实时性的影响,提出了一种基于视觉优化的纹理数据压缩(HVS-Optimized Texture Compression,VOTC)算法和一种基于边制导预测编码(Edge-Directed Prediction Coding,EDPC)的高程数据压缩算法。结合人类视觉特性对纹理压缩算法进行视觉优化,能够保证重构图像在相同压缩率下引起的视觉误差较小;边制导的预测编码方法,能提高预测精度,并避免解压地形高程数据的边界误差所产生的裂缝。两种压缩方法都能够利用GPU进行并行处理。支持压缩数据的随机访问,从而提高了解压处理速度,降低了解压所需的存储开销。同时,两种压缩方法都对渐进传输提供了支持,使得用户应用的等待时间尽量减少。实验验证了所提出压缩算法的有效性。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2013-06-01）
殷小静,慕晓冬,徐义文,陈琦[3]（2011）在《海量地形数据的管理和交互策略优化》一文中研究指出针对海量地形绘制中有限的计算机内存与海量地形数据之间的矛盾,对海量地形数据采用瓦片金字塔模型进行了建模,分析了瓦片最优值的选取,根据四叉树瓦片拓扑关系提出一种高效的四叉树瓦片检索方式,并给出了基于瓦片的数据压缩思路与方法。对海量地形数据与叁维显示的交互策略从数据预装载、双缓存机制、多线程技术、内存优化等方面进行了分析和优化,并结合经典的Geometry Clipmaps算法进行了地形绘制,实验结果具有较好的渲染效果和较高的实时性,证明了优化策略的可行性和有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年09期）
杨莹,李雪,杨蕊[4]（2009）在《矩形二叉树实现海量地形数据组织与管理》一文中研究指出针对海量地形数据组织与管理,提出了一种矩形二叉树模型和无指针数据索引相结合的地形数据组织方法。矩形二叉树模型很好地保证数据的连续性,依据二叉树编码设计的无指针数据索引实现数据块的快速准确定位。此外,简化视见体的可见性判断和数据预取策略,实现可见数据的动态管理。实验结果表明文中的方法能够实现真实感海量地形数据的实时可视化。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年20期）
岳利群,夏青,柳佳佳,蒋秉川,陈华[5]（2009）在《全球海量地形数据组织管理方法的研究》一文中研究指出本文通过研究全球多分辨率地形数据的特点和渲染需要,研究了现有的全球地形数据组织方法并提出改进措施。然后利用多分辨率LOD(MRLOD)技术,设计并实现了一种面向全球的分层分块方案,详细阐述了其构建规则,并分析了方案的可行性,然后详细地说明了分层分块的数据结构组织,最后利用上述提出的技术,做了一些关于某一大规模叁维地形实时漫游方面的实验,文中详细列出了这些实验结果。实验结果表明,采用该文提出的方法,可以在普通PC机上实现大规模叁维地形场景的实时漫游。(本文来源于《测绘科学》期刊2009年03期）
李德华[6]（2006）在《面向叁维显示的海量地形数据管理及实时交互技术研究》一文中研究指出利用可视化手段对流域地形地貌进行仿真模拟是数字流域中的一个重要课题,也为许多应用,如流域分析、防洪减灾分析、洪水演进、土木工程应用等提供了方便、直观的手段。这些应用中一个共同的核心问题就是复杂地形的地形地貌可视化的问题。而地形地貌可视化的核心问题是解决由海量地形数据构成的复杂地形表面模型与计算机图形硬件有限的绘制能力之间的矛盾。目前,对于具有海量数据特征的地形来说,既要保持视觉效果,又要提供较高的刷新频率,基于当前计算机硬件的发展现状,仍是一大难题。利用现有的硬件资源,从软件着手,建立合理的地形模型应是解决这一问题的出路。海量地形的叁维可视化要解决的主要矛盾来自于两个方面,一是有限的计算机处理能力与复杂的地理地形表述之间的矛盾,二是有限的计算机内存与海量的地形数据之间的矛盾。针对这两个主要矛盾,本文在地形可视化模型、海量地形管理、可视化交互叁个方面进行了重点的阐述。本文的研究工作主要体现在以下几个方面:(1)对地形可视化的发展过程及相关基础知识进行了阐述,重点介绍了地形可视化从数据存储到数据建模,直到最后的地形绘制的各个环节的相关技术及目前所面临的问题。(2)由于海量地形不可能一次性的装入可视化系统的内存,必须采用分块的方式进行处理或者类似于纹理Clipmap的方式进行处理。本文在充分分析了目前四个重要的地形简化模型的基础上,结合海量地形的特点,提出了基于网络分块的LOD模型。(3)在网络分块LOD模型的支持下,结合当前主流的网络存储技术,提出了基于集群的海量地形管理系统,并根据地形数据本身的特点及地形显示的要求讨论了海量地形的组织分布算法。(4)可视化系统与地形管理系统之间的交互技术也是本文讨论的一个重点,针对网络分块LOD模型的显示和海量地形存储系统,提出了一套优化显示的数据压缩算法及数据传输和数据调度策略。(5)针对目前计算机图形硬件技术发展迅速的特点,地形显示计算并不一定完全都由计算机CPU来承担,GPU也能承担相当部分的显示计算任务。为此本文在参照纹理Clipmap的基础上,研究实现了Hoppe提出的一种新的专用于大地形绘制的Geometry Clipmap算法,并针对该算法的特点进行了改进,提出了非中心对称的Geometry Clipmap算法。通过对比实验,该算法比原算法在性能上有很大程度地提升。上述研究成果已部分或全部应用于相关的课题和项目,如“数字佛山”、“清江流域河道叁维漫游”等等,取得了较好的可视化效果。最后,对本文的工作进行了总结,并在冗余存储,地形遮挡,地形数据压缩和分布式应用等方面提出了进一步研究的要求。(本文来源于《华中科技大学》期刊2006-05-01）
贲进,张永生,童晓冲[7]（2005）在《地形可视化系统Terra Vision技术分析及其在全球海量空间数据管理中的应用》一文中研究指出简要介绍TerraVision开发的背景,重点论述系统的结构、数据组织、算法思想及在此基础上构建全球海量空间数据管理系统的方案。实践证明该方案具有较强的可行性,能够满足应用的需要。(本文来源于《测绘通报》期刊2005年06期）
戴晨光,张永生,邓雪清[8]（2005）在《一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法》一文中研究指出针对海量地形数据实时可视化,提出了一种瓦片金字塔模型和线性四叉树索引相结合的地形数据组织方法,利用视景体裁剪、基于分辨率测试的目标瓦片快速搜索算法和瓦片请求预测机制实现了场景数据的动态管理。实验结果表明,该研究成果能够实现真实感海量地形数据的实时可视化与交互操作。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2005年02期）
海量地形数据管理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
海量地形场景绘制是高效表现空间信息的基础,是地理信息系统、虚拟战场环境等大多数虚拟现实系统必不可缺的重要部分。各种传感器获取的高分辨率数据为地形绘制提供更逼真效果的同时,数据量也随之不断增大。海量地形场景绘制实时性的重要保证在于对数据的高效管理、高效检索和高效传输。为了满足这些要求,本文研究了海量地形场景数据组织与传输中影响性能的几个关键技术:场景数据组织模型的设计、海量数据的检索、海量数据基于P2P技术的分布式存储管理、地形数据的压缩与传输技术。本文的主要工作和贡献如下:(1)面向虚拟战场环境海量场景数据组织管理的需求,提出一种基于上下文的场景数据组织本体模型。该本体模型通过对概念的抽象,实现各个应用子系统之间的数据统一表示、共享和重用;通过上下文限定有效缩减待检索的数据集;对需要绘制的数据进行聚集,提高绘制系统的性能;通过设计概念添加层次判定算法,支持概念的添加和本体模型扩展。虚拟场景绘制初步实验结果表明,该模型能够满足虚拟战场环境的描述统一性、可扩展性、海量数据高效检索等需求,而且能够支持应用处理的优化策略。(2)针对分层分块的海量全球地形数据特点,提出了两级编码的中点索引编码机制以及视点扩散的数据检索算法。中点索引编码机制使用每个地形块的中点坐标,建立了针对初级面片和层次细节数据的两级编码,能够很好地表现数据块的空间位置和与相邻数据的拓扑关系,满足唯一性要求,查询方便。视点扩散的数据检索算法利用视点与块中点的距离进行绘制块的选择,只维护内存中当前视点区域附近少部分地形数据的索引,查询时不需要遍历整个层次细节模型,可实现快速检索。地形数据的绘制实验结果说明,本文方法与传统自顶向下遍历金字塔查找可绘制块方法相比,绘制帧速有明显提高。(3)为支持海量地形场景数据的分布式存储,提出一种采用混合结构P2P网络的海量地形场景数据分布式存储方法。混合结构P2P网络由结构化基础节点和非结构化应用节点两部分组成,基础节点具有较高性能,能够保证海量数据的P2P分布式稳固存储。应用节点根据性能划分为胖节点和瘦节点,能够支持各种绘制终端类型,使副本分布更加合理。在混合结构P2P网络中设计了选择性沿路放置的副本放置算法和基于竞争学习的副本删除策略。该方法在保证海量数据的P2P分布式稳固存储基础上,支持兼顾Qo S能力和与基础节点距离的副本管理。测试实验结果表明,本文方法与传统的采用非结构P2P网络方法相比具有更好的分布存储性能。(4)为了减少数据在网络上传输对用户应用实时性的影响,提出了一种基于视觉优化的纹理数据压缩(HVS-Optimized Texture Compression,VOTC)算法和一种基于边制导预测编码(Edge-Directed Prediction Coding,EDPC)的高程数据压缩算法。结合人类视觉特性对纹理压缩算法进行视觉优化,能够保证重构图像在相同压缩率下引起的视觉误差较小;边制导的预测编码方法,能提高预测精度,并避免解压地形高程数据的边界误差所产生的裂缝。两种压缩方法都能够利用GPU进行并行处理。支持压缩数据的随机访问,从而提高了解压处理速度,降低了解压所需的存储开销。同时,两种压缩方法都对渐进传输提供了支持,使得用户应用的等待时间尽量减少。实验验证了所提出压缩算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海量地形数据管理论文参考文献
[1].杨莹.瓦片四叉树和填充曲线实现海量地形数据管理[J].计算机工程与应用.2016
[2].陆筱霞.海量地形场景数据组织管理与传输技术研究[D].国防科学技术大学.2013
[3].殷小静,慕晓冬,徐义文,陈琦.海量地形数据的管理和交互策略优化[J].计算机应用.2011
[4].杨莹,李雪,杨蕊.矩形二叉树实现海量地形数据组织与管理[J].计算机工程与应用.2009
[5].岳利群,夏青,柳佳佳,蒋秉川,陈华.全球海量地形数据组织管理方法的研究[J].测绘科学.2009
[6].李德华.面向叁维显示的海量地形数据管理及实时交互技术研究[D].华中科技大学.2006
[7].贲进,张永生,童晓冲.地形可视化系统TerraVision技术分析及其在全球海量空间数据管理中的应用[J].测绘通报.2005
[8].戴晨光,张永生,邓雪清.一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法[J].系统仿真学报.2005
论文知识图
