矿山地质勘察三维可视化管理系统与建模技术研究

0 　引 　言

随着地理信息技术的飞速发展 ,三维可视化表达和虚拟现实技术越来越引起人们的注意。但现有的 GIS 软件只能用数字高程模型来处理空间实体的高程坐标 ,无法建立空间实体的三维拓扑关系 ,因而使得真三维操作难以实现 ,故被称之为二维 GIS或 2. 5 维 GIS。例如地质采矿、地表沉降、地下水迁移、地表预应力分布、以及环境污染等均为三维现象 ,当以二维系统来描述它们时 ,不能精确地反映、分析或显示有关数据。本文以城市三维地质勘察管理信息系统为例 ,分析真实三维数据模型的可视化表达与系统建模方法。

许多学者都对三维 GIS 的理论和方法进行了广泛研究。但是对于一个真正的三维 GIS 的建立 ,这些工作还远远不够。首先是在二维 GIS 中还有许多问题没有圆满解决 ,如数据获取、数据建模、高效的拓扑关系描述及空间分析、时态拓扑、时空分析、与地学专用模型的结合及 GIS 的开放性与共享性问题等 ,其次是在三维 GIS 中还存在三维实体存贮、表达及三维对象间复杂的拓扑关系描述与建立的困难 ,本文以矿山地质管理信息为例 ,利用组件GIS 技术来探讨基于二维和三维空间信息统一进行空间数据管理的有效途径和实现方法。

1 　地形三维的空间表达

目前在 GIS 应用中 ,关于二维空间数据和信息的管理技术和方法较为成熟 ,但相对于三维而言 ,在应用和技术方法上还有很多值得探讨的地方。目前地形三维的表达在二维 GIS 和地学可视化中常常是一个独立运行的模块 ,即使被放到一个集成环境中 ,也只是形式上的集成或部分集成 ,很难在数据结构的底层与其它模块实现真正的有机集成与耦合。

究其原因 ,这固然与 GIS 软件发展的历史和条件有关 ,但根本原因在于二维 GIS 维数的局限性 ,即二维 GIS 没有在所有的模块中将垂向信息 Z 坐标独立出来形成真三维空间 ,常常是将现实世界中本是空间独立变量 ( Independent Variable) 的高程数据 Z作为依赖变量 (Dependent Variable) 或属性来处理。三维 GIS 对 Z 坐标的处理与二维 GIS 完全相反 ,它在所有的模块中均将 Z 坐标作为独立变量处理 ,形成真三维空间 ,因此三维 GIS 中表达的地形三维(用位于表面的边界扩展结点来表达) 与其它模块是真正耦合的 ,在底层数据结构的设计及基于它的操作与分析上完全可以实现统一[1 ] 。

虽然有以上不同点 ,但三维 GIS 中地形三维的三维表达完全可以而且应该借用已经成熟的二维GIS 与地学可视化中的面三维地形表现 (D TM) 算法与技术[2 ] ,它们都要经过几何建模、投影、消隐、光照、显示等基本阶段 ,关于这方面的算法与实践已有很多[3～5 ] 。目前常见的三维空间信息的表达主要包括 DEM、TIN 及 GRID 等空间数据模型。

1. 1 　数字高程模型的实现

数字地面模型 ( Digital Terrain Model , 简称D TM) 是描述地面特性诸如空间分布的有序数值阵列[6 ] 。在一般情况下 ,地面特性是高程 Z ,它的空间

分布由 X、Y水平坐标系统来描述 ,也可用经度 X、纬度 Y来描述。这种地面特性为高程或海拔高程的 D TM , 也称为数字高程模型 ( Digital Elevation Model ,简称 DEM) 。其它地面特性可以是诸如地价、土地权属、土壤类型、地貌特征、岩层深度及土地利用等与地形有关的信息。DEM 可以是每 3 个坐标值为一组元的散点结构 ,也可以是由多项式或富里叶级数确定的曲面方程。

柯正谊等 (1993) 按空间结构形式将 D TM 分为7 类 :规则格点 (格网) 数字地面模型、散点数字地面模型、等值线数字地面模型、曲面数字地面模型、线路数字地面模型、平面多边形数字地面模型和空间多边形数字地面模型。由于 DEM 是 D TM 中的一种 ,因此它也有 7 种形式。在实际中最常用的 3 类数字高程模型 (基于 3 种数据结构) 是 : 规则格网( GRID) 、不规则格网 ( TIN) 及数字等值线图。

1. 2 　不规则格网的生成方法

TIN 是一种由许多相邻但又不互相重叠的三角形组成的对地形表面的连续铺盖。不同类型的TIN 有不同的生成方法。按照空间分布的几何结构 ,可以有一般三角网和 Delaunay 三角网之分。一般三角网按照距离最近原则组网 ,这个距离是待确定的第三点到基边的距离。随着起始边的不同 ,一般三角网的结构也不同 ,即对同一个不规则离散数据点集 ,对应的一般三角网并不唯一。另外由于它们可能存在大量的狭长三角形 ,不便于后续处理 (如地形插值、坡度、坡向计算等) ,其几何结构并不强 ,因此一般三角网并不是最优三角网。相反 ,Delau2 nay 三角网具有很强的几何结构 ,它能保证每个三角形的角度最接近于正三角形 ,符合“三角剖分最小内角为最大”的图形优化准则 ;另外 ,Delaunay 三角网具有唯一性 ,即对同一个不规则离散数据点集其对应的 Delaunay 三角网是唯一的。显然 ,Delaunay是最优三角网[4～6 ]

上述方法都仅仅考虑了几何信息 ,属于非约束普通三角网。对一般的地形而言 ,只要采样点分布情况比较好 ,它们一般都能比较真实地反映地形情况。但在各种特殊的地性线如山脊线、山谷线、断裂线处则不能完全反映出真实情况。因为在地性线处的高程往往产生跳跃式的变化 ,若有三角形跨越地性线 ,则三角形会穿越地形表面或悬空于其上。很明显 ,这样的三角形不能反映地形真实情况 ,需要剔除这样的三角形或进行调整 ,因此就诞生了与非约束普通三角网相对应的具有约束条件的约束三角网。

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