多视觉变量与单目视觉线索组合的三维地质模型增强可视化分析

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0349

摘要/Abstract

摘要： 可视化与可视化分析能有效提升枯燥、抽象数据的认知能力。然而，受地表环境要素遮挡、三维地质模型的不规则几何特征等要素影响，地下局部空间视觉表征中断，难以高效感知和交互分析地质要素及要素间的空间、属性特征。因此，本文提出了一种多种视觉变量和单目视觉线索组合的三维地质模型特征信息的增强可视化分析方法，实现了三维地质模型关键信息的增强表达与定量分析，并选择重大铁路某大桥和某隧道两个区域地质单元进行了案例试验分析。结果表明，与现有三维网格类标尺可视化分析方法相比，本文方法的精度和效率分别提升了13.63%、29.32%；根据参与者的调查统计分析，可视化效果与交互体验也有较大提升，证明本文方法可以更高效地感知和分析复杂三维地质模型场景中的关键特征信息。

关键词: 增强可视化, 三维地质模型, 单目视觉线索, 视觉变量, 空间感知

Abstract: Visualization and visual analytics can improve the human perception of data. However, the visualization of 3D geological models is hindered by environmental elements such as the ground surface, which interrupts visual clues of the underground local space. The irregular geometric characteristics of 3D geological models also increase the difficulty of interactive analysis, and make it difficult for users to perceive and analyze the spatial and attribute characteristics of geological elements and inter-elements. In order to solve this problem, this paper proposes an augmented visualization analysis method for characteristics information of 3D geological models. This paper focuses on the combinations of multiple visual variables and monocular visual cues to achieve enhanced expression of key information and quantitative analysis of 3D geological models. The area geological units of a bridge and a tunnel in Sichuan-Tibet railway are selected for case study. The experiment results show that, compared with the existing 3D grid scale visualization analysis methods, the proposed method improves the analysis accuracy and efficiency by 13.63% and 29.32%, respectively. According to the statistical analysis of the participant survey, the proposed method also greatly improves the visualization effect and interaction experience. The proposed method can perceive and analyze the key characteristics information in complex 3D geological models more efficiently.

Key words: augmented visualization, 3D geological model, monocular visual cue, visual variables, spatial perception

中图分类号:

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