简介概要

基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

来源期刊:中国矿业2020年第6期

论文作者:宋越 高振记 王鹏

文章页码:81 - 86

关键词:大数据;三维可视化;分布式渲染;并行计算;城市地质;

摘    要:为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大、模型处理时间长、三维渲染慢、客户端对硬件依赖过高等问题,本文提出了一种基于Spark大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平台,包括数据存储层、数据调度层、云端渲染层、终端可视化层。对城市地质使用的地学大数据采用"纵向分层、横向分块"策略进行自动划分,在三维模型计算及三维可视化过程中,采用Spark Streaming+GPU的快速并行计算和任务调度,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染、集中融合和可视化展示。在"地质云"中使用5台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型,采用雄安新区的地质、钻孔、高精度网格、倾斜摄影等约410GB的数据进行实验。经在线验证,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三维可视化计算平台,每秒可渲染并返回30帧三维图像,人机实时交互流畅,形成的这种新型"终端发请求、云端三维算"模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用。

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基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

宋越1,2,3,高振记2,3,王鹏1

1. 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心2. 中国地质调查局发展研究中心

摘 要:为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大、模型处理时间长、三维渲染慢、客户端对硬件依赖过高等问题,本文提出了一种基于Spark大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平台,包括数据存储层、数据调度层、云端渲染层、终端可视化层。对城市地质使用的地学大数据采用"纵向分层、横向分块"策略进行自动划分,在三维模型计算及三维可视化过程中,采用Spark Streaming+GPU的快速并行计算和任务调度,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染、集中融合和可视化展示。在"地质云"中使用5台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型,采用雄安新区的地质、钻孔、高精度网格、倾斜摄影等约410GB的数据进行实验。经在线验证,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三维可视化计算平台,每秒可渲染并返回30帧三维图像,人机实时交互流畅,形成的这种新型"终端发请求、云端三维算"模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用。

关键词:大数据;三维可视化;分布式渲染;并行计算;城市地质;

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