本發(fā)明涉及大氣風場可視化，具體為基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和虛擬現(xiàn)實的發(fā)展需求，矢量場可視化被廣泛用于氣象、水利、海洋、醫(yī)學、地理等領域，并向三維方向發(fā)展。氣象數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結構復雜以及隨時間變化等特點，很難從原始數(shù)據(jù)中觀察出其中的特點。而人們更擅長從圖像數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱含的信息。因此，將氣象數(shù)據(jù)進行可視化，來挖掘數(shù)據(jù)背后的信息是具有重要意義的。

2、風場數(shù)據(jù)既含有風速大小信息又含有風速方向信息，是一種矢量場數(shù)據(jù)。目前常用的矢量場數(shù)據(jù)可視化方法主要分為以下幾種：(1)直接可視化方法；(2)基于紋理的可視化方法；(3)基于幾何的可視化方法；(4)基于特征的可視化方法。近年來，粒子系統(tǒng)技術在計算機圖形學領域取得了廣泛應用，通過模擬和渲染大量粒子的運動軌跡，可以直觀地展示流體、煙霧、云等復雜現(xiàn)象。因此，將粒子系統(tǒng)應用于風場可視化，可以更好地展現(xiàn)風場的動態(tài)變化和細節(jié)特征，提升數(shù)據(jù)展示的直觀性和可理解性。

3、然而，現(xiàn)有的基于粒子系統(tǒng)的風場可視化方法主要存在一些問題。在風場復雜度較高的區(qū)域，粒子的分布容易出現(xiàn)不均衡現(xiàn)象，影響可視化效果。現(xiàn)有方法常采用數(shù)值積分方法進行粒子軌跡的計算，雖然能夠獲得較高的軌跡精度，但計算量非常大，尤其是在復雜風場中，導致計算資源消耗嚴重。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法及系統(tǒng)解決現(xiàn)有技術計算量大、計算資源消耗嚴重及可視化效果差的問題。

3、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法，包括：獲取研究區(qū)域的風場數(shù)據(jù)并進行預處理，對所述預處理后的數(shù)據(jù)采用雙線性插值法生成二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)；利用自適應色度子采樣法將所述二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉換為二維圖像數(shù)據(jù)，使用視頻編解碼器將所述二維圖像數(shù)據(jù)編碼為視頻；根據(jù)所述視頻的復雜度初始化粒子系統(tǒng)，并調(diào)整動態(tài)粒子顯示率；基于動態(tài)k近鄰幾何插值進行粒子軌跡追蹤，使用cesium引擎在瀏覽器端進行渲染，并動態(tài)調(diào)整粒子屬性后輸出可視化結果。

5、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述采用雙線性插值法生成二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括：

6、設置待插值點的坐標為(x,y)，所述待插值點周圍的四個網(wǎng)格點的坐標分別為(x1,y1)，(x2,y1)，(x1,y2)，(x2,y2)，對應的數(shù)值分別為q11，q12，q21，q22；

7、在x軸方向進行線性插值，計算兩個臨時插值r1和r2，公式為：

8、

9、在y軸方向進行線性插值，計算最終的插值p，公式為：

10、

11、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：將所述二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉換為二維圖像數(shù)據(jù)包括：

12、獲取經(jīng)過所述預處理的二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)，將緯向風u和經(jīng)向風v歸一化到[0,1]區(qū)間；

13、利用色彩空間變換將歸一化處理后的二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)從標量空間轉換到rgb色彩空間，生成大氣風場風速圖片，其中，所述rgb色彩空間的值是(r,g,b)，r∈[0,255]用于表示緯向風u，g∈[0,255]用于表示經(jīng)向風v，b表示色彩分量賦值為0；

14、將所述二維圖像數(shù)據(jù)從rgb色彩空間轉換到y(tǒng)uv色彩空間內(nèi)，對數(shù)據(jù)進行初步的壓縮。

15、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：還包括：

16、引入自適應色度子采樣法，將所述二維圖像數(shù)據(jù)分為9個部分，分別計算圖像的9個部分的風速變異系數(shù)cvi和平均風向θi，所述風速變異系數(shù)cvi表示風速的標準差與平均值的比值，反映風速的波動性；

17、對所述風速變異指數(shù)和平均風向進行加權求和得到每個部分的綜合風場指數(shù)wfi，計算公式為：

18、wfi＝w1·cvi+w2·θi

19、其中，w1和w2表示權重系數(shù)，根據(jù)具體應用場景調(diào)整，默認值為w1＝0.8和w2＝0.2；

20、將所述每個部分的綜合風場指數(shù)和預設的多個閾值進行比較，細分為高、中、低三個等級；

21、對高等級的二維圖像數(shù)據(jù)，采用yuv?4:4:4色度子采樣模型，以保留最高的色度信息；對中等級的二維圖像數(shù)據(jù)，采用yuv?4:2:2色度子采樣模型，以保證一定色度信息的同時實現(xiàn)一定的壓縮效率；對低等級的二維圖像數(shù)據(jù)，采用yuv?4:2:0色度子采樣模型，以實現(xiàn)最高效的壓縮。

22、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述調(diào)整動態(tài)粒子顯示率包括：

23、初始化粒子顯示率r和速度調(diào)整因子f，其中，速度調(diào)整因子f用于根據(jù)風速動態(tài)調(diào)整粒子顯示率；

24、對每個粒子的速度進行歸一化，根據(jù)所述歸一化后的粒子速度v'計算動態(tài)粒子顯示率dr，公式表示為：

25、dr＝fv'+r

26、將所述動態(tài)粒子顯示率dr與所述歸一化后的粒子速度v'進行比較，若dr大于等于v'，則允許該粒子顯示在屏幕上，否則該粒子不能顯示在屏幕上；

27、計算所有顯示在屏幕上的粒子的軌跡，包括粒子的下一位置和速度，根據(jù)dr和v'的大小關系，判斷粒子能否顯示在屏幕上，并更新其在風場中的位置；

28、重復計算和比較的過程，持續(xù)調(diào)整動態(tài)粒子顯示率。

29、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于動態(tài)k近鄰幾何插值進行粒子軌跡追蹤包括：

30、在初始時刻通過對所有粒子的位置進行分析，構建kd樹以對粒子進行空間分區(qū)，包括計算各粒子的空間位置，分配空間區(qū)域，根據(jù)粒子的位置分布情況進行樹狀結構的構建，并在每個時間步更新所述kd樹，確保每個粒子都能快速找到其鄰近粒子；

31、在每個時間步長通過查詢更新后的kd樹，找到每個粒子的k個最近鄰粒子，并記錄所述k個最近鄰粒子的當前位置進行后續(xù)插值計算；

32、利用動態(tài)k近鄰幾何插值，根據(jù)當前粒子的速度、位置和當前粒子的k個最近鄰粒子的位置計算當前粒子的下一位置，公式為：

33、

34、其中，p(ti+1)表示當前粒子在時間ti+1的下一位置，p(ti)表示粒子在時間ti的位置，vi表示當前粒子的速度向量，δt表示時間步長，pk表示第k個鄰域粒子的位置，wk表示第k個鄰域粒子的權重，計算公式如下：

35、

36、其中，d(pi,pk)表示當前粒子和第k個鄰域粒子之間的直線距離，ε表示避免分母為零的常數(shù)；

37、在計算出當前粒子的下一個位置后，更新粒子的位置數(shù)據(jù)并重新構建和更新kd樹；

38、在每個時間步長結束后，將所有粒子的位置信息記錄下來，形成粒子的運動軌跡數(shù)據(jù)，并將所述運動軌跡數(shù)據(jù)進行存儲和處理。

39、作為本發(fā)明所述的基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述動態(tài)調(diào)整粒子屬性包括：

40、加載cesium庫，創(chuàng)建cesium?viewer實例，設置視圖參數(shù)；

41、配置cesium中的粒子渲染器，設置粒子的渲染屬性；

42、根據(jù)最新的風場數(shù)據(jù)和粒子系統(tǒng)狀態(tài)，更新粒子的屬性，包括以下動態(tài)調(diào)整：根據(jù)風場變化情況，增加或減少粒子數(shù)量；更新粒子的當前位置，確保所述粒子的當前位置與風場的變化同步；根據(jù)風速和風向，實時調(diào)整粒子的運動速度；根據(jù)風速大小，動態(tài)改變粒子的顏色；根據(jù)粒子運動狀態(tài)和風場動態(tài)，適時更新粒子的生命周期。

43、第二方面，本發(fā)明提供了基于動態(tài)k近鄰幾何插值的風場粒子軌跡追蹤系統(tǒng)，包括：

44、預處理單元，用于獲取研究區(qū)域的風場數(shù)據(jù)并進行預處理，對所述預處理后的數(shù)據(jù)采用雙線性插值法生成二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)；

45、數(shù)據(jù)轉換單元，用于利用自適應色度子采樣法將所述二維規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉換為二維圖像數(shù)據(jù)，使用視頻編解碼器將所述二維圖像數(shù)據(jù)編碼為視頻；

46、動態(tài)調(diào)整單元，用于根據(jù)所述視頻的復雜度初始化粒子系統(tǒng)，并調(diào)整動態(tài)粒子顯示率；

47、渲染輸出單元，用于基于動態(tài)k近鄰幾何插值進行粒子軌跡追蹤，使用cesium引擎在瀏覽器端進行渲染，并動態(tài)調(diào)整粒子屬性后輸出可視化結果。

48、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算設備，包括：

49、存儲器和處理器；

50、所述存儲器用于存儲計算機可執(zhí)行指令，所述處理器用于執(zhí)行所述計算機可執(zhí)行指令，該計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述方法的步驟。

51、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機可執(zhí)行指令，該計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述方法的步驟。

52、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明提出了一種自適應色度子采樣法，將風場數(shù)據(jù)轉換為二維圖像數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行了初步壓縮，并使用hevc視頻編解碼器進行編碼，實現(xiàn)了在網(wǎng)絡環(huán)境中的高效的數(shù)據(jù)壓縮與傳輸。本發(fā)明提出一種動態(tài)調(diào)整粒子顯示率的方法，根據(jù)粒子的速度計算動態(tài)粒子顯示率并將二者進行對比，以此判斷是否允許該粒子顯示在屏幕上，改善了可視化過程中粒子分布不均的問題。本發(fā)明基于動態(tài)k近鄰幾何插值對粒子進行軌跡追蹤，通過查詢kd樹找到每個粒子的k個最近鄰粒子，根據(jù)當前粒子的速度、位置和最近鄰粒子的位置計算該粒子的下一位置，能夠更有效地執(zhí)行粒子的軌跡計算。