基于Cesium的大体量数字露头实景三维模型快速可视化优化研究

摘要

基于无人机倾斜摄影测量技术构建的高精度数字露头实景三维模型能够极大地方便地质学者对于野外地质露头的研究，而数字露头实景三维模型所具有的精度高、数据量大等特点为其在Web环境下基于Cesium三维引擎的快速可视化造成了困难。笔者基于三维模型数据结构特点以及Cesium三维引擎模型加载渲染方式，提出模型顶层合并方法和Cesium加载策略优化方法。研究表明：(1)通过顶层合并方法，三维模型初始加载速度大幅提升，模型加载时间减少约80%，用户等待时间更短；(2)顶层合并方法使得模型占用计算机的内存、显存等资源减少，模型渲染平均帧率更高，浏览更为流畅；(3)Cesium加载策略优化方法消除了蒙层现象对用户模型浏览的负面影响，提升了用户浏览数字露头实景三维模型的体验。因此，笔者所提出的快速可视化方法能够大幅优化数字露头实景三维模型在客户端的加载、浏览效果，提升用户体验，为数字露头的相关研究、应用和推广起到积极的促进作用。

关键词

实景三维模型 / 大体量 / Cesium / Web可视化 / 加载优化