Extracción de datos y generación del terreno

El proceso de generación del terreno, tanto si éste es real como ficticio, sigue un gran paralelismo con el de su optimización gráfica. De hecho los términos SIG y videojuego cada vez aparecen más unidos en la literatura 210_{, por utilizar tecnologías muy similares aunque con}

objetivos distintos. En ambos casos se trata de buscar estructuras de datos y algoritmos que manejen eficazmente un gran volumen de información, en un caso para agilizar los procesos de búsqueda y procesamiento analítico de datos y en otro para garantizar una adecuada velocidad de renderizado e interacción con el usuario.

En el caso de generación de entornos reales, la elevación del terreno se obtiene a partir de un modelo digital de elevaciones (MDE). Un MDE puede definirse como una estructura numérica de datos que representa la distribución espacial de la altitud de la superficie terrestre para un determinado dominio D 211. _{Matemáticamente se puede representar como una función}

bivariable continua z=f(x,y), donde z representa la altitud del terreno en el punto de coordenadas (x,y) y f es una función que relaciona la variable con su localización particularizada para dicho dominio, D: MDE(D,f).

Sin embargo, en la práctica, la función f no es continua sino que se resuelve a intervalos discretos. Como consecuencia el MDE está compuesto por un conjunto finito y explícito de elementos. Los valores de x e y suelen corresponder con las abscisas y ordenadas de un sistema de coordenadas plano, generalmente un sistema de proyección cartográfica.

210 _{Shepherd, Ifan D. H. and Bleasdale-Shepherd, Iestyn D. Chapter 22: Videogames: the new GIS? In: Lin, Hui and} Batty, Michael, (ed.) Virtual geographic environments. Science Press, Beijing. 2009. ISBN 978-7030234674.

211

Esta discretización trae como consecuencia una pérdida de información que incrementa el error del MDE. Con el fin de minimizar este error y otros posibles efectos secundarios indeseables de esta discretización, como la dificultad de manejo de la información y el elevado tamaño de los archivos resultantes, se han investigado numerosos formatos para el almacenamiento y representación de la altitud del terreno.

Las posibles estructuras de datos en los MDE se pueden clasificar en dos modelos:  Vectorial: basado en entidades u objetos geométricos definidos por las coordenadas de

sus nodos y vértices. Dentro de este grupo las estructuras a destacar son:

o Contornos: se trata de polilíneas de altitud constante. Las dificultades en su manejo informático las convierten en una mera fuente de información que posteriormente será compilada en otros modelos, generalmente una TIN o una malla regular.

o TIN: red irregular de triángulos adosados.

 Raster: basado en localizaciones espaciales a las que se asigna un valor de la variable para la unidad elemental de superficie. Dentro de este grupo destacan:

o Matrices regulares: malla de celda cuadrada. o Quadtrees: estructura jerárquica matricial.

Antes de optar por una determinada estructura de datos, es necesario tener en cuenta sus fuertes implicaciones. El elegir una determinada estructura de datos implica tener que diseñar algoritmos específicos para esta estructura, de manera que quede garantizada una óptima gestión informática. Por otro lado, estas estructuras van a determinar la información a representar y la información a descartar y como consecuencia el mayor o menor volumen de los archivos que la almacenan. Finalmente, el formato elegido supone aceptar las limitaciones de las aplicaciones informáticas que vayan a gestionar la información. La Figura 4.2 muestra una comparativa realizada por Bolstad 212 _{entre las estructuras de datos raster y vectorial.}

Figura 4.2. Comparativa entre modelos vectoriales y raster.

Las estructuras de datos más empleadas hasta el momento en los sistemas de información geográfica son las mallas regulares (Regular Network, RG, Figura 4.3) y las mallas irregulares de

212

Bolstad, P.GIS fundamentals : A First Text on Geographic Information Systems. Second Edition. Elder Press, Minneapolis-St. Paul, 2005. ISBN: 978-0971764736.

triángulos (Triangulated Irregular Network, TIN, Figura 4.4.). Las ventajas e inconvenientes de cada uno de estos tipos de mallas es un asunto muy discutido 213_{. Hasta hace unos años el formato}

TIN era considerado el idóneo. Su variable resolución en función de la sinuosidad del relieve permitía por un lado optimizar el número de vértices de la malla y por otro lado una precisa introducción de elementos característicos del entorno, como pueden ser carreteras, ríos,..etc. Este sigue siendo el formato preferido por las aplicaciones comerciales dedicadas a la generación de terrenos 214_{. Sin embargo actualmente la gran resolución alcanzable en los actuales MED, permite}

la generación de formatos híbridos (Figura 4.5) que integren dichos elementos215_{, ofreciendo a su}

vez la ventaja de una cómoda manipulación, debido a la sencillez de esta estructura de datos. La cantidad de datos vectoriales que sea necesario añadir al terreno será un factor decisivo a la hora de elegir la estructura más idónea, siendo la estructura TIN la más empleada a medida que el número de datos vectoriales aumenta.

Figura 4.3. Malla

Regular (RG).

Figura 4.4. Malla

Irregular (TIN).

Figura 4.5. Formato Híbrido.

En el caso de generación de terrenos ficticios, los procedimientos existentes son muy numerosos 216_{. Entre los primeros algoritmos desarrollados en este ámbito se encuentran los}

basados en la subdivisión recursiva 217 _{y en la composición de funciones} 218 _{. Otros, como los}

basados en técnicas fractales 219 _{y los algoritmos que pretenden simular el efecto provocado por}

fenómenos físicos 220 _{continúan con una activa labor de investigación. Recientemente destaca la}

213 _{Thurston, J. Looking back and ahead: The Triangulated irregular network (TIN). GEOinformatics, 7. 2003. pp. 32-}

35.

214

http://www.presagis.com/products_services/products/ms/content_creation/terra_vista/# [Última consulta: 11 Enero 2013]

215

Pasado y futuro de los modelos digitales del terreno: mallas regulares y formato híbrido. Mapping interactivo. Revista Internacional de Ciencias de la Tierra. 2005. ISSN 1131-9100, n. 101, pp. 25-29.

216

Smelik, R. M., De Kraker, K. J. and Groenewegen, S. A. A Survey of Procedural Methods for Terrain Modelling. Proceedings of the CASA Workshop on 3D Advanced Media in Gaming and Simulation (3AMIGAS), Amsterdam, The Netherlands. 2009.

217 _{Miller, Gain S.P. The definition and rendering of terrain maps. In Proceedings of the 13st Annual Conference on} Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 1986. Vol. 20, pp 39-48

218

Perlin, K. An Image Synthesizer. In Proceedings of the 12st Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 1985. Vol. 19, pp 287-296.

219

Belhadj, F. Terrain Modeling: a Constrained Fractal Model. In Spencer, S. N., editor, AFRIGRAPH '07: Proceedings of the 5th International Conference on Computer Graphics, Virtual Reality, Visualisation and Interaction in Africa, 2007. pp 197-204.

220

St'ava, O., Benes, B., Brisbin, M., and Krivanek, J. Interactive terrain modeling using hydraulic erosion. In Proceedings of Symposium on Computer Animation, 2008, pp 201-210.

aportación de De Carpentier y Bidarra221_{, que haciendo uso de la GPU proponen una metodología}

de generación de terrenos mediante la aplicación de herramientas pincel (brushes). Y la aportación de Peytavie et al222_{, que permiten la generación de terrenos complejos que incluyen}

túneles, cuevas..etc. Pero a pesar de que la generación procedural de terrenos ha sido un área de investigación muy activa en los últimos treinta años, el usuario rara vez tiene un control total sobre el aspecto final del terreno, ya que los parámetros a controlar suelen ser numerosos y poco intuitivos. Por otro lado, la generación completa de un terreno con incorporación de elementos lineales siempre suele requerir de un retoque manual.

Como se comentó en el apartado 2.4.3 del Capítulo 2, las herramientas comerciales (COTS, Commercial off the Shelf) dedicadas a la generación de terrenos son muy numerosas 223_,

sin embargo, desde el punto de vista de las simulaciones de conducción terrestre, solo una pequeña fracción de ellas resultan eficientes. Esto es debido a las múltiples dificultades que acampañan a entornos de este tipo: introducción de una enorme red de trayectorias con fuertes restricciones geométricas y topológicas; edición de las mismas garantizando en todo momento la coherencia de la red circulatoria; almacenamiento permanente de toda la información relacionada con la malla de terreno; optimización para permitir una simulación en tiempo real. Como consecuencia de todas estas exigencias únicamente han tenido éxito en este ámbito las herramientas de generación de terrenos que han sido incorporadas al proceso constructivo del entorno virtual, constituyendo un paso intermedio del mismo. Este es el caso de las soluciones aportadas por Presagis, con Terra Vista 224_{, por TerraSim, con TerraTools} 225 _{o por Planetside, con}

Terragen 226. _{Estas empresas han desarrollado una gama de productos que abarcan todo el proceso}

constructivo del entorno virtual, estandarizando los formatos de entrada y salida de cada etapa, lo que las ha convertido en las herramientas preferidas de los desarrolladores que optan por apoyarse en aplicaciones existentes.