ELEVACIÓN TERRENO MODELO DIGITAL DE ELEVACIONES (MDE) GENERACIÓN DE LA MALLA ( TIN/RG) INFORMACIÓN DE PARTIDA:
DIVERSAS ESCALAS, DIFERENTES RESOLUCIONES, INCONSISTENCIAS. FOTOGRAFÍAS AÉREAS IMÁGENES SATÉLITE: LANDSAT, SPOT. EXTRACCIÓN DE DATOS CARTOGRÁFICOS MAPA DIGITALES DE DATOS CORRECCIÓN DE TRAYECTORIAS TEXTURAS GEOSPECÍFICAS Y GEOTÍPICAS. MODELOS 3D TIN/RG INTEGRADA RED DE TRAYECTORIAS. BASE DE DATOS FINAL INFORMACIÓN DE
SALIDA: ÚNICA ESCALA, ÚNICA RESOLUCIÓN, DATOS CONSISTENTES
EDICIÓN MANUAL.
Figura 4.1. Proceso constructivo de un entorno virtual.
A continuación se realiza un repaso del estado del arte de cada una de las etapas del proceso constructivo de un entorno virtual, distinguiendo los casos de generación de entornos reales y ficticios e indicando las herramientas existentes en el mercado que pueden contribuir a su desarrollo en función de las características de la representación.
4.2.1
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.
4.2.2
EXTRACCIÓN DE DATOS E INSERCIÓN DE ELEMENTOS
LINEALES.
La extracción y compatibilización de la información relacionada con los elementos lineales del entorno es la tarea más compleja y que requiere de una mayor inversión de tiempo 227 228 229 230 . En el caso de las simulaciones de conducción terrestre, la extracción automática de
221
De Carpentier, G. and Bidarra, R. Interactive GPU-based Procedural Height field Brushes. In Proceedings of the 4th International Conference on the Foundation of Digital Games, Florida, USA. 2009.
222
Peytavie, A., Galin, E., Merillou, S., and Grosjean, J. Arches: a Framework for Modeling Complex Terrains. In Eurographics Proceedings. Eurographics Association 2009.
223
http://www.vterrain.org/Packages/Com/index.html [ Última consulta: 11 Enero 2013] 224
http://www.presagis.com/products_services/products/ms/content_creation/terra_vista# . [ Última consulta: 11 Enero 2013]
225http://www.terrasim.com/products/ . [ Última consulta: 11 Enero 2013] 226http://www.planetside.co.uk/ [ Última consulta: 11 Enero 2013] 227
Rajani Mangala, T., G Bhirud, S. A New Automatic Road Extraction Technique using Gradient Operation and Skeletal Ray Formation. International Journal of Computer Applications, 2011. Vol. 29, n. 1, pp. 17-25.
228
Gurumurthy, R., Omkar, S.N., Senthilnath, J. and Reddy, P.. Automatic Extraction of Road Networks based on Normalized cuts and Mean Shift method for high resolution Satellite Imagery. International Journal of Advanced Engineering Sciences and Technologies, 2011. Vol. 3, n. 2, pp. 115 – 121.
carreteras (Figura 4.6) encuentra su mayor hándicap en la correcta interpretación de las conexiones 231. Estas definirán la red topológica que permitirá la circulación a su través.
Figura 4.6. Ejemplos de resultados de extracción automática presentados por J.Mena 232.
Las fuentes de información destinadas a este fin son varias. Por una lado se encuentran las imágenes adquiridas por técnicas de percepción remota, como pueden ser fotografías aéreas e imágenes satelitales (Landsat, SPOT). Previo a su empleo, estas imágenes necesitan ser tratadas con diversas técnicas que suplan las carencias y corrijan las distorsiones en ellas existentes como consecuencia de las características inherentes a su toma de datos 233.
Cuando la resolución de estas fuentes es insuficiente, se hace necesaria su compaginación con otras más precisas, como son los mapas digitales de datos 234. Sin embargo, a pesar de su
mayor resolución, las imprecisiones asociadas al proceso de digitalización pueden seguir ocasionando conflictos (hay que tener en cuenta que el objetivo para el cuál estos planos fueron creados, no es en la mayoría de casos, la extracción de rutas con la precisión exigida por una representación virtual). En este caso, es necesario recurrir a la introducción explícita de la geometría conflictiva, siendo la compatibilización de todas las fuentes el punto más delicado.
Una vez solventados todos los errores e incompatibilidades asociados a la extracción de elementos lineales y disponible así toda su información, es necesaria su integración en la malla tridimensional del terreno. Esto requerirá resolver nuevas incongruencias, partes de ellas generadas por la diferente precisión del modelo digital de elevaciones (MDE) y de los mapas digitales de datos.
Existen tres técnicas diferentes a seguir a la hora de integrar elementos lineales, como ríos o carreteras, en la malla representativa del terreno:
229
Li, Y. and Briggs, R. Automatic Extraction of Roads from High Resolution Aerial and Satellite Images with Heavy Noise. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2009. Vol. 54, pp.416-422.
230
Mena, J. B. State of the art on automatic road extraction for GIS update: a novel classification, Pattern Recognition Letters 2003. Vol. .24, n.16, pp.3037-3058.
231 Koutaki, G., Hu, Z., Uchimura, K. Automatic Road Extraction Based on Intersection Detection in Subsurban Areas. Journal of Imaging Science and Technology 2005. Vol.49, n.2, pp.163-169.
232
Mena, J. B., Malpica, J.A. An automatic method for road extraction in rural and semiurban areas starting from high resolution satellite imagery. Pattern Recognition Letters 2005. Vol. 26, n. 9, pp. 1201 – 1220.
233 Hinz, S. Automated road extraction in urban scene and beyond. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 2004. Vol. 35, n. B3, pp. 349-355.
234
Los elementos lineales forman parte de la textura del terreno 235 236 237. Esta metodología sepuede emplear en caso de que los elementos a representar no requieran de un exhaustivo nivel de detalle. Este es el caso de los escenarios generados para el proyecto NatSim (Nature Simulation) 238, como muestra la siguiente figura.
Figura 4.7. Escenario generado para el proyecto NatSim.
Siguiendo el terreno se coloca sobre el mismo una geometría 239240241, ofreciendo las ventajasde ser un proceso simple y el inconveniente de producirse efectos de z-buffer o parpadeo indeseados. Al igual que en el caso anterior esta metodología se puede emplear en los casos en los que los elementos a insertar se perciban con un bajo nivel de detalle 242
,
como es elcaso de los simuladores de vuelo (Figura 4.8).
Figura 4.8. Ejemplo de representación de elementos lineales en un simulador de vuelo.
235
Bruneton, E., Neyret, F. Real-Time Rendering and Editing of Vector-based Terrains. Computer Graphics Forum 2008. Pp 311-320.
236
Kersting, O., and Dollner, J. Interactive 3D Visualization of Vector Data in GIS. In Proceedings Of 10th ACM Int. Sym. on Advances in Geographic Information Systems. 2002.pp. 107-112.
237
Döllner, J., Baumann, K., and Hinrichs, K. Texturing techniques for terrain visualization. In VISUALIZATION ’00: Proceedings of the 11th IEEE Visualization 2000 Conference (VIS 2000).
238
http://www.irit.fr/NatSim [ Última consulta: 11 Enero 2013].
239 Agrawal, A., Radhakrishna, M. and Joshi, R. Geometry-based mapping and rendering of vector data over LOD phototextured 3D terrain models. In Proceedings of WSCG, 2006.pp 787–804.
240
Schneider, M., Guthe, M., and Klein, R. Realtime rendering of complex vector data on 3d terrain models. In Thwaites, H., editor, The 11th International Conference on Virtual Systems and Multimedia (VSMM2005), pp 573– 582.
241
Wartell, Z., Kang, E., Wasilewski, T., Ribarsky, W. and Faust, N. Rendering vector data over global, multi- resolution 3d terrain. In VISSYM ’03: Proceedings of the symposium on Data visualization 2003. pp 213–222. 242
Szofran, A. Global Terrain Technology for Flight Simulation. Microsoft ACES Game Studio.Game Developers Conference 2006. San Jose, California.
Mediante el empleo del algoritmo stencil shadow volume 243. Este procedimiento sigue tres
pasos: generación de un poliedro a partir del vector de datos; creación en el stencil buffer de una máscara a partir de dicho poliedro; aplicación de la máscara a la escena, para renderizar el vector de datos. Este método, empleado también en la visualización terrenos que no requieran de gran realismo en la representación de las trayectorias, presenta la ventaja de ser independiente del algoritmo de renderizado del terreno, pero a costa de un mayor costo computacional.
Figura 4.9. Visualización de carreteras mediante aplicación del algoritmo stencil shadow volume 244.
La geometría del elemento aparece fusionadas al terreno, con la ventaja de que en este caso los límites terreno-elemento aparecen perfectos y sin efectos Z-buffer y con el inconveniente de requerir una fase de preprocesamiento larga y tediosa: compatibilización de alturas, interpolación de éstas en los puntos necesarios como consecuencia de la diferente resolución entre el modelos digital de elevaciones y los datos de la obra lineal y retriangulación de la malla en la zona adyacente a la inserción de la obra lineal para adaptarse a la mayor resolución de ésta. Esta es la única opción que ofrece la calidad visual exigida a una simulación de conducción terrestre.
La introducción de elementos lineales ha sido siempre el punto débil de la mayoría de las aplicaciones comerciales. Esto es debido por un lado al alto grado de precisión y suavizado exigido por las simulaciones de conducción terrestre. Por otro lado, la necesidad de un almacenamiento estructurado tanto de la información geométrica como topológica de la red de trayectorias con el fin de poder manipularla y transmitirla al resto de subsistemas involucrados en la simulación (motor gráfico, módulo de conducción), hace que el empleo de aplicaciones comerciales siempre tenga que verse completado posteriormente con un gran trabajo manual.
La solución a este problema consiste en la creación de herramientas específicas que automaticen al máximo esta tarea de creación de la red de trayectorias. Esta es la medida llevada a cabo por esta Tesis y por entidades como Oktal con su herramienta SCANERTM Studio Scenario 245 y NADS, con su Interactive Scenario Authoring Tool 246. De la misma manera, para
el caso de generación de redes de trayectorias ficticias, diversas empresas dedicadas a la creación de simuladores de conducción han desarrollado sus propias herramientas como CORYS, que ha
243
Vaaraniemi, M., Treib, M., Westermann, R. High-Quality Cartographic Roads on High-Resolution DEMs. Journal of WSCG 2011. Pp 41-48.
244
Schneider, M. and Klein, R. Efficient and accurate rendering of vector data on virtual landscapes. Journal of WSCG, 2007. Vol 15, pp 1-3.
245
http://www.scanersimulation.com/ . [Última consulta: 11 Enero 2013] 246
desarrollado el Track Builder Tool 247 y WIVW (Wuerzburg Institute for Traffic Sciences), que ha
creado el software SILAB 248.
En cuanto a la generación de escenarios ficticios en este ámbito, hay que destacar las numerosas investigaciones que en los últimos años están teniendo lugar en la generación procedural de trayectorias, en particular de carreteras 249250. Aunque todavía se trata de métodos
poco intuitivos, con muchos parámetros a controlar y que suelen requerir de un retoque manual final.
Figura 4.10. Generación procedural de calles 251.
4.2.3
EXTRACCIÓN DE DATOS, MODELADO Y POSICIONAMIENTO
DE ELEMENTOS ANEJOS.
Las variadas y complejas geometrías de los restantes elementos constituyentes del entorno, han impedido la creación de un formato estandarizado para su descripción, lo que dificulta su extracción y modelado automático 252. En particular, la extracción automática de
edificios ha sido y es, motivo de gran investigación 253 254 255 256. Su definición requiere de un
247
http://www.corys.com/The-Tools---443.html [Última consulta: 11 Enero 2013] 248
http://www.wivw.de/ProdukteDienstleistungen/SILAB/ [Última consulta: 11 Enero 2013] 249
Lipp, M., Scherzer, D., Wonka, P., Wimmer, M. Interactive Modeling of City Layouts using Layers of Procedural Content. Computer Graphics Forum 2011 (Proceedings of Eurographics 2011). Vol. 30. n.2, pp.345–354.
250
Galin, E., Peytavie, A., Guérin, E., Benes, B. Authoring Hierarchical Road Networks. Computer Graphics Forum
2011.(Proceedings of Eurographics 2011). Vol. 30, .n.7, pp.2021–2030.
251
Chen, G., Esch, G., Wonka, P., Müller, P.and Zhang, E. Interactive Procedural Street Modeling. Proceedings of ACM SIGGRAPH 2008 / ACM Transactions on Graphics (TOG), ACM Press, Vol. 29, n.3, 9 pp. 1-10.
252
Mayer, H. Object extraction in photogrammetric computer vision. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2008. Vol 63, n. 2, pp 213–222.
253 Kelly, T., Wonka, P. Interactive Architectural Modeling with Procedural Extrusions. In Proceedings of ACM Transactions on Graphics, 2011. Vol. 30, n. 2. pp 1-15.
254
Xiao, J., Fang, T., Tan, P., Zhao, P., Ofek, E., Quan, L. Image-based façade modelling. In Proceedings of ACM Transactions on Graphics 2008. Vol. 27, n. 5.
255
Brenner, C. Building reconstruction from images and laser scanning. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 2005. Vol. 6, n. 3-4, pp. 187-198.
completo análisis tridimensional, lo que supone la combinación de imágenes aéreas y terrestres. En 257 258 se hace una comparativa sobre los diferentes grados de precisión obtenidos en la
representación de edificios en función de las fuentes de información empleadas.