在这篇论文中将介绍如何创造支持头戴式VR设备的沉浸式地质数据可视化和空间交互。我们分析的数据包括二维地理地图数据和原始地球物理测量数据，例如地震仪、电阻率断层扫描 (ERT) 和地震断层扫描剖面以及其他地球物理和地球科学数据。论文展示了整个流程使用的工具链以及在此过程中所做的选择，简要评估 在虚拟现实 (VR) 中渲染地质数据的额外好处，最后总结论文 对未来在地球科学中使用 VR 的一些展望。

1、研究动机及内容简介

在现代地球物理学中，对测量数据进行三维处理非常重要。能够将不同来源的数据集整合到一个单一的空间可视化中，对于查找、理解和分析进行测量的地点的地质情况来说非常重要。生成的综合数据的数量、种类和密度 在投影到平面屏幕时通常会重叠。对增加深度感知的需求促使我们转向最近VR 技术。由于简单桌面环境使用鼠标和键盘只能提供有限且通常繁琐的交互能力 ，我们有理由使用VR来测试 数据。论文使用的方法得到了硬件和软件领域最新技术进步的支持 发展，成本也已经变得可负担，所以我能够使用它来可视化我们的地质模型。

2、参考文献和相关工作

地质数据的可视化传统上涉及很多 2D 表示：地图、剖面图、地震图和其他 图表。就像大多数类型的地球科学勘探一样，地球物理学需要 3D 来研究2D数据之间的关系。为了聚焦，我们不会详细介绍地球物理学中二维可视化的细节，但我们想要 参考地质学中 3D 表示的一些主要发展。 GOCAD [9] 是该领域的学术发展曾经的一个例子并已经成为商业产品。由于地热、石油、天然气或采矿业都需要地质数据可视化，因此像 CoViz [2] 这样的商业软件解决方案早已处于领先地位并不奇怪。虽然 此类软件大多包含允许表示复杂 3D 数据集的模块，包括也可以联合解释的时间相关信息，这些解决方案很少 为VR技术提供支持。在大多数情况下，这可能是因为 VR 设备的复杂性和高昂的价格。该出版物 [6] 表明，最近的发展 VR 技术（硬件和软件）正在改变这一范式。[3] 在 [7]通过使用 EPIC 的虚幻引擎已经提供了 VR 应用程序。用于地球科学的两个沉浸式可视化的好案例，可以参考 [8] 和 [11]。

3、地球物理数据的 3D 可视化

对我们来说，实现地球物理数据空间分析的第一步是整合可用数据，将来自不同测量方法的数据 组织为具有真实世界坐标的单个 3D 模型是 对于研究地下结构的有用信息非常必要。测量涵盖了大多数应用 地球物理技术，从电剖面到环境 噪声记录（包括地震、电磁测量等）。一旦所有的部件被组装好，就可以进行可视化建模，然后接下来就可以在 VR 中使用创建的模型。

这种简单的两阶段方法初看起来很完美，因为它让我们可以平均分配工作量。理想情况下，第一阶段可以由地质学和地球物理建模专家完成 而在第二阶段，结果将 由具有可视化领域专业知识的人进一步。

4、地理栅格数据

通常，新的测量点的首先可用数据是航空影像（正射影像）、数字高程模型 (DEM) 或某些情况下的地质或地形图。传统地理 信息系统（GIS）仅依赖于二维信息表示，而我们使用 DEM 来提取深度 地形信息以将其传播到其他平坦数据。

DEM 是一种地理参考光栅图像，其中每个 像素包含一个高程值。DEM对于我们构建3D模型必不可少，因为它将用作表示地形的基本输入，并支持多种类型的纹理，包括遥感图像。

为了从 DEM 生成 3D 表面，我们将 光栅图像转换为带有 XYZ 信息的点数据。生成的点云可以在 Paraview [1] 中通过从 GIS 导出属性表，或使用BlenderGIS插件将 shape 文件导入到 Blender [5] 。这两种工具都提供了计算三角曲面几何的算法。因为我们要在VR中渲染模型，对图形硬件要求就更高，必要的话可以在平坦区域中抽取表面几何形状。

曲面模型的主要目的是给观察者 方向感。进一步增强方向感的一个方法是将航空影像或地形图数据 作为表面几何形状的纹理。BlenderGIS 插件支持在同一坐标系中进行精确的地理参考映射（见图 1）。需要注意的是， 栅格数据通常包含大量的像素和 可能与 2 的N次幂不完全匹配， 使用 GIS 中的工具进行一些早期调整通常会 在处理大数据时省去了很多麻烦。

由于地表数据可能会妨碍查看地下信息，因此可能需要使其部分透明。当不需要管理场景中的大量透明图层时这当然是个好主意，但正如我们 将在下一节中看到的，添加多个相交配置文件 数据可以迅速使透明效果管理变得乏味，同时还要考虑避免让用户混淆。另一种技术 是仅绘制表面点，不过这样的问题在于，简单的点集无法向查看者提供深度信息。

以线框模式表示表面可能会为查看者提供更多的深度线索，但它也会使画面混乱，这取决于表面模型的分辨率。这一问题 对于未经过网格抽取处理的表面尤其明显，但至少它们的规则结构有所改善 深度感知。而抽取处理的网格在线框模型下更容易显得混乱，尤其是在没有重新三角化的情况下。

使查看者能够在保留图形计算能力的同时查看表面模型的另一种方法是 使用等高线。这种广泛使用的表示方法 地图上的高度实际上在 3D 中效果很好，使用 GIS 基于初始 DEM 很容易计算等高线。 由于大部分人对等高线都不陌生，并且隐含深度线索的高度轮廓线具有恒定垂直间距，根据我们的经验，它们给观众一个很好的 地形指示，同时最大限度地减少显示混乱（见 图 2）。等高线的唯一缺点是它们 没有表面法线，因此没有照明，就像我们之前提到的简单点集一样。

5、地理矢量数据

现在我们已经了解了如何整合GIS的影像和栅格数据，不过还需要将测量点以及轮廓线矢量数据导入 3D 场景。可以采用 DEM点云导入完全相同的方式导入矢量数据。我们使用简单的几何图形，例如 球体或圆柱体作为具有不同颜色或颜色的字形 缩放以在三维场景中表示不同的数值，字形的大小也可以承载额外的信息。位于表面模型上的字形应该 大到足以穿过它，这样就可以作为地标帮助查看者快速感知地上还是地下。

线数据可以用管（Tube）表示，而不是简单的 线，因为管可以被照亮以获得更好的深度感知。 我们要在表面上表示的线应该被细分，以防止管子完全切穿 几何体。 注意：该技术可以用于 前面提到的轮廓线，但如用于字形会增大 场景中的多边形数量。

多边形数据，尤其是大面积多边形，在3D表达时需要进行特殊的处理。为了避免生成的 3D 多边形穿过模型的表面，我们需要在每个多边形内部插入额外的点。为了让需要渲染的每个多边形面匹配DEM，我们使用GIS 中的裁剪功能创建DEM点云的子集，在此过程中我们使用Delaunnay算法。该过程非常类似于 我们用来生成表面模型，只是块更小。结果可能会变得块化，因为它是绑定的 到原始 DEM 网格的分辨率。考虑到我们 必须对可能的每个多边形重复整个过程 使用GIS导出完整地图更高效 作为地理参考光栅图像并将其覆盖在表面上 几何作为纹理。

6、轮廓数据

一般来说，轮廓数据是一组二维的 表示地震速度或电阻率的图表。这些是通过使用适当的软件对测量数据进行二维反演获得的。这些图表可能会相互交叉（见图 2）。一旦轮廓文件图像准备好以高分辨率导出，它们 必须尽可能准确地放置在 3D 场景中。 我们将这些轮廓文件作为透明背景图像导入平面。接下来，我们需要在表面几何形状和轮廓上至少有两个参考点进行匹配。前面部分介绍的从 GIS 导入的点数据可能是达到此目的的一个不错的选择。首先，必须相应地缩放图像。

7、在 VR 中可视化地质数据

从硬件角度来看， 我们使用HTC [10] 的 Vive 系统主要是因为其精确度和响应式跟踪系统，使我们能够跟踪3.5 x 4.5 米的房间（在我们的例子中），并且支持双手动 6 自由度交互。在软件方面，我们使用 Epic的Unreal Engine 4，因为其功能强大并且对我们使用的VR硬件具有开箱即用的支持，同时也提供了一个抽象层。

要设置我们在 3D 建模器中构建的场景，最好考虑如何将数据呈现给 最终用户，而不是使用模型的整体副本。考虑到来自不同地质的频繁重叠的数据 测量或特征，最好划分场景 对象，以便可以在最终的场景中单独启用或禁用不同的部分。例如一种处理方式是将所有地震剖面作为一个对象导出，然后 创建另一个具有所有电气轮廓文件的对象，从而使最终的场景包含更多的结构。以表面模型为骨干组织场景图的层次结构，我们通常将模型的所有其他部分连接到地面。用于强调某些特征的光源 场景也应该以某种方式锚定，以确保灯光可以根据应该强调的内容移动 （见图 3）。

在我们进入本节的交互部分之前，我们 仍然需要对最终场景进行设置和调整 材料。由于透明胶片不会自动携带来自 3D 建模工具的数据，必须调整材料设置以达到预期的效果。半透明的几个重叠的轮廓文件很快就会变得混乱。另一种方式 解决这个问题的方法是屏蔽掉轮廓背景， 使用图像的 Alpha 通道并保留半透明度 对表面模型的透视效果从而最小化 过程中重叠的透明胶片。

8、在 VR 中与地球物理数据交互

从 4.12 版本开始，虚幻引擎内置了 VR 编辑器模式，使用运动控制器就可以构建 并f 交互调整 3D 场景。

我们尝试根据表面模型放置轮廓文件数据的繁琐任务 。熟悉该过程之后，理论上可以一次操作就放置一个轮廓文件。在实践中，这需要多次调整和 调整。虽然它的速度快，但在用两个拾取光束操纵远处的物体来控制物体时，精度是一个问题。 位置、方向和比例一举一动，如图所示 在图 4 中。

一旦习惯了 VR 编辑器，它就会对准备和检查最终场景的地球物理数据非常有用。我们在展示时遇到的问题在于，VR 编辑器中所展示内容的控制，对于一次性用户来说是困难的。显而易见的解决方案是实现更简单的交互方式， 这将允许我们显示和检查我们的数据，而无需 害怕吓跑用户或让他们打破模式。 每次用户瞄准然后点击某个动作 控制器。 我们决定使用一个简单的飞越隐， 在将运动控制器合二为一的同时按下触发器 方向会将观察者准确地移向该方向。触发按钮最有意义，因为它是 我们可以用来调整的一维模拟输入信号 移动速度。

沉浸式可视化和交互 在我们进入本节的主要部分之前，我们比较模型的桌面和 VR 可视化，我们是 将为读者简要介绍基于 HMD 的 VR 系统与类似系统之间的主要区别 CAVE [4] 或其他大型平铺显示系统，例如力量 墙壁。 除了我们已经看到的明显的价格差异 引言中提到还有其他更实际的考虑。一方面，与轻量级相比 CAVE 中使用的履带式过滤眼镜，HMD 佩戴起来不太舒服。虽然这项技术确实得到了改进，但重量和布线仍然是有问题的问题。 另一方面，头显显然更经济 解决方案不仅来自财务，还来自空间 观点，因为设置系统所需的空间更少。此外，HMD 系统需要较少的维护 和相关的人力资源。 虽然它远非完美，但至少大型 VR 装置让您有可能让其他一些观众站立 尽可能接近从用户中受益的用户 居中投影和移动视差。有了 HMD 没有这样的选择，唯一留给旁观者的就是 看看场景的屏幕视图，虽然它很容易被 投射到墙上。

最后一点是关于视觉质量。要指出的一个事情在于，在比较基于 HMD 的视野时，请牢记 系统到带眼镜的系统，其可见性场 立体视觉受到眼镜尺寸的限制。最多 支持提供的视觉质量的杰出论据 HMD 系统是隐式的无边，平方 360 度 即便是高大上也无法比拟的全景 结束 CAVE 系统。对于受运动影响的人 生病看到自己的身体会有所帮助，因此很不便 与 HMD。 最后，我们关注关于 从桌面升级到地球物理的 VR 可视化 数据及其优缺点。尽管 VR 硬件 已经变得便宜很多，它仍然比一个更贵 没有 HMD 的简单桌面系统。高硬件 规范肯定是因为在渲染过程中必须处理大量数据两次，直到左眼和右眼的最终图像准备好（以帧速率 不会引起晕车）。正如预期的那样，它只是 自然可以使用相同的设备实现更高的帧速率 数据和系统，但在监视器上。更好的深度感知 无疑是 VR 最大的资产之一。首先是移动视差和立体视觉的额外好处 对于新用户来说真的很棒。桌面系统上简单点和线的深度感知是不可能的 移动模型。你唯一需要做的就是移动你的头 周围的场景。这比使用鼠标更容易，并且 键盘，您首先必须学习键绑定和 按钮映射在您了解什么样的轨迹球之前 你正在处理的交互。即使使用 6dof 鼠标 台式机无法竞争，因为该设备专为 专家。 一旦模型缩放到超出跟踪的大小 空间用户需要一种绕过场景的方法。所以VR 必须包含交互，并针对应用程序、可用硬件以及最后但并非最不重要的不同用户进行定制。我们认为这是成败的关键 VR 应用和演示。

如果可以保持交互足够简单，这就是 VR 导航有帮助的地方 用于演示目的。虽然从开发人员的角度来看，尝试使用所有可用程度的 所有按钮的自由，休闲用户非常感谢少花钱。 我们发现，一旦它根据观众的专业程度进行了定制，它就会比使用基本桌面更快地上手 相互作用。但是桌面可视化也有一些优势。一个不容忽视的优势是 通常人们不会仅仅通过看一个 监视器。晕动病只影响一小部分人 用户，但它仍然是 VR 的一个问题。一个较小的问题是 VR 中 2D 文本内容的整体可读性。抖动 并且模糊常常妨碍观看者舒适地阅读。 可读性可以通过 3D 字体挤压来提高，但在 返回这会增加多边形数量。所以这只是一种选择 对于短文本，但又一次阅读可能是个坏主意 无论如何，在 VR 中使用长文本。为了结束本节，我们将 简单说一下分享可视化体验的话题 和其他人。在分析多个地球物理数据时 通常需要专家才能从 3D模型。这反映了不同类型的数据集和 所涉及的测量方法。协作式 VR 需要解决方案来充分解决这个问题。

9、结论

入门级 VR 系统的可用性和质量的提高应该说服犹豫或不情愿的潜在用户 在决定使用 VR 之前尝试这项技术 满足他们的应用需求。特别是我们 发现是用 HMD 表示地球物理模型 而且只有头部跟踪已经成为一件容易的事。进一步 我们了解到，用户与运动控制器的交互可以 学习变得复杂。现在我们已经减少了它 到简单的场景导航，但随着时间的推移，我们肯定会添加更多的交互机制。我们接下来要做的事情 喜欢在这种情况下研究的是基于用户视角和模型的不同交互范式的转变 与用户规模的比例。最后我们注意到分布式和/或 同地实时协作 VR 是必要的。这是 当然是一项复杂的任务，涉及网络通信和数据共享主题 [2]。在我们看来，这是 唯一有效的选择来规避我们尝试过的问题 与基于 HMD 的系统分享 VR 体验。

原文链接：http://www.bimant.com/blog/ue4-geology-visualization/