Abstract
Автоматизовані системи для візуалізації ландшафтів набули значного поширення порівняно із створенням тривимірних світів вручну через свою простоту та швидкість. Основними проблемами наявних рішень є їх недостатня реалістичність для великих масштабів, обмеженість засобів для деталізації результатів, продуктивність візуалізації. Вирішення таких проблем потребує значних апаратних ресурсів для забезпечення як якості, так і швидкості візуалізації. Побудовано метод економного використання обчислювальних ресурсів при візуалізації природних і антропогенних ландшафтів. Особливостями побудованого методу є використання дворівневого кешування та серіалізація контейнерів. Перший рівень кешу – оперативна пам'ять системи, де зберігаються останні згенеровані або завантажені контейнери. Другий рівень – дисковий простір системи, куди відбувається серіалізація контейнерів із кешу першого рівня. Використано компактний бінарний формат для серіалізації об'єктів, що дало змогу уникнути надлишкових даних, і як наслідок, зменшити витрати пам'яті. Рішення практично реалізовано у вигляді програмної бібліотеки із набором сервісів для контейнеризації тривимірних сцен LandscapeGen: Containerization. Візуалізовані системою антропогенні та природні ландшафти характеризуються відсутністю артефактів, адаптацією антропогенних об'єктів до природних ландшафтів. Значною перевагою розробленого програмного забезпечення є можливість використання згенерованих ним зображень у сторонніх застосунках. Проаналізовано ефективність побудованого методу для більше як 300 візуалізацій з різними вхідними даними, які є ключовими для визначення складності моделі візуалізації. Часові витрати на візуалізацію порівняно для випадків з кешуванням в оперативній пам'яті, у файловій системі та без кешування. Розроблений метод контейнеризації дає економію часу не менше як на 80 % для випадків як використання кешу першого, так і другого рівнів. Отримані результати засвідчують ефективність та масштабованість розробленого методу контейнеризації.
Publisher
Ukrainian National Forestry University
Reference9 articles.
1. Biljecki, F., Kumar, K., & Nagel, C. (2018). CityGML Application Domain Extension (ADE): overview of developments. Open Geospatial Data, Software and Standards 3.1, 13 p. https://doi.org/10.1186/s40965-018-0055-6
2. Brasebin, M., Christophe, S., Jacquinod, F., Vinesse, A., & Mahon, H. (2016). 3D Geovisualization & Stylization to Manage Comprehensive and Participative Local Urban Plans. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-2/W1., 83–91. https://doi.org/10.5194/isprs-annals- IV-2- W1-83-2016
3. Bushnaief, J., & Czatrowski, P. (2014). Solving Visibility and Streaming in The Witcher 3: Wild Hunt with Umbra 3. GDC Vault. Retrieved from: www.gdcvault.com.
4. Level Streaming Overview. (2021). Unreal Engine. Retrieved from: https://docs.unrealengine.com/en-US/BuildingWorlds/LevelStreaming/Overview/index.html.
5. Merino, L., Fuchs, J., Blumenschein, M., Anslow, C., Ghafari, M., et. al. (2017). On the impact of the medium in the effectiveness of 3D software visualizations. IEEE Working Conference on Software Visualization (VISSOFT), 11–21. https://doi.org/10.1109/VISSOFT.2017.17