一种雷达气象数据三维重建方法及系统

1.本发明属于三维重建技术领域，尤其涉及一种基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法及系统。


背景技术：

2.多普勒天气雷达是探测中小尺度对流天气系统及其强度、分布、发展和演变的重要手段之一，具有很高的时间和空间分辨率，为灾害性天气预警预报准确率的提高发挥了重要作用。近年来，我国已初步建成多普勒天气雷达组网。但目前多普勒天气雷达数据通常以二维图像的形式展示，难以反映真实云的空间结构，具有一定的局限性。
3.科学计算可视化是20世纪80年代后期提出并发展起来的一个新的研究领域。其中的三维可视化技术，是指运用计算机图形学、计算机图像处理等技术，将计算过程与计算结果产生的数据转换为三维图像，在屏幕上显示出来，以进行交互处理的理论、方法和技术。这种技术可以很大程度上发掘雷达回波数据中的有效信息，为气象研究人员分析云体结构提供了一种新的方式。
4.相对于二维平面的产品显示，三维可视化技术可以将雷达数据对应的三维图像直接重建在计算机屏幕上显示出来，使气象研究人员对天气雷达回波数据更加直观地进行理解，更有效的分析出整个回波的轮廓及云体内部结构。
5.三维重建的算法有很多，主要可分为两类：一类是基于断层轮廓线的重建表面，即把三维数据分割成若干个二维切面并对每个切面计算其切面的等值线，再将这些等值线连接成等值曲面；二是基于体素的等值面重建，即对由三维点云组成的体数据场中的每个体素加以分析，提取等值面信息，再将这些等值面连接成等值曲面。其中，移动立方体法(marching cubes，mc)是沿用至今且颇具影响力的体素等值面重建算法之一，其基本思想是：将三维空间的物体在笛卡尔直角坐标系下分解为若干立方体体素，每个体素由上下相邻两层的8个顶点组成，将每个体素的8个顶点和给定等值面阈值进行比较来构建体素的状态表，然后根据体素状态表找出体素的与等值面相交的边，通过线性插值计算相交边与等值面的交点和交点的法向量，最后使用三角形面片按照一定的拓扑结构将所有的等值点连接成等值面。由于mc算法是通过插值找出等值点，且气象数据量庞大，大量的插值会使重建的速度降低和降低数据的真实性，不利于实时场景的交互，甚至插值还可能会产生不存在的点，导致产生回波盲区和无回波区；mc算法适用于规则的网格数据，但由于气象数据具有不规则性，导致mc算法不能直接处理气象数据。
6.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
7.(1)mc算法是通过插值找出等值点，且气象数据量庞大，大量的插值会使重建的速度降低和降低数据的真实性，不利于实时场景的交互，甚至插值还可能会产生不存在的点，导致产生回波盲区和无回波区。
8.(2)mc算法适用于规则的网格数据，但由于气象数据具有不规则性，导致mc算法不能直接处理气象数据，因此不能直接处理气象数据。


技术实现要素：

9.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法及系统。
10.本发明是这样实现的，一种基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法，所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法包括：
11.步骤一，对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；
12.步骤二，选取相邻两仰角、两径向、两径向距离构建拟梯形六面体体素，保存六面体体素的最大最小值；
13.步骤三，遍历每一个体素，通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，若满足，则进行步骤四，若不满足，该体素不进行处理；
14.步骤四，将体素的8个顶点的值与给定的阈值进行比较，构建该体素的状态表，根据状态表，得到与等值面相交的体素的棱边，通过线性插值，计算体素棱边和等值面的交点，计算三角面片中各个顶点的法向量，将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片。
15.进一步，所述对雷达基数据进行归一化处理，是以最低仰角的径向数和径向上探测到的点数为标准进行数据的归一化处理，从径向上最后一点开始，根据径向分辨率，计算出该点的径向距离，并将该点的值记为0，直到该仰角上的径向和径向上的点数与标准径向数和径向上的点数相等。
16.进一步，所述构建拟梯形六面体体素，从最低仰角开始，选取与其相邻的仰角，分别在两个仰角上从第一个方位角开始，选取与其相邻的方位角。
17.进一步，所述构建拟梯形六面体体素还包括分别从两个方位角上的第一个径向距离开始，选取与其相邻的径向距离来构建单位拟梯形六面体。每个仰角的最后一个方位角和第一个方位角相连接，每个方位角的最后一个径向距离和最后一个仰角不进行构建，假设拟梯形六面体的某个顶点坐标为(qi,jj,rk)，其中qi为第i个扫描锥面的仰角角度，jj为仰角上第j个方位角，rk为方位角上第k个径向距离，则剩余7个顶点的坐标分别为(qi,jj,r
k+1
)，(qi,j
j+1
,rk)，(qi,j
j+1
,r
k+1
)，(q
i+1
,jj,rk)，(q
i+1
,jj,r
k+1
)，(q
i+1
,j
j+1
,rk)，(q
i+1
,j
j+1
,r
k+1
)。
18.本发明的另一目的在于提供一种基于改进marchingcubes算法的雷达气象数据三维重建系统，所述基于改进marchingcubes算法的雷达气象数据三维重建系统包括：
19.数据处理模块，用于对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；
20.体素构建模块，用于根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素；
21.最值判断模块，用于通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，提高运行速度。
22.进一步，所述系统还包括数据存储模块，用于对数据处理过程中产生的数据进行存储。
23.进一步，所述数据存储模块使用sql服务对数据进行存储。
24.本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法的步骤。
25.本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述
计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法的步骤。
26.本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统。
27.结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
28.第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
29.(1)本发明对数据进行归一化处理，使mc算法能直接利用气象数据，也可以使重建的结果真实可信。
30.(2)本发明根据根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素，降低了重建所需的体素的个数，避免了大量的插值，提升了重建的速度，也使得重建效果真实可信。
31.(3)本发明加入最大最小值判断，进一步提升了重建的速度。
32.第二，本发明提供的算法将雷达数据从二维平面展示扩展到三维空间立体展示，全方位的将雷达数据重建显示出来，更加直观地真实地感受到雷达数据重建效果，同时三维交互使得能够全方位观察分析雷达数据，对于气象研究人员把握回波强度的演变有一定的意义。
33.第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
34.(1)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：
35.目前，雷达数据的可视化是气象学中主要发展趋势，通过对雷达数据的分析，有利于实现把握雷达数据回波强度演变的趋势。但目前绝大多数的雷达数据可视化软件只在二维平面对特定层雷达数据进行显示，难以全方位的展示整个雷达数据，不利于气象研究人员观察和分析。本发明对雷达数据进行三维重建，直观地真实地将整个雷达数据进行重建，利于气象研究人员观察，对于气象研究人员把握回波强度演变有一定的意义，进而提高天气预报的准确率。
36.(2)本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
37.一直以来，进行三维重建都需要进行繁琐的插值和消耗大量的时间，尤其是在进行雷达数据的重建，不利于实时交互。基于此，本发明使用雷达基数据作为构建重建所需的最小体素，通过实验证明，该构建方法可以大幅度的降低体素的个数，避免进行繁琐插值，加快了重建的速度，满足实时场景的交互。
38.(3)本发明的技术方案是否克服了技术偏见：
39.目前，随着可视化技术的发展，三维重建逐渐走向成熟，但主要应用于医学图像的成像等。本发明以三维重建中经典的mc算法为基础，通过直接使用雷达基数据构建重建所需的最小体素，同时加入最值判断，在保证图像质量的前提下，加快了重建的速度，解决了mc算法对雷达数据进行重建的缺陷。
附图说明
40.图1是本发明实施例提供的nbv-mc算法流程图；
41.图2是本发明实施例提供的雷达基数据构建拟梯形六面体体素示意图；
42.图3是本发明实施例提供的15dbz重建效果图；
43.图4是本发明实施例提供的25dbz重建效果图；
44.图5是本发明实施例提供的35dbz重建效果图。
具体实施方式
45.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
46.如图1所示，本发明实施例提供的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法包括以下步骤：
47.s101，对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；
48.s102，选取相邻两仰角、两径向、两径向距离构建拟梯形六面体体素，保存六面体体素的最大最小值；
49.s103，遍历每一个体素，通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，若满足，则进行步骤四，若不满足，该体素不进行处理；
50.s104，将体素的8个顶点的值与给定的阈值进行比较，构建该体素的状态表，根据状态表，得到与等值面相交的体素的棱边，通过线性插值，计算体素棱边和等值面的交点，计算三角面片中各个顶点的法向量，将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片。
51.本发明实施例提供的三维重建方法的信号和数据处理过程如下：
52.s101，对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理：雷达数据的坐标系统和单位通常不同于计算机系统，因此需要将雷达数据进行坐标转换和归一化处理，以便后续处理的方便性和准确性。
53.s102，选取相邻两仰角、两径向、两径向距离构建拟梯形六面体体素，保存六面体体素的最大最小值：该步骤的目的是将雷达数据转换为拟梯形六面体体素，并保存该体素的最大最小值，以便后续的最值判断模块快速识别出包含有用信息的体素。
54.s103，遍历每一个体素，通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，若满足，则进行步骤四，若不满足，该体素不进行处理：该步骤的目的是快速识别出包含有用信息的体素，避免对无用体素的处理，从而提高重建速度。
55.s104，将体素的8个顶点的值与给定的阈值进行比较，构建该体素的状态表，根据状态表，得到与等值面相交的体素的棱边，通过线性插值，计算体素棱边和等值面的交点，计算三角面片中各个顶点的法向量，将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片：该步骤的目的是使用改进的marching cubes算法，根据体素的状态表，构建与等值面相交的体素的棱边和交点，并计算三角面片的法向量，最终将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片，从而实现对雷达气象数据的三维重建。
56.本发明实施例提供的三维重建方法的优点和积极效果包括：
57.1)通过改进的marching cubes算法，可以更好地适应雷达数据的非均匀分布特
点，提高重建精度；
58.2)通过体素的最大最小值判断，可以快速识别出包含有用信息的体素，避免对无用体素的处理，从而提高重建速度；
59.3)通过拓扑结构连接交点，可以避免出现孤立的三角面片，提高重建效果和美观度；
60.4)该方法可以广泛应用于雷达气象数据的三维重建，具有较高的实用性和应用价值。
61.针对雷达数据的不规则性导致其不能直接适用于mc算法，对原始雷达数据进行归一化处理，保证每个仰角包含的径向数和每根径向上包含的数据点的个数是相同的。
62.一般来说，在原始雷达数据文件中，最低仰角的探测到的径向数和每根径向上数据点的个数是最多的，因此，以最低仰角的径向数和径向上探测到的点数为标准进行数据的归一化处理：从径向上最后一点开始，根据径向分辨率，计算出该点的径向距离，并将该点的值记为0，直到该仰角上的径向和径向上的点数与标准径向数和径向上的点数相等。
63.为了避免大量的插值，减少体素的数量，提升重建速度。针对雷达基数据的存储特点，从三维极坐标角度构建拟梯形六面体作为体素。从最低仰角开始，选取与其相邻的仰角，分别在两个仰角上从第一个方位角开始，选取与其相邻的方位角，再分别从两个方位角上的第一个径向距离开始，选取与其相邻的径向距离来构建单位拟梯形六面体。每个仰角的最后一个方位角和第一个方位角相连接，每个方位角的最后一个径向距离和最后一个仰角不进行构建。
64.假设拟梯形六面体的某个顶点坐标为(qi,jj,rk)，其中qi为第i个扫描锥面的仰角角度，jj为仰角上第j个方位角，rk为方位角上第k个径向距离，则剩余7个顶点的坐标分别为(qi,jj,r
k+1
)，(qi,j
j+1
,rk)，(qi,j
j+1
,r
k+1
)，(q
i+1
,jj,rk)，(q
i+1
,jj,r
k+1
)，(q
i+1
,j
j+1
,rk)，(q
i+1
,j
j+1
,r
k+1
)。如图2所示。
65.在寻找构成等值面的三角面片时，mc算法需要对所有体素进行遍历，但是在所有体素中能找出三角面片的体素只占一小部分，其中还存在许多不需要处理的无用体素，处理这些无用体素往往浪费大量的时间和内存。
66.为了进一步提升重建速度，本文提出了使用最大最小值判断的方法来避免对无用体素的处理。该方法是在构建拟梯形六面体时，保存每个六面体8个顶点中的最大值和最小值；在遍历时若六面体的最小值大于等值面值，或者最大值小于等值面值，则该六面体不包含构成等值面的三角面片，也就无需处理该六面体，从而提高了运行速度。
67.本发明实施例提供的基于改进marchingcubes算法的雷达气象数据三维重建系统包括：
68.数据处理模块，用于对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；
69.体素构建模块，用于根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素；
70.最值判断模块，用于通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，提高运行速度。
71.本发明实施例提供的三维重建系统的工作流程如下：
72.1)数据处理模块：该模块的主要功能是对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理。雷达数据基本上是以体数据形式存在的，需要进行坐标转换和归一化，以便后续的体
素构建和最值判断模块能够准确地处理数据。
73.2)体素构建模块：该模块的主要功能是根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素。传统的marching cubes算法是基于正方体体素构建的，但雷达数据通常是非均匀分布的，因此需要对marching cubes算法进行改进，以适应雷达数据的特点。改进后的算法可以根据雷达数据的高度和强度等特征构建拟梯形六面体体素，使得体素数量更少，同时保证了重建结果的精度。
74.3)最值判断模块：该模块的主要功能是通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，以提高运行速度。由于雷达数据通常是稀疏的，只有少数体素包含有用信息，因此在重建过程中需要快速识别出这些体素，避免对无用体素的处理，从而提高重建速度。
75.综上所述，该三维重建系统通过数据处理模块对雷达数据进行归一化处理，通过体素构建模块将雷达数据转换为拟梯形六面体体素，并通过最值判断模块快速识别出包含有用信息的体素，从而实现了对雷达气象数据的高效三维重建。
76.进一步，所述系统还包括数据存储模块，用于对数据处理过程中产生的数据进行存储。
77.进一步，所述数据存储模块使用sql服务对数据进行存储。
78.将本发明应用实施例提供的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法应用于计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法的步骤。
79.将本发明应用实施例提供的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法应用于信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统。
80.应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
81.本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
82.选取回波强度值为15dbz，25dbz，35dbz作为三维重建等值面的阈值来说明nbv-mc算法的重建效果，重建效果分别如图3、图4、图5所示。
83.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一，对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；步骤二，选取相邻两仰角、两径向、两径向距离构建拟梯形六面体体素，保存六面体体素的最大最小值；步骤三，遍历每一个体素，通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，若满足，则进行步骤四，若不满足，该体素不进行处理；步骤四，将体素的8个顶点的值与给定的阈值进行比较，构建该体素的状态表，根据状态表，得到与等值面相交的体素的棱边，通过线性插值，计算体素棱边和等值面的交点，计算三角面片中各个顶点的法向量，将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片。2.根据权利要求1所述的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法，其特征在于，所述对雷达基数据进行归一化处理，是以最低仰角的径向数和径向上探测到的点数为标准进行数据的归一化处理，从径向上最后一点开始，根据径向分辨率，计算出该点的径向距离，并将该点的值记为0，直到该仰角上的径向和径向上的点数与标准径向数和径向上的点数相等。3.根据权利要求1所述的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法，其特征在于，所述构建拟梯形六面体体素，从最低仰角开始，选取与其相邻的仰角，分别在两个仰角上从第一个方位角开始，选取与其相邻的方位角。4.根据权利要求3所述的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法，其特征在于，所述构建拟梯形六面体体素还包括分别从两个方位角上的第一个径向距离开始，选取与其相邻的径向距离来构建单位拟梯形六面体，每个仰角的最后一个方位角和第一个方位角相连接，每个方位角的最后一个径向距离和最后一个仰角不进行构建，假设拟梯形六面体的某个顶点坐标为(q
i
,j
j
,r
k
)，其中q
i
为第i个扫描锥面的仰角角度，j
j
为仰角上第j个方位角，r
k
为方位角上第k个径向距离，则剩余7个顶点的坐标分别为(q
i
,j
j
,r
k+1
)，(q
i
,j
j+1
,r
k
)，(q
i
,j
j+1
,r
k+1
)，(q
i+1
,j
j
,r
k
)，(q
i+1
,j
j
,r
k+1
)，(q
i+1
,j
j+1
,r
k
)，(q
i+1
,j
j+1
,r
k+1
)。5.一种实施如权利要求1-4任意一项所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统，其特征在于，所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统包括：数据处理模块，用于对完成坐标转换的雷达基数据进行归一化处理；体素构建模块，用于根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素；最值判断模块，用于通过体素的最大最小值来判断该体素是否需要处理，提高运行速度。6.根据权利要求5所述的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统，其特征在于，所述系统还包括数据存储模块，用于对数据处理过程中产生的数据进行存储。7.根据权利要求6所述的基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统，其特征在于，所述数据存储模块使用sql服务对数据进行存储。8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存
储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4任意一项所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4任意一项所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建方法的步骤。10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求5-7任意一项所述基于改进marching cubes算法的雷达气象数据三维重建系统。

技术总结
本发明属于三维重建技术领域，公开了一种基于改进MarchingCubes算法的雷达气象数据三维重建方法及系统，最大最小值来判断该体素是否需要处理，若满足，则构建该体素的状态表，根据状态表，得到与等值面相交的体素的棱边，通过线性插值，计算体素棱边和等值面的交点，计算三角面片中各个顶点的法向量，将所有交点按照一定的拓扑结构连接成三角面片，若不满足，该体素不进行处理。本发明对数据进行归一化处理，使MC算法能直接利用气象数据，使重建的结果真实可信。本发明根据雷达数据特点构建拟梯形六面体体素，并加入最大最小值判断，提升了重建的速度。重建的速度。重建的速度。


技术研发人员：魏敏 李足镇
受保护的技术使用者：成都信息工程大学
技术研发日：2023.06.13
技术公布日：2023/10/11