地學空間信息的建模與可視化有助于幫助用戶直觀地了解地學信息空間分布，是進行空間信息輔助決策的重要手段。本書系統(tǒng)闡述了地學領(lǐng)域大規(guī)模地形、水面及河流、真三維層狀地質(zhì)體和規(guī)則體三維場、地球物理勘探數(shù)據(jù)、天氣雷達數(shù)據(jù)以及地理多維屬性信息建模和可視化的理論和方法。本書作者在地學空間信息可視化領(lǐng)域從事過十多年研究工作，本書內(nèi)容是作者近些年來主持國家自然科學基金、國家科技重大專項、國家深部探測專項、科技部科技支撐項目等多個國家及企業(yè)項目的研究成果，抓住了地學空間信息建模與可視化的難點和要點，具有很好的前瞻性和實用性。本書適用于地質(zhì)學、地球物理學、氣象學、地理信息系統(tǒng)及其他與地學相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教學參考書，也可作為地學領(lǐng)域相關(guān)研究人員的參考書。

芮小平，1975年生，博士（后），中國科學院大學副教授，碩士研究生導師，美國威斯康星大學（麥迪遜）訪問學者。主要從事地理信息系統(tǒng)理論與應用方面的研究，研究方向包括空間信息可視化、基于GIS的應急決策方法、路徑優(yōu)化與資源分配問題等。現(xiàn)為《地理與地理信息科學》雜志編委，中國系統(tǒng)仿真協(xié)會會員，中國科學院大學《地理信息系統(tǒng)》校級優(yōu)秀課程主講教師，國內(nèi)外各種GIS相關(guān)主流雜志的審稿專家。近幾年，先后主持了國家自然科學基金項目“多維空間信息可視化方法研究”、國家科技重大專項油氣專項專題“煤層氣地面集輸?shù)乩硇畔⑾到y(tǒng)研究”和水專項專題“三峽庫區(qū)流域水污染防治三維可視化平臺系統(tǒng)研制”、國家科技支撐計劃專題“餐廚垃圾智能收運與調(diào)度方法研究”、國家深部探測專項專題“深部探測數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)三維可視化系統(tǒng)”和北京市重大專項課題“房山張坊地區(qū)巖溶發(fā)育機理研究”等14項國家縱向項目和5項橫向科研項目；參與了國家973項目專題“GIS支持的人類活動條件下區(qū)域地下水系統(tǒng)響應”和中國科學院重大戰(zhàn)略性先導專項課題“煤田自燃中的碳排放”等8項。2008年獲得國家測繪科技進步二等獎（排名第6）。已發(fā)表論文80余篇（其中被國際論文三大檢索機構(gòu)檢收錄的論文達30余篇），編寫GIS開發(fā)相關(guān)教材1部。獲得軟件著作權(quán)12項和國家發(fā)明專利2項（排名第二）。    于雪濤，1984年生，博士，石家莊鐵道大學講師。主要是從事地理信息系統(tǒng)的開發(fā)與應用研究，研究方向包括GIS在氣象學中的應用、交通地理信息系統(tǒng)等。近兩年主持了河北省自然科學基金1項，河北省社會科學基金1項。目前已發(fā)表論文10余篇（其中被SCI或EI檢索論文4篇），參與編寫GIS開發(fā)相關(guān)教材1部。

第1章 引言 1
1．1 可視化技術(shù)的產(chǎn)生 3
1．2 數(shù)據(jù)可視化 4
1．3 信息可視化 9
1．4 地理空間信息的可視化 14
1．5 本書主要內(nèi)容及其框架 16
參考文獻 17
第2章 空間數(shù)據(jù)的處理 19
2．1 多重二次曲面函數(shù)插值法 21
2．1．1 多重二次曲面函數(shù)插值法的數(shù)學原理 22
2．1．2 多重二次曲面函數(shù)插值的數(shù)值求解過程 22
2．1．3 多重二次曲面函數(shù)插值的實現(xiàn)方法 23
2．2 基于超曲面樣條函數(shù)的真三維數(shù)據(jù)插值法 23
2．2．1 曲面樣條函數(shù)簡介 24
2．2．2 超曲面樣條函數(shù)原理 25
2．2．3 超曲面樣條函數(shù)插值算法的實例驗證 26
2．3 本章小結(jié) 28
參考文獻 28
第3章 大規(guī)模地形可視化 31
3．1 地形可視化研究現(xiàn)狀 33
3．1．1 基于分形技術(shù)的地形可視化 33
3．1．2 基于真實地形數(shù)據(jù)的地形可視化 34
3．2 一種基于Perlin噪聲函數(shù)的地形生成方法 37
3．2．1 Perlin噪聲函數(shù)簡介 37
3．2．2 二維Perlin噪聲函數(shù)的構(gòu)造 38
3．2．3 具有多層細節(jié)的地形生成方法 39
3．2．4 用Perlin噪聲函數(shù)繪制地形的實例 40
3．3 基于Morton碼的地形簡化方法 40
3．3．1 Morton碼的基本概念 40
3．3．2 基于Morton碼的地形簡化算法 41
3．3．3 用Morton碼進行地形簡化的應用實例 42
3．3．4 基于Morton碼的地形簡化算法優(yōu)缺點討論 43
3．4 基于不完全四叉樹的LOD方法 43
3．4．1 實時連續(xù)LOD的特征 44
3．4．2 基于不完全四叉樹LOD技術(shù)的基本原理 45
3．4．3 四叉樹節(jié)點的快速訪問 49
3．4．4 基于不完全四叉樹LOD技術(shù)的研究實例 52
3．4．5 算法討論 54
3．5 一種改進的ROAM算法 54
3．5．1 ROAM算法簡介 54
3．5．2 改進的ROAM算法 56
3．5．3 應用實例 59
3．5．4 算法討論 60
3．6 基于球面索引的三維地形可視化 61
3．6．1 連續(xù)球面地形LOD算法――Spherical ROAM 61
3．6．2 海量地形分頁渲染技術(shù) 64
3．7 在地形上的疊加數(shù)據(jù) 66
3．7．1 在DEM上疊加紋理圖像 66
3．7．2 在DEM上疊加矢量數(shù)據(jù) 67
3．7．3 數(shù)據(jù)疊加的應用實例 69
3．8 在地形上疊加三維模型 70
3．9 本章小結(jié) 71
參考文獻 71
第4章 水面的可視化 75
4．1 基于中心差分法的理想水面可視化 77
4．1．1 三維水體模擬研究簡介 77
4．1．2 方法原理 78
4．1．3 應用實例 82
4．2 流動河流的三維可視化算法 84
4．2．1 河道邊界的提取 84
4．2．2 基于速度場的自適應河流模擬 86
4．3 本章小結(jié) 94
參考文獻 95
第5章 真三維空間信息可視化 97
5．1 真三維可視化的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 99
5．1．1 基于面模型的構(gòu)模 100
5．1．2 基于體模型的構(gòu)模 101
5．1．3 混合建模 104
5．2 基于VRML的三維地質(zhì)體可視化方法 105
5．2．1 原始數(shù)據(jù)的組織 105
5．2．2 地質(zhì)體三維可視化的實現(xiàn)過程 106
5．2．3 在VRML環(huán)境下實現(xiàn)地質(zhì)體三維可視化 107
5．2．4 應用實例及結(jié)論 108
5．3 基于三棱柱的層狀體可視化 108
5．3．1 數(shù)據(jù)處理與體元描述 109
5．3．2 切割點的求解 110
5．3．3 三棱柱的剖分 110
5．3．4 應用實例 112
5．4 基于切片法的規(guī)則體可視化 114
5．4．1 用切片法實現(xiàn)規(guī)則體體視化的基本原理 114
5．4．2 用切片法實現(xiàn)規(guī)則體體視化的過程 115
5．5 基于八叉樹結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)簡化技術(shù) 116
5．5．1 八叉樹結(jié)構(gòu)的定義 117
5．5．2 八叉樹節(jié)點的快速訪問 118
5．5．3 八叉樹的優(yōu)點 119
5．6 基于小波的三維數(shù)據(jù)可視化 120
5．6．1 小波變換及其基本概念 120
5．6．2 多分辨分析與Mallat算法 122
5．6．3 三維小波及其在三維數(shù)據(jù)可視化中的應用 126
5．7 本章小結(jié) 129
參考文獻 129
第6章 地球物理勘探數(shù)據(jù)可視化 133
6．1 CSAMT電法數(shù)據(jù)三維可視化 135
6．1．1 CSAMT數(shù)據(jù)格式與組織 135
6．1．2 CSAMT數(shù)據(jù)的插值方法 137
6．1．3 構(gòu)建CSAMT場數(shù)據(jù)與虛擬切片滑動控制器 138
6．1．4 測線模型的實例 139
6．2 SGY地震數(shù)據(jù)三維可視化算法 141
6．2．1 讀取地震勘探數(shù)據(jù) 143
6．2．2 建立紋理 143
6．2．3 紋理空間映射 144
6．3 重磁數(shù)據(jù)的三維可視化 145
6．3．1 讀取重力（磁法）勘探數(shù)據(jù) 146
6．3．2 建立頂點緩存 146
6．3．3 計算索引緩存 147
6．3．4 進行空間變換 147
6．3．5 頂點著色 148
6．4 綜合地球物理資料索引結(jié)構(gòu)的快速建立 149
6．4．1 綜合地球物理資料空間索引的分割方法 149
6．4．2 綜合地球物理資料數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的遞歸生成 150
6．4．3 快速空間查詢算法 153
6．4．4 快速異常范圍值空間定位算法 154
6．4．5 查詢結(jié)果的快速排序算法 154
6．4．6 地球物理資料的添加與刪除算法 155
參考文獻 156
第7章 天氣雷達數(shù)據(jù)可視化 157
7．1 天氣雷達簡介 159
7．2 713型天氣雷達數(shù)據(jù)可視化 159
7．2．1 數(shù)據(jù)及格式說明 159
7．2．2 數(shù)據(jù)的判讀 160
7．2．3 數(shù)據(jù)的顯示 160
7．2．4 結(jié)論 163
7．3 新一代天氣雷達數(shù)據(jù)可視化 163
7．3．1 雷達基數(shù)據(jù)的可視化 164
7．3．2 雷達導出產(chǎn)品的可視化 170
參考文獻 176
第8章 多維信息可視化 179
8．1 多維信息可視化研究綜述 181
8．1．1 多維信息可視化技術(shù)的分類 181
8．1．2 空間多維信息可視化技術(shù)研究現(xiàn)狀 182
8．2 基于SOM的多維信息可視化 186
8．2．1 SOM基本原理 186
8．2．2 SOM的訓練算法 187
8．2．3 SOM的質(zhì)量評估 188
8．2．4 原型矢量的初始化方法 189
8．2．5 矢量投影 189
8．2．6 用SOM實現(xiàn)多維信息可視化 190
8．2．7 SOM的多維信息可視化的應用實例 194
8．3 基于彈性網(wǎng)絡(luò)圖的多維信息可視化 197
8．3．1 彈性網(wǎng)絡(luò)圖 197
8．3．2 自適應彈性網(wǎng)絡(luò)圖 200
8．3．3 彈性網(wǎng)的自動學習過程 201
8．3．4 構(gòu)建彈性網(wǎng)絡(luò)圖 202
8．3．5 用彈性網(wǎng)絡(luò)圖實現(xiàn)多維信息可視化 203
8．3．6 彈性網(wǎng)絡(luò)圖可視化的應用實例 203
8．4 流形學習的空間高維數(shù)據(jù)降維研究 207
8．4．1 流形學習算法介紹 207
8．4．2 等距映射 207
8．4．3 局部線性嵌入 209
8．5 LLE-SOFM耦合模型的多維數(shù)據(jù)可視化算法 210
8．5．1 方法原理 210
8．5．2 LLE-SOFM的應用實例 213
8．6 基于空間自相關(guān)的支持向量機空間聚類 214
8．6．1 方法原理簡介 215
8．6．2 基于Moran的樣本集選擇 216
8．7 本章小結(jié) 217
參考文獻 217
第9章 可視化空間信息挖掘 221
9．1 數(shù)據(jù)挖掘理論簡介 223
9．2 可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 224
9．2．1 Keim提出的分類體系 224
9．2．2 Card提出的分類體系 226
9．3 可視化技術(shù)在空間信息挖掘中的應用 227
9．4 本章小結(jié) 229
參考文獻 229
附錄A Oracle Spatial的空間數(shù)據(jù)組織方案 231
附錄B 基于ArcSDE C API函數(shù)的客戶端設(shè)計方法 241
附錄C 三維場景交互性設(shè)計 249