Title: Interactive Visualization of Vector Data on Heightfields
Language: English
Authors: Zechmeister, Silvana 
Keywords: Ansichtsabhängige Visualisierung; Rendern von Vektordaten
View-dependent Visualization; Vector Data Rendering
Advisor: Gröller, Eduard  
Issue Date: 2020
Number of Pages: 107
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Die präzise Visualisierung großer Mengen georeferenzierter Vektordaten auf Höhenfeldern in Echtzeit ist ein häufiges Problem im Bereich von geographischen Informationssystemen (GIS). Vektordaten bestehen in der Regel aus Linien und Polygonen, die Objekte wie Straßen, Flüsse, Gebäude und Parks darstellen. Die interaktive Erkundung dieser Vektorobjekte in weitläufigen virtuellen 3D Umgebungen und der daraus resultierende große Zoombereich stellen eine zusätzliche Leistungsherausforderung für deren Visualisierung dar. In solch weitläufigen Umgebungen ist es schwierig, eine klare Sichtbarkeit aller Objekte von Interesse sowohl in der Gesamtübersicht als auch ihrer Details in Nahansichten zu gewährleisten. In dieser Arbeit wird eine bildschirmbasierte Visualisierungsmethode für Vektordaten vorgestellt, die zwei verschiedene Ansätze kombiniert, einen statischen und einen dynamischen Ansatz, um das Verhalten und die Sichtbarkeit der entsprechenden Vektorobjekte kontrollieren zu können. Die Vektordaten können Objekte aus der realen Welt darstellen, und um ihre relative Größe zum Rest der 3D Szene zu erhalten, wird für den statischen Ansatz eine konstante Objektgröße verwendet. Dieses statische Verhalten kann jedoch dazu führen, dass Vektorobjekte beim Herauszoomen verschwinden. Da Linien aufgrund ihrer geringen Breite besonders betroffen sind, werden sie beim dynamischen Ansatz entsprechend der aktuellen Ansicht skaliert, um auch aus der Ferne gut sichtbar zu sein. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, dass beide bildschirmbasierten Visualisierungsansätze in realen Anwendungsfällen eines raumbezogenen Entscheidungsunterstützungssystems mit weitläufigen Umgebungen und Vektordaten, die aus mehreren Millionen von Eckpunkten bestehen, angewendet werden können und dennoch eine Echtzeitleistung bieten. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die vorgeschlagene bildschirmbasierte Visualisierungsmethode im Vergleich zu einer volumenbasierten Visualisierung einen größeren Render-Overhead erzeugt, aber bei großen Vektordatensätzen die neue Methode diese übertrifft.

The accurate visualization of huge amounts of georeferenced vector data on heightfields in real-time is a common problem in the field of geographic information systems (GIS). Vector data usually consist of lines and polygons, which represent objects such as roads, rivers, buildings, and parks. The interactive exploration of these vector entities in large-scale virtual 3D environments and the resulting large zoom range pose an additional performance challenge for their visualization. Ensuring clear visibility of all objects of interest in overview and of their details in close-up views is difficult in such large-scale environments. In this thesis, a screen-based visualization method of vector data is proposed, which combines two different approaches, a static and a dynamic approach, to control the behavior and the visibility of the corresponding vector entities. The vector data can represent real-world objects and to preserve their relative size to the rest of the 3D world, a constant object size is used for the static approach. But, this static behavior can cause vector entities to disappear when zooming out. Since lines are especially affected due to their small width, the dynamic approach scales them according to the current view in order to be clearly visible even from far away. The evaluation results show that both screen-based visualization approaches can be applied in real-world use cases of a geospatial decision support system with large-scale environments and vector data consisting of several millions of vertices and still provide real-time performance. The results also highlight that the proposed screen-based visualization method produces larger render overheads compared with a volume-based visualization, but for large vector data sets, the new method outperforms it.
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2020.75003
http://hdl.handle.net/20.500.12708/16181
DOI: 10.34726/hss.2020.75003
Library ID: AC16072009
Organisation: E193 - Institut für Visual Computing and Human-Centered Technology 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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