空间数据可视化

空间场数据的可视化

场数据：对连续空间进行度量的结果。（这种度量可以是现实世界的度量，也可以是软件的模拟。常见的度量包括：温度、湿度等）。场数据大多与时间、空间、地理位置有关，也常称为空间数据或时空数据、地理空间数据。

空间场数据：通常根据空间的维度与属性的特征共同命名。
标量场：拥有单一属性的称为标量场
矢量场：拥有两个以上的属性称为矢量场
张量场：属性结构更加复杂
他们的多元结构取决于空间的维度，空间的维度可以是一维、二维、三维，其中包括时间维度的称为时空场。
例如：
二维标量场——降水数据
三维标量场——湿度数据
三维矢量场——风场数据
三维张量场——核磁共振扫描
注意
数据处理注意点，采用频率及所带来的相关数学问题

表格型数据
与空间场数据相比表格型数据采用存储的离散对象，虽然表格型数据也可能有与空间相关的维度，但仅代表空间中特定点的值。

其他研究方向
（1）表达数据采集或模拟生成中的不确定性
（2）通过风格化绘制生成更加具有艺术美感的结果或类似教科书上示意图的图像
（3）并行计算、空间索引等加速算法

空间数据可视化在医疗、气象、流体力学、计算机模拟等多个科学领域有着广泛的应用。
风格化的绘制：展现医疗影像数据、蛋白质合成的示意图

标量场数据可视化

一维标量场数据
通常指：沿空间某一路采集的数据
例如：对土层钻探时得到的地址数据、燃烧炉沿炉壁测量得到的温度分布
一维标量数据通常用二维坐标图或折现图进行可视化。

二维标量场数据
例如：医学诊断的X-光片、实测的地球表面温度、遥感观测的卫星影像
从几何的角度看，可分为两类：平面型、曲面型
复杂的曲面可以在三维空间上可视化；相对简单的曲面可以在二维平面上可视化
常见的二维标量场的可视化的方法：
等值线提取
应用在：医学影像中组织边界、大气数值数据中低压区的边缘
一张等值线中含有不疼痛多个等值线，而每条等值线都是将整个场中有着相同数据的所有点相连得到的。
等值线生成方法：移动四边形算法。

三维标量场数据
通常指记录三维空间中物理属性及其演化规律
获取的方式为：测量、计算机模拟
例如：医学断层扫描、气象的观测结果或者模拟数据
等值面提取方法：
（1）移动立方体算法——在三维空间中划分立方体，根据每个立方体的顶点的特征生成等值面、需要同时考虑8个顶点上数值的特征进行类别划分。
（2）直接体绘制——对三维数据场进行变化和着色，进而在屏幕上生成认为图像（它像x光一样穿透整个空间，以模拟光线传播的方式将物质分布和内部结构，和信息的分布以半透明的方式进行表达）
直接体绘制的最常见的方法——光线投射法
体数据分类：将数据中的标量值转化为颜色通过调节和应用传输函数实现。
传输函数：定义如何将数据值映射为光学属性，从而实现对数据的分类，揭示空间数据场内部的结构。
光学模型：
吸收光和发射光——只考虑光的直线传播，通过修改光学积分进行
散射光、多次散射光、阴影等——需考虑光在不同方向的传播，光学属性是多个光学积分之和。
交互方式：
三维影像交互方式——如旋转、平移、放缩等
直接体绘制——通过调节传输函数来调节显示、消除遮挡。

矢量场数据可视化

矢量场与标量场的区别——空间汇总的任意位置都对应一个矢量而非标量。
矢量场数据可以看成流场数据。
流场数据：每一个点的矢量的方向都代表流体在这个位置的流向，矢量的大小代表流速。
流体数据的应用：流体力学中对水流的模拟、气象站队大气中风向的观测、赛车设计时对风阻及压力的计算。
标记法：用方向的标记编码不同位置的矢量的方向和大小局限性 ：可显示空间的尺寸会限制标记的数量，限制可视化的精度。离散排布的标记缺乏对场数据连续性的直观表达。
流线：静态生成的积分曲线
迹线：动态场中生成的积分曲线
脉线：从同一个点不断发射新的粒子

张量场数据可视化

常用于表示物理性质的各向异性。
如：固定力学和土木工程中，张量用来表示应力、惯性、渗透性和扩散。医学图像领域，张量场是弥散张量成像的理论基础。
指数法：将每一个张量转化为一个标量，运用标量的可视化方法进行展示。
标记法：类似二维场数据中使用的标记法，只是使用的标记更加复杂，通常用一些的图像来表达张量。
弥散张量中的主特征向量：指向生物组织中水分子扩散最快的方向，与纤维状组织如脑白质或肌肉纤维组织的方向重合 。可以利用主特征向量场重现生物组织的结构。

混合绘制

难点：正确显示不同类型绘制对象间的层次关系和透明颜色的叠加。
优点：通过混合绘制就可以灵活运用多种不同的可视化方法，展现复杂的多元的空间场数据。