TY - THES A1 - Semmo, Amir T1 - Design and implementation of non-photorealistic rendering techniques for 3D geospatial data T1 - Design und Implementierung von nichtfotorealistischen Rendering-Techniken für 3D-Geodaten N2 - Geospatial data has become a natural part of a growing number of information systems and services in the economy, society, and people's personal lives. In particular, virtual 3D city and landscape models constitute valuable information sources within a wide variety of applications such as urban planning, navigation, tourist information, and disaster management. Today, these models are often visualized in detail to provide realistic imagery. However, a photorealistic rendering does not automatically lead to high image quality, with respect to an effective information transfer, which requires important or prioritized information to be interactively highlighted in a context-dependent manner. Approaches in non-photorealistic renderings particularly consider a user's task and camera perspective when attempting optimal expression, recognition, and communication of important or prioritized information. However, the design and implementation of non-photorealistic rendering techniques for 3D geospatial data pose a number of challenges, especially when inherently complex geometry, appearance, and thematic data must be processed interactively. Hence, a promising technical foundation is established by the programmable and parallel computing architecture of graphics processing units. This thesis proposes non-photorealistic rendering techniques that enable both the computation and selection of the abstraction level of 3D geospatial model contents according to user interaction and dynamically changing thematic information. To achieve this goal, the techniques integrate with hardware-accelerated rendering pipelines using shader technologies of graphics processing units for real-time image synthesis. The techniques employ principles of artistic rendering, cartographic generalization, and 3D semiotics—unlike photorealistic rendering—to synthesize illustrative renditions of geospatial feature type entities such as water surfaces, buildings, and infrastructure networks. In addition, this thesis contributes a generic system that enables to integrate different graphic styles—photorealistic and non-photorealistic—and provide their seamless transition according to user tasks, camera view, and image resolution. Evaluations of the proposed techniques have demonstrated their significance to the field of geospatial information visualization including topics such as spatial perception, cognition, and mapping. In addition, the applications in illustrative and focus+context visualization have reflected their potential impact on optimizing the information transfer regarding factors such as cognitive load, integration of non-realistic information, visualization of uncertainty, and visualization on small displays. N2 - Geodaten haben sich zu einem natürlichen Bestandteil in einer steigenden Zahl von Informationssystemen und -diensten in der Wirtschaft, Gesellschaft und im Privatleben entwickelt. Virtuelle 3D-Stadt- und Landschaftsmodelle stellen hierbei insbesondere wertvolle Informationsquellen in einer Vielzahl von Anwendungen dar, wie z. B. in der Stadtplanung, Navigation, Touristeninformation und im Katastrophenschutz. Heutzutage werden diese Modelle oftmals detailliert dargestellt, um ein möglichst realistisches Bild zu vermitteln. Jedoch führt eine fotorealistische Darstellung, hinsichtlich einem effektiven Informationstransfer zum Betrachter, nicht zwangsläufig zu einer hohen Bildqualität, welche eine interaktive und kontextsensitive Hervorhebung von wichtigen oder priorisierten Informationen erfordert. Ansätze in der nichtfotorealistischen Bildsynthese berücksichtigen insbesondere die Aufgabe eines Nutzers und Kameraperspektive, um Aspekte der Expressivität, Wahrnehmung und Kommunikation von wichtigen oder priorisierten Informationen zu optimieren. Das Design und die Umsetzung von Techniken der nichtfotorealistischen Bildsynthese für 3D-Geodaten sind jedoch mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert, besonders dann, wenn die Geometrie, das Erscheinungsbild und thematische Daten interaktiv verarbeitet werden müssen. Infolgedessen stellt die programmierbare Architektur und parallelisierte Datenverarbeitung von Grafik-prozessoren eine vielversprechende technische Grundlage zur Verfügung. Diese Arbeit präsentiert Techniken der nichtfotorealistischen Bildsynthese, die den Abstraktionsgrad von Inhalten raumbezogener 3D-Modelle, entsprechend der Nutzerinteraktion und dynamisch-veränderbaren thematischen Informationen, berechnet und auswählt. Hierzu sind die vorgestellten Techniken in die hardwarebeschleunigte Rendering-Pipeline integriert, unter Verwendung der Shader-Technologie von Grafikprozessoren, um eine Echtzeit-Bildsynthese zu gewährleisten. Dabei werden Prinzipien der künstlerischen Darstellung, Aspekte der kartographischen Generalisierung sowie 3D Semiotik verwendet—im Gegensatz zur fotorealistischen Bildsynthese—um illustrative Darstellungen von raumbezogenen Feature-Typ-Entitäten zu synthetisieren, z. B. von Wasserflächen, Gebäuden und Infrastrukturnetzen. Darüber hinaus stellt diese Arbeit ein generisches System vor, welches die Integration verschiedener Grafikstile—fotorealistisch und nichtfotorealistisch—und ihren nahtlosen Übergang, entsprechend von Nutzeraufgaben, Kameraansichten und Bildauflösungen, ermöglicht. Evaluierungen der in dieser Arbeit vorgestellten Techniken haben ihre Bedeutung im Bereich der Informationsvisualisierung von raumbezogenen Daten aufgezeigt, einschließlich Themengebiete der räumlichen Wahrnehmung, Kognition und Kartierung. Darüber hinaus haben Anwendungen im Bereich der illustrativen Visualisierung und Fokus-&-Kontext Visualisierung den potentiellen Einfluss dieser Techniken, in Bezug auf die Optimierung des Informationstransfers zum Nutzer, demonstriert, z. B. hinsichtlich der kognitiven Last, der Integration nichtrealistischer Informationen, der Visualisierung von Unsicherheiten und der Visualisierung auf kleinen Bildschirmen. KW - non-photorealistic rendering KW - geospatial data KW - 3D visualization KW - GPU KW - image processing KW - stylization KW - 3D semiotics KW - cartographic design KW - Nichtfotorealistische Bildsynthese KW - Geodaten KW - 3D Visualisierung KW - GPU KW - Bildverarbeitung KW - Stilisierung KW - 3D Semiotik KW - Kartografisches Design Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-99525 ER - TY - THES A1 - Richter, Rico T1 - Concepts and techniques for processing and rendering of massive 3D point clouds T1 - Konzepte und Techniken für die Verarbeitung und das Rendering von Massiven 3D-Punktwolken N2 - Remote sensing technology, such as airborne, mobile, or terrestrial laser scanning, and photogrammetric techniques, are fundamental approaches for efficient, automatic creation of digital representations of spatial environments. For example, they allow us to generate 3D point clouds of landscapes, cities, infrastructure networks, and sites. As essential and universal category of geodata, 3D point clouds are used and processed by a growing number of applications, services, and systems such as in the domains of urban planning, landscape architecture, environmental monitoring, disaster management, virtual geographic environments as well as for spatial analysis and simulation. While the acquisition processes for 3D point clouds become more and more reliable and widely-used, applications and systems are faced with more and more 3D point cloud data. In addition, 3D point clouds, by their very nature, are raw data, i.e., they do not contain any structural or semantics information. Many processing strategies common to GIS such as deriving polygon-based 3D models generally do not scale for billions of points. GIS typically reduce data density and precision of 3D point clouds to cope with the sheer amount of data, but that results in a significant loss of valuable information at the same time. This thesis proposes concepts and techniques designed to efficiently store and process massive 3D point clouds. To this end, object-class segmentation approaches are presented to attribute semantics to 3D point clouds, used, for example, to identify building, vegetation, and ground structures and, thus, to enable processing, analyzing, and visualizing 3D point clouds in a more effective and efficient way. Similarly, change detection and updating strategies for 3D point clouds are introduced that allow for reducing storage requirements and incrementally updating 3D point cloud databases. In addition, this thesis presents out-of-core, real-time rendering techniques used to interactively explore 3D point clouds and related analysis results. All techniques have been implemented based on specialized spatial data structures, out-of-core algorithms, and GPU-based processing schemas to cope with massive 3D point clouds having billions of points. All proposed techniques have been evaluated and demonstrated their applicability to the field of geospatial applications and systems, in particular for tasks such as classification, processing, and visualization. Case studies for 3D point clouds of entire cities with up to 80 billion points show that the presented approaches open up new ways to manage and apply large-scale, dense, and time-variant 3D point clouds as required by a rapidly growing number of applications and systems. N2 - Fernerkundungstechnologien wie luftgestütztes, mobiles oder terrestrisches Laserscanning und photogrammetrische Techniken sind grundlegende Ansätze für die effiziente, automatische Erstellung von digitalen Repräsentationen räumlicher Umgebungen. Sie ermöglichen uns zum Beispiel die Erzeugung von 3D-Punktwolken für Landschaften, Städte, Infrastrukturnetze und Standorte. 3D-Punktwolken werden als wesentliche und universelle Kategorie von Geodaten von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen, Diensten und Systemen genutzt und verarbeitet, zum Beispiel in den Bereichen Stadtplanung, Landschaftsarchitektur, Umweltüberwachung, Katastrophenmanagement, virtuelle geographische Umgebungen sowie zur räumlichen Analyse und Simulation. Da die Erfassungsprozesse für 3D-Punktwolken immer zuverlässiger und verbreiteter werden, sehen sich Anwendungen und Systeme mit immer größeren 3D-Punktwolken-Daten konfrontiert. Darüber hinaus enthalten 3D-Punktwolken als Rohdaten von ihrer Art her keine strukturellen oder semantischen Informationen. Viele GIS-übliche Verarbeitungsstrategien, wie die Ableitung polygonaler 3D-Modelle, skalieren in der Regel nicht für Milliarden von Punkten. GIS reduzieren typischerweise die Datendichte und Genauigkeit von 3D-Punktwolken, um mit der immensen Datenmenge umgehen zu können, was aber zugleich zu einem signifikanten Verlust wertvoller Informationen führt. Diese Arbeit präsentiert Konzepte und Techniken, die entwickelt wurden, um massive 3D-Punktwolken effizient zu speichern und zu verarbeiten. Hierzu werden Ansätze für die Objektklassen-Segmentierung vorgestellt, um 3D-Punktwolken mit Semantik anzureichern; so lassen sich beispielsweise Gebäude-, Vegetations- und Bodenstrukturen identifizieren, wodurch die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken effektiver und effizienter durchführbar werden. Ebenso werden Änderungserkennungs- und Aktualisierungsstrategien für 3D-Punktwolken vorgestellt, mit denen Speicheranforderungen reduziert und Datenbanken für 3D-Punktwolken inkrementell aktualisiert werden können. Des Weiteren beschreibt diese Arbeit Out-of-Core Echtzeit-Rendering-Techniken zur interaktiven Exploration von 3D-Punktwolken und zugehöriger Analyseergebnisse. Alle Techniken wurden mit Hilfe spezialisierter räumlicher Datenstrukturen, Out-of-Core-Algorithmen und GPU-basierter Verarbeitungs-schemata implementiert, um massiven 3D-Punktwolken mit Milliarden von Punkten gerecht werden zu können. Alle vorgestellten Techniken wurden evaluiert und die Anwendbarkeit für Anwendungen und Systeme, die mit raumbezogenen Daten arbeiten, wurde insbesondere für Aufgaben wie Klassifizierung, Verarbeitung und Visualisierung demonstriert. Fallstudien für 3D-Punktwolken von ganzen Städten mit bis zu 80 Milliarden Punkten zeigen, dass die vorgestellten Ansätze neue Wege zur Verwaltung und Verwendung von großflächigen, dichten und zeitvarianten 3D-Punktwolken eröffnen, die von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen und Systemen benötigt werden. KW - 3D point clouds KW - 3D-Punktwolken KW - real-time rendering KW - Echtzeit-Rendering KW - 3D visualization KW - 3D-Visualisierung KW - classification KW - Klassifizierung KW - change detection KW - Veränderungsanalyse KW - LiDAR KW - LiDAR KW - remote sensing KW - Fernerkundung KW - mobile mapping KW - Mobile-Mapping KW - Big Data KW - Big Data KW - GPU KW - GPU KW - laserscanning KW - Laserscanning Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423304 ER -