3dTiles--三维瓦片

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一.Web中的三维

　　html5和webgl技术使得浏览器三维变成了可能。三维数据（三维模型）是三维可视化重要的一环，三维数据众多，行业跨界广。然而，随着日益增长的效果需求，比如场景一大，模型文件体积变大，解析所耗费的时间越来越长。webgl和包括所有gpu有关的图形渲染编程，几乎只认这样的三维数据：顶点、顶点颜色、顶点法线、着色语言等。

　　所以，三维图形界的通用格式：glTF应运而生，它面向终点，它按照图形编程所需的格式来存储数据，借以二进制编码提高传输速度。事实上，大多数三维软件提供了glTF格式的转换。

       它不再使用面向对象的思维存储三维模型、贴图纹理，而是按显卡的思维存储，存的是顶点、法线、顶点颜色等最基础的信息，只不过组织结构上进行了精心的设计。它面向终点，就意味着可编辑性差，因为渲染性能的提高牺牲了可编辑性，它不再像3ds、dae甚至是max、skp一样容易编辑和转换。

二.地理真三维

        早年，地理的三维还处于地形三维上，即数字高程模型（DEM）提供地表的高度拉伸。栅格高程数据、等高线、不规则三角网等均是数字高程模型的具体案例。

　　随着学科的融合、计算机技术和硬件的更新换代，使得有模型、有细节的真三维融入到GIS中成为了可能，或者说，计算机技术和硬件的升级，给GIS以更广阔的视角观察世界。cesium.js 号称是 webgl 封装的三维地理库，是支持 gltf 模型的加载的。但面对大规模精细三维数据的加载，还要照顾到GIS的各种坐标系统、分析计算，gltf这种单个模型的方案显得力不从心。

　　2016年，Cesium 团队借鉴传统2DGIS的地图规范——WMTS，借鉴图形学中的层次细节模型，打造出大规模的三维数据标准—— 3d-Tiles，中文译名：三维瓦片。它在模型上利用了 gltf 渲染快的特点，对大规模的三维数据进行组织，包括层次细节模型、模型的属性数据、模型的层级数据等。

三.3dTiles的特点

 　 3dTiles 继承了 gltf 的优点：贴合图形渲染 API 的逻辑，讨 GPU 喜爱，webgl 对其内部组织起来的三维模型数据，不需要转换，可以直接渲染（glTF 的功劳）。

　　3dTiles 是一种规范，在规范的指导下，各种资源文件可以是独立存在于硬盘中的目录、文件，也可以以二进制形式写入数据库中。目前，3dTiles 的官方实现只有 “散列文件”，也就是文件、文件夹的形式存储在硬盘中。

　　3dTiles还有一个特点：那就是不记录模型数据，只记录各级“Tile”的逻辑关系，以及“Tile”自己的属性信息。所谓的模型数据，是指三维模型的顶点、贴图材质、法线、颜色等信息。逻辑关系是指，各级Tile是如何在空间中保持连续的，LOD是如何组织的。属性信息就很简单啦，门有门的生产商，窗户有窗户的使用年限等，往大了说，建筑还有它自己的寿命、法人、施工单位等属性信息。

　　3dTiles的特点总结如下：

　　　　（1）三维模型使用了 glTF 规范，继承它的渲染高性能；

　　　　（2）除了嵌入的 glTF，3dTiles 自己 只记录各级Tile的空间逻辑关系（如何构成整个3dtiles）和属性信息，以及模型与属性如何挂接在一起的信息；

四.3dTiles数据示例

　　上图是一份 3dTiles数据集在文件夹内的样子，打开可得以下特点：

　　　　（1）入口文件是 tileset.json

　　　　（2）各级瓦片用文件夹（目录）来组织

　　3dTiles 数据目前的具体文件实现，是一些零散的文件。数据集的名称与所在文件夹的名称并无关系，数据集的名称写在入口文件中。3dTiles至少有一个 tileset.json 文件，作为整个数据集的入口。它是一个 json 文件，描述了整个三维瓦片数据集。而“属性信息”、“嵌入的gltf模型” 则位于各个二进制瓦片文件中，这些二进制文件则由 tileset.json 中的瓦片中的 uri 来引用。

五.什么是瓦片

　　瓦片切割了三维数据，允许三维数据进行细分。在加载超大规模的三维模型数据时，不可能把一个模型全部下载下来再渲染，那样等待的时间太慢了，但是一点一点出现，视野范围外的“瓦片”则干脆就不下载、渲染，性能、视觉都有提高。这就是瓦片的设计优点。

　　传统的二维地图瓦片，叫做 WMTS 或 TMS，这个 "T" 就是 Tile 的意思。3dTiles就是把空间进行切块，每个块叫做 “tile”，也即瓦片。至于怎么切的——待会介绍 tileset.json 时，会隆重介绍树结构。

　　瓦片只有两种情况：叶子瓦片，非叶子瓦片。根瓦片也是非叶子瓦片。非叶子瓦片和叶子瓦片有什么区别呢？主要就是叶子瓦片不会再有叶子。

 六.瓦片数据集tileset.json文件

　　通常，一个三维瓦片数据集（之后简称：一个3dtiles数据）的入口就是那个”tileset.json“；root对象中有一个content，内有uri属性，其就记录了根瓦片的二进制数据文件的URL，这个URL是个相对路径，相对于 tileset.json 文件。

6.1 顶级属性概览

　　3dTiles数据的入口文件是一个名叫 tileset.json 的文件，而通常来说，这个json必须存在以下几个顶级对象：

　　　　（1）asset对象：记录了瓦片集元数据信息，整个数据集的声明和归属数据，类似于数据声明，能在此写入 version、tilesetVersion 等属性；

　　　　（2）root对象：存储根瓦片的信息，即这个数据集的根瓦片，每个3dTiles数据集必须有一个 root 对象

　　　　（3）geometricError对象：一个非负数值，定义瓦片集的渲染条件，这个数值的大小能控制 LOD 的显示隐藏，且这个数值父级瓦片一定比子级瓦片大；

6.2 树结构

　　树结构对于三维空间数据的组织有很大的优势。3dTiles在空间上允许数据集使用如下几种树结构：

　　　　（1）四叉树：允许使用传统的均匀四叉树，也允许使用松散四叉树等变种。四叉树对在高度上不太好切分的数据比较适合，而如果追求极致的空间分割和分级（例如点云数据），那么八叉树更合适。

　　　　（2）八叉树：也允许使用各种变种

　　　　（3）KD树：kd树比较难理解，在此不作展开，这也是一种有趣的空间结构分割的数据结构

　　　　（4）格网结构：允许瓦片存在多个子瓦片，通常出现在倾斜摄影数据上，但是这会导致网络请求过多的问题

6.3 坐标系统

　　在GIS中，WGS84就是一个用经纬度来标识空间坐标的“地理坐标系，Geographic Coordinate System”。目前，最具代表性的就是两个以地球质心为中心的椭球体：

　　　　（1）WGS84椭球体

　　　　（2）中国国家2000椭球体（即CGCS2000）

　　基于椭球体，允许有多种不同的坐标系定义，WGS84坐标系其实并不太严谨。基于WGS84椭球（长短半轴等信息自行查询哈），可以使用球面坐标度量，即经纬度，还有一个从质心射向椭球面上的点的“椭球高度”射线，来记录第三维高度数据。

　　3dTiles其实采用的是WGS84椭球，但是并未采用经纬度记录数据：因为相对于精细三维模型来说，经纬度不足以提供足够精确的空间分割（要照顾图形显示问题）。所以，同样是那个形状，3dTiles使用了同一个WGS84椭球，更方便计算的坐标：空间直角坐标。

　　用经纬度记录数据的WGS84坐标系，WKID是4326，用地心为坐标原点的空间直角坐标来记录数据的坐标系，WKID是4979。3dTiles 用的就是4979坐标系。

6.4 构成3dtiles的成员：Tile瓦片

　　（1）瓦片对象会引用一个二进制的瓦片数据文件，有四种类型：

类型	英文名称	文件后缀名
批量三维模型	Batch 3D Model	b3dm
实例三维模型	Instance 3D Model	i3dm
点云	PointCloud	pnts
复合模型	Component	cmpt

 

瓦片类型	对应实际数据
b3dm	传统三维建模数据、BIM数据、倾斜摄影数据
i3dm	一个模型多次渲染的数据，灯塔、树木、椅子等
pnts	点云数据
cmpt	前三种数据的复合（允许一个cmpt文件内嵌多个其他类型的瓦片）

　　（2）一个children下的第一个瓦片，观察不难得知，与root瓦片其实在属性上长得一模一样。瓦片对象都有如下属性：

　　　　boundingVolume：空间范围框，允许有box、sphere、region三种范围框，但是只能定义一种；

　　　　geometricError：几何误差

　　　　content：瓦片内容，uri属性引用二进制瓦片数据文件。

　　　　其他属性：viewerRequestVolume、transform

　　没错，瓦片对象记录的就是瓦片的元数据，真正瓦片的本体数据在content所引用的二进制文件中。

　　（3）瓦片还可以再引用 3dTiles 数据集！Tile不仅仅可以在其uri属性中引用 诸如 .b3dm、.i3dm、.pnts等二进制瓦片数据文件，还可以再引用一个 3dTiles！下图一份从osgb倾斜摄影数据转换而来的3dtiles数据，清晰可见在root瓦片的第一个child瓦片中，引用了另外一个json文件。这证明了两件事：

• 3dTiles的文件名可以不是tileset.json
• 3dTiles允许套娃

　　原则上，只要被引用的子一级3dtiles 不循环引用父级3dtiles，那么就OK

 6.5 boundingVolume详解

　　boundingVolume边界体积类型包括定向边界框（box）、边界球（box）和由最小和最大纬度、经度和高度定义的地理区域（region）

 

 

 　　boundingvolume.region属性是一个由六个数字组成的数组对象，格式是[west, south, east, north, minimum height, maximum height]。这些数字用纬度、经度和高度坐标定义边界地理区域，顺序为[西、南、东、北、最小高度、最大高度]。纬度和经度在EPSG 4979中定义的WGS 84基准中，以弧度表示。高度以WGS 84椭球体以上（或以下）米为单位；

　　角度和弧度关系是：2π 弧度 = 360°

　　　　1) 角度转换为弧度公式：弧度=角度÷180×π

　　　　2) 弧度转换为角度公式： 角度=弧度×180÷π

　　boundingvolume.box属性是一个由12个数字组成的数组，该数组在z轴向上的右手三轴（x，y，z）笛卡尔坐标系中定义定向边界框。前三个元素定义了框中心的x、y和z值。接下来的三个元素（带有索引3、4和5）定义X轴方向和半长度。接下来的三个元素（索引6、7和8）定义Y轴方向和半长度。最后三个元素（索引9、10和11）定义Z轴方向和半长度；

　　boundingvolume.sphere属性是一个由四个数字组成的数组，用于定义边界球。前三个元素定义了z轴向上的右手三轴（x，y，z）笛卡尔坐标系中球体中心的x，y和z值。最后一个元素（索引3）定义半径（单位：米）