一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法
【专利摘要】本发明提供了一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，所述方法包含：接收三维太阳风模型输出的原始的太阳风数据；将黄道面或子午面用PDQG-R格网进行划分，从而自动构建相应分辨率等级的PDQG-R格网，其中所述PDQG-R格网为：当径向剖分层次大于经向剖分层次时，在PDQG格网的基础上继续在径向进行独立细分；将PDQG-R格网进行编码，即将每个剖分后的子网格给予唯一的标识，使得网格的坐标和编码形成一一对应的关联关系；计算每个PDQG-R网格的中心点坐标；依据计算得到的PDQG-R网格的中心点的坐标，将原始的太阳风数据放入PDQG-R格网中,当原始数据匹配到一个PDQG-R网格之后，则将原始的太阳风数据的属性值赋给该网格中心点。
【专利说明】—种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及日地空间物理场海量数据的快速组织领域，具体涉及一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法。
【背景技术】
[0002]地理信息系统的发展，特别是数字地球技术的发展，使地球科学的研究有了强有力的数据组织和管理手段。而面对快速发展的空间科学，随着空间探测数据的海量增长，如何对其太阳系内探测数据进行组织和管理，如何提高数据存取效率和数据的可视化效果，成为摆在空间科学家面前迫切需要解决的问题，具有重要理论研究意义和广泛的应用前
旦
[0003]由于目前尚未有实际探测的太阳风数据，则本发明采用的是我国空间天气学国家重点实验室SIGMA研究小组开发的太阳行星际守恒元解元(SIP-CESE)三维太阳风模型输出的数据，为今后太阳风的实际探测数据的组织、管理、分析提供技术支持。
[0004]整个太阳系空间庞大无比，太阳风数据量大的惊人，为提高海量数据的检索和存取速度，需要构建二维剖分模型，生成不同的分辨率等级的数据，从而提高整个太阳系球体空间的数据组织效率，从而达到对海量数据进行快速甚至实时渲染的目的。
[0005]目前，有三种典型的二维空间剖分模型，分别是经纬度剖分模型、正多面体剖分模型和Voronoi球面自适应格网模型。
[0006]要应用到太阳风的剖分中，可以排除多面体剖分模型和自适应格网模型，多面体模型的坐标计算相对比较复杂，组织形式与现有的测绘、遥感数据不同，集成起来困难，自适应剖分模型是单一比例尺的剖分，难以与多分辨率结合起来。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于，为克服上述问题，本发明提供一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法。
[0008]为实现上述目的，本发明提供一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，所述方法包含:
[0009]步骤101)接收三维太阳风模型输出的原始的太阳风数据；
[0010]步骤102)将黄道面或子午面用TOQG-R格网进行剖分，根据需求设置要剖分的LOD等级，从而自动构建相应分辨率等级的I3DQG-R格网，其中所述TOQG-R格网为:当径向剖分层次大于经向剖分层次时，在I3DQG格网的基础上继续在径向进行独立细分；
[0011]步骤103)将roQG-R格网进行编码，即将每个剖分后的子网格给予唯一的标识，使得网格的坐标和编码形成一一对应的关联关系；
[0012]步骤104)计算每个F1DQG-R网格的中心点对应的坐标位置,所述坐标位置表示为:(纬度、经度、半径)；
[0013]步骤105)依据步骤104)计算得到的TOQG-R网格的中心点的坐标，将原始的太阳风数据放入roQG-R格网中，当原始数据匹配到一个I3DQG-R网格之后，则将原始的太阳风数据的属性值赋给该网格中心点；
[0014]步骤106)
[0015]基于步骤103)的网格编码检索原始的太阳风数据，即查找该编码对应的网格位置，并将该网格内放置的内容提取出来；用于多分辨率数据的可视化显示，给出不同分辨率等级的数据的直观显示。
[0016]可选的，上述步骤102)进一步包含:
[0017]步骤102-1)将黄道面进行TOQG格网的剖分，具体步骤如下:
[0018]步骤102-1-1)将黄道面一分为四，每部分是经度范围是0°~90°且半径范围约为1AU(日地平均距离)的四分之一圆面；
[0019]步骤102-1-2)用TOQG格网对每个四分圆面进行递归细分，第1次剖分，即取四分圆面上的三条边的中点，得到3个新点；将四分圆两腰上的2个新点连成一条纬线，再将该纬线的中点与另一新点连成一条径线，形成I个新的子四分圆和2个子四边形；
[0020]步骤102-1-3 )第2次剖分，则是对第1次产生的两种类型子网格的递归细分；对子三角形按第一次剖分的方法进行剖分即可，而对于子四边形剖分，则可用四叉树法取四条边的中点得到4个新点，将两腰上的中点和圆心用同心圆弧线连接，将两纬线的中点直接连直线，则又得到4个新的子四边形，进而就产生I个新的子三角形和10个四边形，实现对四分圆面更高分辨率的细分；
[0021]步骤102-1-4)重复步骤102-1-3)，直到分辨率满足设定的要求；
[0022]步骤102-1-5)当径向分辨率大于经向分辨率时，即径向剖分层次大于经向剖分层次时，在I3DQG格网的基础上继续在径向独立细分，得到I3DQG-R格网。
[0023]进一步可选的，上述步骤103) TOQG-R格网的具体编码为:
[0024]步骤103-1)首先将一分为四的黄道面按照逆时针编号0、1、2、3，依次确定了每个四分圆面所在的象限；
[0025]步骤103-2)第1次剖分后，对于每一个四分圆面，外侧两个四边形按照逆时针依次编码为2、3，中心二角形编码为O ;
[0026]步骤103-3)第2次剖分后，中心三角形编码与第1次剖分单元的编码方法相同，子四边形编码左下、左上分别为0、1，右下、右上分别为2、3，依此类推，并且剖分层次每增加I层，编码相应增加一位；
[0027]步骤103-4)在径向上，每个I3DQG格网都要经过径向3次剖分，I分为8，则任意一个格网在其本身编码后加上附加码，进而标识经过径向细分后格网具体位置；
[0028]其中，从圆心往外的编号依次用O、I表示，第1次细分用O、I标识，第2次细分,依次用 00、01、10、11 表示，第 3 次细分依次用 000、001、010、011、100、101、110、111 表示；
[0029]步骤103-5)分割线后面的位数标识半径细分位，其余Morton码的每位数字都是不大于3的四进制数，相应的Morton码位数越长可表示为:
[0030]Morton =…qnqn+1—p
[0031]其中，qi是四分体象限标识位，“一”是分隔符，P是TOQG格网基础上在径向3次细分后的径向区分标识位。
[0032]可选的，上述步骤105)进一步包含:[0033]步骤105-1)从原始数据出发，先判断半径，找到所在的网格对应的半径层；在基于网格半径层，匹配经度范围；具体为:
[0034]a)网格中心点的半径与原始采样点的半径之差小于该网格半径跨度的一半；
[0035]b)网格中心点的经度与原始采样点的经度之差小于该网格经度跨度的一半
[0036]若同时满足以上两个条件，则找到原始数据对应的网格；
[0037]步骤105-2)匹配到网格之后，则将原始数据的属性值赋给该网格中心点，循环所有的原始数据，将所有原始数据一一映射到TOQG-R网格中。
[0038]可选的，上述步骤106)进一步包含:
[0039]步骤106-1)对接收的网格编码进行解码，推算编码对应的格网格坐标位置；
[0040]步骤106-2)根据编码，从剖分得到的网格中提取对应的数据。
[0041]由于网格编码，已经使得每个网格都有唯一的标识，而每个网格又有唯一的坐标，因此从网格编码则可以直接计算出网格坐标，同时也可以检索出该网格中存放了哪些属性数据。
[0042]上述本发明使用的数据是由三维太阳风模型(我国空间天气学国家重点实验室SIGMA研究小组开发的太阳行星际守恒元解元(SIP-CESE)三维太阳风模型)输出的数据，该数据是在极坐标下的，三个坐标轴分别是纬度、经度、半径。该太阳风数据具有不规则采样的特点，在以太阳为中心的球体采样空间中，纬度范围是-90°?90°，采样55次，经度范围是O?360°，采样80次，径向采样范围是大约IAU (天文单位，日地平均距离，IAU =149597870.691km)，采样 154 次。
[0043]与现有技术相比，本发明的技术优势在于:
[0044]由于普通经纬格网在两极经纬线密集，两极与赤经上所分的格网的比例不收敛，从而导致格网绘制效果变形严重。为解决此问题，本发明引入退化四叉树剖分思想，针对黄道面和子午面两种典型平面，根据太阳风数据特点，提出了一种新的TOQG-R格网模型，并针对该格网模型提出了相应的编码方案。
[0045]该剖分模型不仅很好地解决了太阳质心附近格网过密的问题，还可以满足径向分辨率与经(纬)向分辨率不同步的需求。而且能提供多种分辨率层次的数据，显著地提高了数据检索效率，适用于太阳风不规则采样数据的剖分。
【专利附图】
【附图说明】
[0046]图Ι-a是本发明提供的太阳风数据剖分流程图；
[0047]图Ι-b是本发明提供的太阳风数据可视化流程图；
[0048]图2是黄道面示意图；
[0049]图3是子午面不意图；
[0050]图4是TOQG格网三次细分示意图；
[0051 ]图5是TOQG-R格网饿3次剖分示意图；
[0052]图6是四分圆面编码示意图；
[0053]图7是]3DQG格网编码不意图；
[0054]图8是径向3次剖分示意图。【具体实施方式】
[0055]下面结合附图和实施例对本发明所述方法进行详细说明。
[0056]在以太阳为中心的日地空间，为了研究磁场、温度和抛出粒子密度随着距日心的距离远近的变化情况，以及在这个平面数据的变化情况，需要对过太阳质心的两种典型切平面(即黄道面、子午面)构建平面网格剖分模型，将数据划分成不同的分辨率层次，并且对网格进行编码，从而实现巨大圆形平面的数据组织，进而提高海量数据的存取效率。
[0057]本发明支持海量、大尺度日地空间的太阳风数据的快速组织，在太阳风二维空间的剖分模型的基础上，建立金字塔模型，能提供不同分辨率等级的数据，用户在使用时可以根据自身需求选择合适分辨率的数据。
[0058]本专利的主要功能包括:
[0059]1.基于太阳风的二维空间剖分模型
[0060]为研究过太阳中心的平面上太阳风数据的分布特征，针对黄道面和子午面两种平面的空间剖分，针对巨大的圆形平面，提出一种新的TOQG-R模型，即径向细分的平面退化四叉树网格剖分模型，该剖分模型不仅解决了球心处网格过密的问题，还能满足径向分辨率大于经(纬)向分辨率的需求。
[0061]2.剖分模型对应的编码方案
[0062]针对TOQG-R格网，用改进的退化Z曲线进行编码，提出对应的编码方案，
[0063]Morton = 口-处…qnqn+1—p
[0064]其中，qi是四分体象限标识位，“一”是分隔符，P是TOQG格网基础上在径向3次细分后的径向区分标识位。
[0065]通过对5次剖分后的网格数量进行统计，对比如下:
【权利要求】
1.一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，所述方法包含: 步骤101)接收三维太阳风模型输出的原始的太阳风数据； 步骤102)将黄道面或子午面用TOQG-R格网进行剖分，根据需求设置要剖分的LOD等级，从而自动构建相应分辨率等级的I3DQG-R格网，其中所述TOQG-R格网为:当径向剖分层次大于经向剖分层次时，在I3DQG格网的基础上继续在径向进行独立细分； 步骤103)将TOQG-R格网进行编码，即将每个剖分后的子网格给予唯一的标识，使得网格的坐标和编码形成对应的关联关系； 步骤104)计算每个TOQG-R网格的中心点对应的坐标位置，所述坐标位置表示为:(纬度、经度、半径)； 步骤105)依据步骤104)计算得到的TOQG-R网格的中心点的位置坐标，将原始的太阳风数据放入I3DQG-R格网中，当原始数据匹配到一个I3DQG-R网格之后，则将原始的太阳风数据的属性值赋给该网格中心点； 步骤106) 基于步骤103)的网格编码检索原始的太阳风数据，即查找该编码对应的网格位置，并将该网格内放置的内容提取出来；用于多分辨率数据的可视化显示，给出不同分辨率等级的数据的直观显示。
2.根据权利要求1所述的大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，其特征在于，所述步骤102)进一步包含: 步骤102-1)将黄道面进行TOQG格网的剖分，具体步骤如下: 步骤102-1-1)将黄道面一分为四，每部分是经度范围是0°~90°且半径范围约为I日地平均距离的四分之一圆面； 步骤102-1-2)用TOQG格网对每个四分圆面进行递归细分，第1次剖分，即取四分圆面上的三条边的中点，得到3个新点；将四分圆两腰上的2个新点连成一条纬线，再将该纬线的中点与另一新点连成一条径线，形成I个新的子四分圆和2个子四边形； 步骤102-1-3)第2次剖分，则是对第1次产生的两种类型子网格的递归细分；对子三角形按第一次剖分的方法进行剖分即可，而对于子四边形剖分，则可用四叉树法取四条边的中点得到4个新点，将两腰上的中点和圆心用同心圆弧线连接，将两纬线的中点直接连直线，则又得到4个新的子四边形，进而就产生I个新的子三角形和10个四边形，实现对四分圆面更高分辨率的细分； 步骤102-1-4)重复步骤102-1-3)，直到分辨率满足设定的要求； 步骤102-1-5)当径向分辨率大于经向分辨率时，即径向剖分层次大于经向剖分层次时，在I3DQG格网的基础上继续在径向独立细分，得到I3DQG-R格网。
3.根据权利要求1所述的大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，其特征在于，所述步骤103) TOQG-R格网的具体编码为: 步骤103-1)首先将一分为四的黄道面按照逆时针编号0、1、2、3，依次确定了每个四分圆面所在的象限； 步骤103-2)第1次剖分后，对于每一个四分圆面，外侧两个四边形按照逆时针依次编码为2、3,中心二角形编码为O ; 步骤103-3)第2次剖分后，中心三角形编码与第1次剖分单元的编码方法相同，子四边形编码左下、左上分别为0、1，右下、右上分别为2、3，依此类推，并且剖分层次每增加I层，编码相应增加一位； 步骤103-4)在径向上，每个TOQG格网都要经过径向3次剖分，I分为8，则任意一个格网在其本身编码后加上附加码，进而标识经过径向细分后格网具体位置； 其中，从圆心往外的编号依次用O、I表示，第1次细分用O、I标识，第2次细分，依次用.00、01、10、11 表示，第 3 次细分依次用 000、001、010、011、100、101、110、111 表示； 步骤103-5)分割线后面的位数标识半径细分位，其余Morton码的每位数字都是不大于3的四进制数，相应的Morton码位数越长可表示为: Morton = …qnqn+1—p 其中，Q1是四分体象限标识位，“一”是分隔符，P是TOQG格网基础上在径向3次细分后的径向区分标识位。
4.根据权利要求1所述的大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，其特征在于，所述步骤105)进一步包含: 步骤105-1)从原始数据出发，先判断半径，找到所在的网格对应的半径层；再基于网格半径层，匹配经度范围；具体为: a)网格中心点的半径与原始采样点的半径之差小于该网格半径跨度的一半； b)网格中心点的经度 与原始采样点的经度之差小于该网格经度跨度的一半； 若同时满足以上两个条件，则找到原始数据对应的网格； 步骤105-2)匹配到网格之后，则将原始数据的属性值赋给该网格中心点，循环所有的原始数据，将所有原始数据一一映射到TOQG-R格网中。
5.根据权利要求1所述的大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，其特征在于，所述步骤106)进一步包含: 步骤106-1)对接收的网格编码进行解码，推算编码对应的网格的坐标位置； 步骤106-2)根据编码，从剖分得到的网格中提取对应的数据。
【文档编号】G06F17/30GK103984748SQ201410225392
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月26日 优先权日:2014年5月26日
【发明者】胡雅斯, 孟新, 梁军民 申请人:中国科学院空间科学与应用研究中心