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Accueil Documentations Technologie de traitement de l'environnement - 7.1. Construction du modèle de classe
Technologie de traitement de l'environnement - 7.1. Construction du modèle de classe Imprimer Envoyer
Index de l'article
Technologie de traitement de l'environnement
2. Les conditions
3. Traitement des données géographiques
5. Tracé de la scène
6. Maillage géométrique de l`environnement
7. Synthèse de l`imagerie aérienne
7.1. Construction du modèle de classe
7.2. Application des textures de landclass
7.3. Restitution linéaire des données vectorielles
7.4. Construction du modèle d'éclairage
8. Parlons Threads, Fibers, et architectures Multi-core
9. Remerciements
10. Références et bibliographie
Toutes les pages

7.1. Construction du modèle de classe


La première étape consiste à construire le modèle de classe, une recherche en  2 dimensions dans la table des textures de landclass étant utilisée pour chaque  pixel de la texture finale. Nous utilisons le modèle de classe comme une jeu de  coloriage par cases chiffrées pour aboutir à la texture finale.

La liste initiale des textures est assemblée en échantillonnant la classe  d'image (type de paysage et saison) chevauchant la cellule. Les données de  classe de paysage et la saison sont tracées à une résolution d'approximativement  1 Km de façon à ce que les échantillonnages coïncident exactement avec les coins  des cellules de l'arbre quadrant. Une recherche dans une table est faite afin de  trouver les textures de classe de paysage et de saison correspondant à une dalle  de texture. Dans le cas de classes multiples dans une même cellule, nous  utilisons un système de masque à 1 bit pour faire la transition d'une classe à  une autre.

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 Image

Figure 10 : Le modèle de classe après masquage entre les différents landclass à chaque coin.

Au-dessus cette texture composite, nous ajoutons tout élément aquatique présent dans la cellule. Voir Figure 11

 

Image 

 

Figure 11: Le modèle de classe après adjonction de l'eau.

Etant donné que nos données de classe et de saison sont pratiquement en basse résolution, il est utile d'enrichir le modèle de classe avec les données d'élévation d'une résolution bien plus élevée. Par exemple, dans une région montagneuse recouverte de forêt, la base des troncs est souvent recouverte par les pentes du terrain. A l'inverse dans les zones agricoles, le paysage devenant cultivé est généralement relativement plat et les pentes n'ont pas à être retouchées. Pour simuler cela, nous calculons la pente de chaque pixel du modèle de classe et recherchons dans une table les données de conversion appropriées aux zones pentues.

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Figure 12 : Le modèle de pente. Les colorations lumineuses sont des zones pentues. La zone la plus pentue se situe le long du rivage avec une pente de plus en plus prononcée depuis l'eau vers la terre

Image

 Figure 13 : Le modèle de classe après application des effets de pente. Notez l'ajout de la texture désert rocheux à l'endroit où les broussailles descendent vers le lac, ainsi que l'ajout de rochers le long des pentes du rivage.

La dernière étape concernant le modèle de classe est la prise en compte des infrastructures comme les routes ou zones d'aéroports ou encore les fleuves. Par exemple, un fleuve coulant en zone aride produira suffisamment d'humidité favorable à une végétation sur ses bords. A l'inverse, une route empêchera toute végétation de pousser à toute proximité. Les zones dégagées autour des aéroports doivent aussi être traités de la sorte. Afin de simuler cela, nous stockons des empreintes variées des ces caractéristiques de terrain dans le modèle de classe, chargé après une recherche dans la table. Voir Figure 14.

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Figure 14 : Le modèle de classe après application des données vectorielles. Dans cet exemple, une route a remplacé la forêt et les broussailles par de l'herbe et des petits arbustes

 



 
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