時間：2023-06-01 09:31:08
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇數據可視化，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
可視化是專業AV領域近年來特別專注的方面。在大數據、網絡化時代，可視化不再是簡單的顯示，而是需要通過可視化提高工作效率，加快決策進度，更好地完成協作。
如今每天都產生大量數據，這些數據就像摻著金子的沙子，需要經過復雜處理和分析才能從中發現價值。如何充分利用與企業經營相關的內外部數據、幫助企業更好的運營和決策，越來越成為企業關注的問題。在AV領域，最初的大屏幕顯示系統只是簡單地通過前端抓取、傳輸信息，并將圖像、數據信號傳輸到大屏幕上顯示給用戶即可。而隨著大數據信息的飛速發展，如今的大屏幕顯示系統不僅要負責對海量數據信息進行高效率的分析，還要將分析結果展現出來，以讓各個管理部門可以直觀、便捷地根據數據指標，合理調度配置資源進行事件決策。這就要求AV企業不僅要硬，還要軟，要軟硬結合才能滿足客戶的需求。硬即產品的硬件質量要好、功能要完善、使用上要安全穩定。軟即要給硬件產品配上適合用戶需求的軟件，要讓產品具有一定的智能化。今后的趨勢是智能化程度越來越提高，軟所占的比重越來越大。這些年不少大屏幕顯示企業，如臺達、威創等都在進行這方面的探索和轉型。如在臺達推出的iPEMS智能監控與可視化運營管理系統中，我們可以看到其已可以根據客戶的需求，進行實時數據采集、子系統數據集成、廣域系統監控、智能數據分析、矢量數據可視化和超高分辨率顯示，同時可結合大數據可視化手段輔助用戶做出決策方案。威創這幾年將可視化作為重中之重，其認為可視化就是將大屏系統的任務從“簡單再現原始數據”變成“支持決策性、模型化再現數據集關系”。這種轉變，要求大屏企業必須深入了解客戶具體價值和業務模型，扮演好協調者、整合者的角色。這是可視化對大屏企業業務轉向的根本要求，也是大屏企業未來發展的重要著力點。威創將可視化發展分為幾個階段：第一階段是可聯。各個系統信號可以在大屏幕上綜合顯示；第二階段是可視。各系統不再是單純信號顯示，而是通過數據關聯形成可視化數據呈現，打通業務關聯性；第三是可治管。有智能聯動機制，部門之間數據可以產生行動聯動性，有一些決策的支持作用；第四是智慧型。就是有智慧的決策的支撐系統和分析系統，能夠使決策以最快捷方式呈現。
除了大數據帶來的可視化變革，人與人之間隨時隨地協作的需要也推動著可視化的發展。如今人與人的互聯性比以往更加明顯，業務流程的擴展跨越幾乎所有組織職能、包括外部合作伙伴，同時工作場所也日趨分散和具有移動性，這使得可視化協作不再局限于會議室和桌面，逐步擴展至整個企業范圍以及辦公室以外的移動辦公場所。可視化協作要求可以在各種工作場景，實現跨網絡、跨平臺、跨終端的現場實時再現、可視化溝通與協作。不僅可以使用聲音和圖像作為溝通媒介，還可通過白板、辦公軟件、遠程應用程序共享等功能，更好地完成彼此之間的協作。近幾年協作發展的比較快，是因為網絡技術的發展與強大功能智能設備的普及，為可視化協作產品提供了極大的基礎支撐。如今越來越多的企業開始使用協作化解決方案來提升組織溝通體驗，而協作產品廠商，如：巴可可立享Clickshare智能無線演示協作系統、臺達暢享匯NovoPRO無線互動協作系統、寰視MicsView“米享”會議協作等產品的相繼出現和發展成熟，更促進可視化協作的進一步發展。協作使人與人之間合作更加緊密，可以更快地推動產品開發、向市場推出新的產品和服務，同時也極大地提高了工作效率，加快了決策的進度，未來可視化協作必將成為組織業務結構中不可或缺的一部分。
摘 要 介紹了數據可視化技術的基本含義以及常用的實現方法，并通過一個基于b/s模式的商場客流展示系統的介紹和說明，對展示的圖表進行合理的歸類總結，從而達到更為系統的進行圖表展示的目的。 關鍵字 數據可視化；客流展示；圖表；jfreechart；決策支持 1 引言 隨著市場經濟的深入發展，競爭的日益激烈，合理獲取信息是企業生存的法寶。客流量是商場在商業運作中的一個重要因素，也是商業運作中的重要信息。強勁的客流量，一方面有宣傳廣告的效應，另一方面也是實現巨大營業額的前提。如果能精確的知道某個營業額是在某種客流量下形成的，就會分析出客流量與營業額之間的一些深層次的關系[1]。因此，對于客流量信息的采集與分析，具有重要的實際意義。 商場采集的客流信息具有數量大、復雜和實時變化的特點，單單依靠對數據信息的分析效率低下，很難及時獲取有用的信息。數據可視化作為一門新興的技術，將各種數據信息以圖象、圖表的方式展現給用戶，直觀、形象，開辟了商家快速、準確分析決策新的途徑。 2 數據可視化技術和實現方法 2.1 數據可視化技術的基本概念 可視化(visualization)技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論、方法和技術。它涉及到計算機圖形學、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究數據表示、決策分析等問題的綜合技術。 可視化技術是一種計算方法。它將符號描述轉變成幾何描述，使研究者能夠觀察到所期望的仿真和計算結果。近年來，可視化的應用范圍不斷拓寬。信息可視化目前已成為可視化技術的熱點研究內容，應用可視化技術，可在具有大量高維信息的金融、通信和商業領域中發現數據中隱含的內在規律，為決策提供依據。事實上，可視化已成為許多領域必不可少的計算機輔助后置數據處理部分[2][3]。 2.2 客流量圖表展示的實現方法 數據可視化作為一門技術科學，涉及廣泛，有很多的研究領域和實現方法。隨著信息化和internet的發展，使用jsp語言開發的基于b/s模式的商場客流量分析系統已經成為此領域應用的主流。在這種情況下，實現客流圖表展示的常用方法有如下幾種： （1）使用applet小應用程序繪圖。applet是嵌在網頁中的java小應用程序，在java applet中可以方便的調用java.awt包進行繪圖。為了實現動態圖形的顯示,首先applet從jsp頁中獲取需要的數據,然后根據從jsp頁中傳來的數據繪制出圖形。 applet有java的支持，功能比較強大。但作為java的應用程序，在執行時必須將相應的.class文件下載到客戶端,再通過瀏覽器來執行。由于有些瀏覽器不能很好的支持applet，這樣對客戶端的要求比較高，運行也比較慢。applet由于其運行機制，不能對圖形打印和下載。同時，applet利用sandbox機制實現安全管理,存在非常大的安全問題[4][5]。 （2) 使用svg圖表顯示方式。svg是w3w組織為適應internet web應用的飛速發展而制定的一套基于xml語言的可縮放矢量圖形語言描述規范，可以用來描述矢量圖形、圖像及文字等三類圖形對象。svg對于圖形對象可進行成組、添加樣式、幾何變換、復合等操作，還可以嵌入腳本語言，提高它的動態和交互性能。svg的這些特性使得它具備了一些獨特的優點：能加快下載瀏覽速度，能獲得更廣泛的硬件支持，能實現方便的圖形定位與檢索，具有豐富的表現效果、良好的可重用性、準確的顏色描述及跨平臺的能力[6]。 svg功能強大,但是由于結構比較復雜,對其進行開發實現需要較強的技術背景和支持，開發周期比較長。 （3）使用jfreechart繪制圖表。jfreechart是用java編寫的用來生成圖形開源java類庫，可以做到跨平臺使用。可支持的圖表包括 :餅圖、柱狀圖、線型圖和區域圖、散點圖和bubble 圖、甘特圖、曲線圖等等。這些不同類型的圖表基本上可以滿足用戶對數據庫中數據可視化的需求。該組件的安裝使用也比較簡單 ,只需要將其類庫文件復制到服務器安裝目錄下即可使用[7]。同時它還提供了可擴展的接口，對應用戶特別的需求。由于jfreechart的各種優點，它被廣泛的采用于b/s的數據可視化圖表的展示系統之中。 正是由于jfreechart簡單實用的優點，本文研究的客流展示系統采用jfreechart進行數據可視化開發。 3 客流展示系統的研究 本文通過介紹某公司的一個商場客流展示系統，分析研究數據可視化技術在客流展示中的應用。 3.1 設計思想和實現方法 在客流展示系統的設計過程中,始終堅持以商場客流展示需求為基礎,以實現客觀有效的圖表展示為重點,又充分考慮了b/s和c/s的特點,使其應用于不同的部分。系統本著通用性和方便用戶的原則，進行數據庫設計、算法程序設計、用戶交互界面設計以及各部分的集成。 由于數據提取、傳輸的地理位置的限制，系統采用了c/s的模式進行數據傳輸。而對于圖表的展示以及功能定制、管理等大部分功能模塊，則采用了目前流行的b/s模式，圖表的展示采用了使用簡單且功能強大的jfreechart繪制圖表，開發語言為jsp+java,數據采集處理用的是微軟的access數據庫, 客流信息展示部分使用的是流行的mysql數據庫。 3.2 總體構架 客流展示系統是對采集到數據進行分析、展示，獲得的有效信息為商業或其它相關領域提供決策支持。系統包括數據采集傳輸、用戶管理、商業及員工信息維護、展示圖形報表、報警等功能模塊。 數據采集傳輸模塊是通過外設采集客流信息，解析放入前端pc機的數據庫，并通過c/s模式傳入服務器數據庫。用戶管理主要是用戶權限的分配和相關信息的維護。商業及員工信息維護包括商業銷售數據、員工信息以及考勤數據的錄入與維護等功能。展示圖形報表包括設置和維護站點參數、定制報告、展示圖表和電子表格、打印導出等功能。報警是客流展示系統實現的是對客流量的監控。 3.3 圖表展示功能說明 圖表展示是實現數據可視化的重要部分，也是為用戶提供決策信息的重要載體。客流系統的圖表展示部分又分為設置和維護站點參數、定制報告和展示圖表和電子表格等部分。 設置和維護站點參數是為展示圖表設置各種參數，為展示數據提供必要的信息。定制報告模塊允許用戶定制日末、周末、月末、年末報告。一般報告可設置選擇計數器組或區域范圍、時間范圍、圖表表現形式、時間周期幾個參數，然后展示圖表和電子表格。系統還提供了對圖表以及電子表格的導出和打印功能，以供用戶備份分析，以及向上級報告。 3.4 數據可視化在該系統的分析研究 3.4.1 圖表的分類 在客流展示系統中，共有客流量報告、總訪客量報告、比較性的顧客報告、團組大小、站點分析、銷售報告、比較性銷售報告等19種報告，針對不同的業務需求對數據進行匯總展示，為用戶提供決策支持。 通過對這些具體報告分析，對于信息數據的可視化，筆者將其匯總為四類進行分析展示： 1）單軸簡單圖 該類圖表用于簡單的圖表展示，只有單軸，表示含義明確，簡單明了。比如比較性顧客、比較性銷售等報告。如圖1所示。
圖1 單軸簡單圖實例
該圖為比較性報告實例，展示了所選時間段內，所選計數器組或通道的客流量。該報告以一天的24小時為橫軸，將所選各天各個時段的客流量作比較，圖表中，不同時間的客流量用不同顏色表示。報告形式有普通條形圖、3d條形圖、曲線圖、點圖、點線圖、電子表格。圖為3d效果的條形圖。 2）單縱軸聯合圖 有些情況單軸簡單圖不易表示，比如要展示不同的幾天各個時刻的信息。這種情況下就需要單軸聯合圖。 單軸聯合圖由多個子圖表組成，這些子圖表共用一個縱軸，橫軸坐標可以相同也可以不同。比如客流量報告就用單縱軸聯合圖實現，如圖2所示。 這是一個雙向客流的報告。該報告展示的數據內容是所選時間段內、所選計數器組（或區域）的“進”客流、“出”客流、“總客流”（即“進”與“出”客流絕對值的和）、“凈客流”（即“進”與“出”客流絕對值的差值）。圖表展示的是這四種客流之間的比較，四種客流用四種顏色來表示。圖表橫軸是時間，縱軸是客流。報告形式有區域圖、曲線圖、點圖、點線圖、電子表格。圖中的表現形式為曲線圖。 3）多軸簡單圖 針對一些展示信息，它有多個展示指標，而且這些展示指標的計量單位不同，為了在同一圖中將不同計量單位的指標進行比較，就需要多軸簡單圖來展示，不同的計量單位的數據映射到不同的縱軸。如圖3所示。
圖 2 單軸聯合圖實例
圖 3 多軸簡單圖實例 該圖為單位客流員工成本報告，展示的是所選時間范圍內，客流量、員工人數、單位客流量的員工成本。圖表以時間為橫軸，作員工人數、客流量、單位客流量的員工成本的比較。單位客流量員工成本的計算公式如2.1所示。 單位客流量的員工成本=（∑員工人數*相應員工工資）/客流量 （2.1） 4）多軸聯合圖 當一個圖既要顯示不同時間單位(比如天)的各個時刻的信息，又要將不同的量分別映射到不同的軸時，就要采用多縱軸聯合圖，該類情況比較復雜。總訪客量報告就是用這種圖實現的。如圖4所示。
圖4 多軸聯合圖實例 該圖為將整個站點的人、車數據進行比較，由于通常人數會明顯大于車數，甚至相差幾個數量級，因此將人、車分別映射到不同的軸才便于比較。紅色曲線代表整個站點中人的數據，藍色曲線代表整個站點中車的數據。每天24小時的數據用一個子圖表表示，每個子圖表都有人、車兩條曲線，分別映射到左、右兩側縱軸。 3.2.4 客流展示的問題分析 通過對客流展示系統的分析和研究，歸納總結一些注意的問題： （1）采集的數據經過解析，加工匯總存入數據庫，提供展示的基本信息。但存入的數據不一定是jfreechart需要的形式，因此，需要先進行轉換，系統設計依據上述四類圖，提供了一個通用的轉換方法，轉換后，可為jfreechart調用展示。 （2）圖表的展示需要設置許多參數,設計時要將數據盡量在較少的頁面上設置，防止繁雜的過程影響用戶的操作。 （3）設計要滿足用戶使用的方便性。在圖表展示界面，用戶可以隨時根據需要修改各個展示參數、各種表現形式，定制展示信息，以求從各個角度、方面展示所需的信息，還可查看對應的電子表格。圖表是實現數據可視化，而電子表格對應準確的數據信息，只有這兩方面合理的結合分析，才能為用戶決策提供最大的支持。 （4) 原始數據以計數器為單位，每幾分鐘一條數據存放在原始數據表里，而每個報告都有按小時、天、周、月四種匯總方式，即按照這些時間間隔展示客流數據的匯總值，每次生成報告時，由用戶選擇按哪種時間間隔匯總數據。空間參數方面，報告展示的最小單位是計數器組，包含若干個計數器。因此，系統以線程的方式每隔一定時間對數據預處理的解決方案，增加時間匯總表和計數器組匯總表。首先，以每個計數器組為單位，將它包含的各個計數器的數據進行匯總，時間不變；然后，將每個計數器組每天的數據進行匯總，存放在以天為單位的數據表里。這樣當用戶請求的報告以天、周、月為單位進行展示時，直接讀取天數據表，在此基礎上進行計算，而不用根據原始數據表重復計算，大大提高了系統的執行效率。 4 小結 本文介紹了數據可視化的基本概念，并對常用方法進行分析比較，并通過對某客流展示系統的研究，根據實現方法將展示圖表進行分類，分析了數據可視化技術在客流展示領域的具體應用問題。可視化技術為客流數據的展示提供了一種切實可行的方案，對商家用戶的決策提供了很好的支持。同時，可視化作為一種新興的技術，將會在更多的具體業務領域發揮更重要的作用。 參考文獻 [1] 杜開南. 大商場中的客流監測系統[j].商場現代化，2001,(2):14-15. [2] gershon nahum. information visualization[j].ieee computer graphicsand applications,1997,17(4):29-31. [3] 劉勘，周曉崢，周洞汝. 數據可視化的研究與發展[j].計算機工程，2002,28（8）:1-2 [4] 李伯宇,趙麗麗.在jsp中實現動態圖表方法研究[j].計算機應用，2003,23(6):213-214 [5] duane k f, mark a. web development with java server pages(2nd edition)[m].newyork: manning publications, 2001. [6] 王仲，董欣，陳曉鷗.svg—一種支持可縮放矢量圖形的web瀏覽語言規范[j].中國圖象圖形學報,用2000,5(12): 1039-1043 [7] david gilbert. the jfreechart class library[eb/ol], simba management limited ,2002.
關鍵詞：汽車；信息展示；可視化；WebGL
中國分類號：TP393.0；TP391.41
隨著計算機和互聯網的快速發展，不僅改變了人們的生產模式，更是改變了人們的生活方式。互聯網以其便利、快捷等現代特性，正成為人們獲取信息最重要的途徑[1]，因此提高人們的上網體驗就是提高人們的生活品質。而瀏覽器是打開信息的大門，以前的2D網頁不再滿足人們的需求，3D頁面已然成為未來的趨勢，再加上信息量爆炸式的增長，信息的可視化成為了研究的重點。
實際上，在日益增長的數據背后，隱藏著許多重要的信息，通過對數據信息更高層次的分析，挖據數據背后潛在的應用價值[2]，借助WebGL三維可視化技術，以形象直觀的3D動態圖像來檢索信息，提高用戶的體驗。
1 關鍵技術
1.1 WebGL
傳統的Web3D解決方案主要依賴Flash，Java3D以及微軟的Silverlight等技術[3]。然而上述技術都存在一個共同的缺陷，難以支持Web端GPU加速，因而難以勝任大規模復雜3D場景的渲染。WebGL的出現解決了這一難題，WebGL是一種3D繪圖標準，通過結合JavaScript和OpenGL ES2.0來提供一種類似于OpenGL的API[4]，并在Web端提供3D加速渲染功能，它完美地解決了現在Web交互式三維動畫對插件的依賴和不支持GPU加速兩個問題[3]。
1.2 Three.js庫
three.js是JavaScript編寫的WebGL第三方庫，提供了非常多的3D顯示功能。Three.js是一款運行在瀏覽器中的3D引擎，可以用它創建各種三維場景，包括攝影機、光影、渲染器、材質等各種對象，可以很輕松地創建3D動態畫面。
1.3 SSH框架
SSH為Struts、Spring、Hibernate的一個集成框架，是目前較流行的一種Web應用程序開源框架。SSH框架分為四層：表示層、業務邏輯層、數據持久層和域模塊層，通過此框架能在短時間內搭建出結構清晰、維護方便的Web應用程序。Struts作為系統的整體基礎架構，負責MVC分離，Hibernate架構實現數據庫的訪問，Spring對Struts和Hibernate進行管理。
2 系統的總體框架設計
本系統采用MyEclipse8.5的JavaEE集成開發環境作為開發平臺，系統架構為B/S，采用SSH作為Web框架，選用Apache Tomcat 6.0為Web服務器，后臺數據庫為Oracle，在以上環境中完成整個系統開發，系統的框架設計如圖1所示：
3 物理建模
建模是本系統的核心部分，在確定要顯示的內容后，借助Three.js第三庫建立模型。模型是以JavaScript腳本為載體，通過建立模型矩陣、視圖矩陣、投影矩陣來模擬事物，從數據庫中加載數據到模型中，再通過支持HTML5的瀏覽器渲染出來，得到動態的三維畫面。例如我們要模擬一個汽車和汽車周圍的景色，要編寫JavaScript腳本代碼創建Three.js提供的攝影機、光影、渲染器、材質等對象，建立汽車和周邊的景色模型。
3.1 汽車信息可視化模型
要把汽車信息通過可視化的界面展示給用戶，建模是相當關鍵的一步，將汽車元素和數據信息結合在一起是本論文可視化的標準。
3.1.1 零部件結構模型設計
汽車零部件是汽車的組成部分，零部件的性能最終影響到整個汽車的性能，所以零部件在汽車中占很重要的地位。把零部件結構以三維動態畫面展示出來，不僅讓用戶能對零部件有詳細的了解，而且為汽車專業人員提供方便快捷的學習條件，不用現場操作零部件就能輕松地了解零部件內部的結構。所以零部件的建模要以三維動態圖為主，小零件能支持拆解和安裝，把整個安裝和拆解的過程展示出來，給用戶全新的體驗。
3.1.2 汽車模型設計
模型的建立與可視化展示數據的需求相關，當要展示汽車表面和內部結構時，將對整個汽車進行建模，把汽車虛擬化成網頁圖像，并且能實現開車門、旋轉、開車啟動等功能，當點擊汽車零部件時可以展示零部件參數，把整個汽車以三維的可交互頁面展示給用戶，用戶想了解該品牌的汽車時，只要打開該品牌汽車的頁面，就能查看到汽車所有的參數，從各個視角欣賞汽車的外形和內部結構，為用戶提供有效信息，模型主要功能如圖2所示：
4 數據庫設計
模型矩陣是用數據來填充的，這些數據從數據庫中獲取，模型對象對獲取的數據進行分析和處理。數據庫的E-R圖如圖3所示，用戶權限表規定用戶只能根據權限訪問汽車信息表，汽車信息表中記錄了汽車模型的外形和位置坐標，零部件表記錄汽車零件的位置坐標信息，圖表展示信息表是點擊某零件彈出對應參數圖表的數據源。
5 可視化信息展示
可視化是采用計算機圖形學和圖形處理技術將數據轉換成圖形或者圖像顯示出來的技術，本文是基于WebGL可視化技術開發的。可視化數據信息的展示要通過客戶端和服務器，客戶端發出請求時先通過模型框架，模型框架判斷用戶點擊事件，通過HTTP協議向服務器發出請求。服務端接收到請求信息交由SSH框架進行處理，由框架向數據庫訪問數據，再把數據返回給客戶端，客戶端把數據填充到模型中，得到數據填充的模型要通過支持HTML5的瀏覽器渲染，整個可視化過程如圖4所示。
6 結束語
本論文借助WebGL三維可視化技術和Three.js框架，建立了汽車信息可視化系統，通過3D動態汽車模型對汽車數據信息進行了可視化展示，使汽車信息數據的展示融入了汽車元素，形成了汽車行業獨樹一幟的汽車數據展示平臺，不僅提高了用戶的視覺體驗，而且把有效的信息直觀的傳達給了用戶，即利于用戶理解，又能挖掘出數據背后潛在的應用價值。
參考文獻：
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[2]金瑋，孫艷，張克君.Web信息檢索技術中關聯規則挖掘算法應用研究[J].情報雜志，2007，26（1）：39.
[3]殷周平，吳勇.基于WebGL和AJAX的WEB3D應用研究――以在線3D協作交互式設計為例[J].安慶師范學院學報（自然科學版），2013，19（1）：58.
[4]劉愛華，韓勇，張小壘.基于WebGL技術的網絡三維可視化研究與實現[J].地理空間信息，2012，10（5）：79.
作者簡介：朱向雷（1981-），男，河北人，高級工程師，研究方向：汽車行業數據應用與研究。
如今“精準醫療”的提出讓越來越多人將目光投向移動醫療領域，如何提升用戶體驗，建立自身特色，進而產生用戶黏性成為移動醫療是否能夠快速發展的重中之重，許多案例都表明優秀的數據可視化設計在這其中所起到的促進作用。
構建移動醫療數據可視化，首先需要分析傳遞數據的目的。舉例來說，一款針對糖尿病患者的慢性疾病管理APP的血糖數據呈現，可以通過數據的呈現告知用戶血糖控制情況，引導用戶進行更好的血糖控制；或者是通過數據的合理表現緩解用戶在控制飲食中的抵觸情緒，進而達到激勵用戶的目標等，完成通過目標尋找需求的過程。
隨著大眾對于自我健康管理的重視，移動醫療應用應以面向消費者、患者的健康應用為主，全面調研目標用戶的生理心理狀態、生活狀態、使用情境、預期目標、核心行為等，結合用戶群特點建立用戶模型，進而制定合理數據可視化目標。
眾所周知，“傳遞信息，而不是數據。”是指界面設計的出發點以及落腳點并不是簡單的數據呈現，而是完成對用戶的引導，讓用戶接收到所表達的重要信息。
移動醫療應用中每天都會有上百條的數據被記錄，設計師不可能在移動端呈現每條數據，所以合理分析所需表現的數據，制定優先級是至關重要的。換句話說就是對收集到的多項數據指標進行排序，判定哪些數據是需要著重展現的核心，哪些數據是輔助，哪些數據不需要展現等。
以Nike+為例，Nike+是一款專為跑步者設計的運動管理型應用，通過移動端配合可穿戴硬件可以獲得的用戶數據包括：跑步時間、跑步距離、跑步速度、運動心率、熱量消耗值、運動排名、運動次數及其他各項統計數據。在用戶運動過程中的數據可視化目標是讓用戶可以直觀地看到自己本次跑步的信息，所以核心數據便是此次跑步的里程擔輔助信息為速度、時間及用戶當下心率，而類似排名、次數這類統計數據便不再進行展示。
文字和圖表是常見的表現數據的手段，現有醫療健康類APP主要使用圖表來實現數據可視化，相對于單純的文本而言圖形化的表現形式更能抓住人們眼球和注意力，同時更能展現數據中蘊含的趨勢及含義。
每一種圖表都有它適宜表現的數據種類，明確其使用場景才能夠選擇合適的圖表。精準表達數據，提升用戶的瀏覽效率，可以根據所需表現的具體信息特點，對這些常見圖表進行變化與組合。不僅可以創造出更適合的圖表形式，降低用戶的認知成本；還可以用全新的圖表形式帶給用戶很強的新鮮感。
由于與用戶產生直接接觸的是最終的設計界面，所以數據可視化的效果與細節刻畫密切相關。所謂細節刻畫是指從視覺設計的角度對所選擇的表現形式進行修飾，既能吸引眼球，創造產品特色，又能讓用戶關注到真正所需要表現的信息本身。
大數據時代的新聞報道
如今，大數據時代正向我們敞開懷抱。正如最早洞見大數據時展趨勢的英國數據科學家維克托?邁爾-舍恩伯格所說：“到2013年，世界上存儲的數據預計能到達約1.2澤字節，其中非數字數據只占不到2%。這樣大的數據意味著什么？如果把這些數據全部記在書中，這些書可以覆蓋整個美國52次。”
目前，國內很多學者在進行這方面的研究。中國人民大學陳力丹教授認為，日常生活中的一些重大新聞若運用大數據來報道，其深度會大大強化，也能夠給人以更強的動感和說服力。數據新聞以數據為中心，密切圍繞數據來組織報道，與數據相關的各種技術都被賦予重要地位。中國人民大學新聞與社會發展研究中心方潔認為，數據新聞是在大數據時代新聞學發展形成的新領域，它代表未來新聞業發展的方向。其內涵就是基于數據的抓取、挖掘、統計、分析和可視化呈現的新型新聞報道方式。大數據時代，數據新聞并不是唯一的途徑，我們仍可在傳統的深度報道、調查報道上做文章，但是合理地利用大數據有時卻會讓我們的報道呈現完全不一樣的效果。
新聞報道的數據化、可視化實踐
在今年的全國“兩會”召開期間，《京華時報》在3月2日至14日共刊發了104個“兩會”報道之“大國轉身”專版，共計200多篇相關報道。報道聚焦政府工作報告，匯集了社會養老、單獨二胎、霧霾和樓市等很多社會熱點內容。其中，很多報道都是通過大量數據的搜集、統計、分析、重組和研究來完成的，特別是3月6日關于政府工作報告圖解的幾個版面尤為出色。
多途徑獲取數據，增加信息量。在大數據技術的支持下，不僅可以準確統計官方過去的以及現在的權威數據，也可通過網絡調查等方式搜集民意，通過數據準確反映受眾的習慣、喜好。
從《京華時報》此次“兩會”中發表的新聞報道的資料來源看，大量的數據來源于今年的政府工作報道，新華網、人民網以及歷屆的全國政協常委會報告和全國“兩會”會議資料，還有少量來源于歷屆政協會的文字直播以及媒體公開報道等二手信息。數據來源較廣泛，且可信程度高。
利用數據挖掘新聞線索，產生獨家報道。現在新聞報道的同質化程度越來越高，獨家新聞越來越少。但是，海量的大數據卻給新聞報道帶來了無限的可能性，媒體從業人員可充分利用數據庫挖掘相關信息，拓展新聞報道原有的廣度和深度，寫出獨家新聞。
每年的總理報告都是各家媒體極為關注的新聞富礦，但如何在政治、經濟等宏大新聞主題中做出差異化的獨家報道呢？《從總理報告看百姓生活變化》（2014年3月6日006版）一版另辟蹊徑，從2013年和2014年的總理報告中居民收入的增加、農村人口數量的減少、醫療保障普及率的提高等與人民生活息息相關的數據中發現了百姓的生活越來越好的趨勢。用數據說話，證據確鑿，令人信服。同時，通過細節的對比產生獨家新聞報道也更容易吸引受眾眼球。
此外，還有諸如《細數總理記者會之“最”》的報道縱向挖掘了最近11年的總理記者會，從而盤點出“中央電視臺、新華社獲首問最多”“中央媒體愛問經驗與困難”等新鮮好玩的結論。通過對數據的挖掘和統計，小角度中瞥見大主題，視角新穎，見解獨到。這樣充分挖掘數據形成獨家報道，利用數據做新聞的優勢也日漸凸顯出來。
數字邏輯代替傳統的文字報道，增強客觀性。獲取數據只是最基礎的一步，在排除一些不必要的、干擾性的數據的基礎上，要進一步對數據進行處理，按照各種創意手段進行加工，使數據按照一定的邏輯聯系起來，增強新聞報道的客觀性。《數說總理這一年》（2014年3月6日016版）系統梳理了總理這一年所參與的各項事務，比如參加了39次國務院常務會議，月均3.25次；處理了地震、山體滑坡、輸油管道爆炸等12次公共突發事件；出訪了3次9個國家20天，平均每4個月出國一次，足跡遍布亞歐9國等。文章淡化了空洞的敘述和高談闊論式的贊揚，用實實在在的數字來進行敘事，不僅增加了文章的客觀性，也使得一個親切的、關注民生和百姓的大國總理形象躍然紙上，客觀性強。
還有諸如《政府工作報告77次提“改革”》《決不讓農村貧困代代相傳》《像對貧困一樣向污染宣戰》等報道也是運用數字邏輯進行新聞敘事，增加新聞的客觀性。
利用信息圖表，將數據可視化。除了獲取海量數據外，《京華時報》還積極探索數據新聞的可視化方式，主動迎合視覺傳播時代受眾的喜好，利用了大量的信息圖表，包括圖形、表格、地圖、漫畫以及色彩等各種元素，擺脫了單調數字的枯燥性，生產出了一大批可視性強的新聞版面。
《四張圖表，看懂政協會議》（2014年3月3日012版）這一版分4個部分形象地解釋了政協會議的相關問題，用箭頭指向和流程圖的形式表明了政協委員是如何履職的，通過漫畫的形式表現政協委員產生的流程，用環形圖表明了從2003年至2013年歷年政協一號提案內容，最后以時間梳理的方式交代了今年政協會議的各項議程。整個版面內容豐富，但并不累贅，充分利用了多樣化的信息圖表和圖示將復雜的流程以及核心問題展示出來，利于受眾閱讀并加強記憶。
還有《一張圖看懂人大會議》《今年GDP有望首超10萬億美元》等版面都利用了大量的信息圖表，形象化地揭示新聞事件中的要點、重點、發展過程以及人物或事情之間的關系，可視性強。
《京華時報》“兩會”報道的啟示與反思
此次的“兩會”專題報道中，《京華時報》在新聞報道的數據化、可視化上率先嘗試。但是，由于其也是首次嘗試在“兩會”報道中利用大量數據做新聞，其中也存在一些有待改進和創新的地方。
數據報道組人手不充足，未形成長效的數據報道機制。目前，美國的《紐約時報》和英國的《衛報》在系統地推進數據新聞報道方面都做得非常成功。從2007年起，《紐約時報》就建立了一個記者加程序員的團隊，既負責技術又負責采編。2009年，《衛報》網站開設“數據商店”，并向用戶免費開放、分享數據。這些報紙在重視數據新聞報道之余都有專業的數據報道團隊，長期從事數據新聞的采寫工作。
與國外相比，國內在這一板塊的發展明顯滯后。此次的“兩會”報道，《京華時報》除和新華社等媒體合作外，并沒有成立專門的數據新聞中心，記者和編輯的人手也十分有限。而且報道組成員多是傳統的采編人員，缺乏專門的數據分析員。在此基礎上，可借鑒國外的數據新聞報道模式，培養專門的技術人員，組建專業的數據新聞報道組，從而形成長效的數據報道機制。
有些數據表現略顯單薄，報道呈現“偽數據化”趨勢。在新聞報道中，數據的運用固然可以增加新聞報道的客觀性、可視性，使得報道更加清晰、簡潔，但有時卻并不能完全呈現新聞報道中的核心要素，有些報道甚至呈現“偽數據化”的特征。
《政府工作報告誰在看？關注啥？》這半個版面從受眾的年齡、性別和地域分布等變量調查和統計了受眾對于政府工作報告的關注情況，但是對于其背后的原因，為什么年齡、地域等因素會對受眾有影響？受眾為什么最為關注收入分配的問題？受眾的關注點和社會發展現狀有無必要的關聯？受眾的關注重點歷年來有沒有變化？這一系列最為核心的問題，報道都有所偏向的忽略了。
由此可見，數據并不是萬能的，在利用大數據做好新聞報道的同時，也要清楚數據只是一種輔助手段，并不能完全地替代文字報道。記者在利用數據時，一定要進行深度加工和處理，萬不可盲目堆砌數據，要警惕使用數據的模式化、程式化新聞操作。
缺乏深度分析數據基礎上的預測性報道。大數據時代的預言家維克托?邁爾-舍恩伯格說過大數據的核心是預測，通過對海量數據的運算來預測事情發生的可能性，從而給人們提供一定的參考。從今年《京華時報》的表現看，大量報道聚焦于對數據的展現，而缺乏利用大數據所做的預測性報道。
譬如“兩會”中，霧霾是各代表委員集中關注的環境問題之一，它也是全國各地人民心中揮之不去的陰影。北京、天津、河北等地區的市民屢屢遭受霧霾的侵襲。在這種背景下，能否通過研究霧霾高發地的共同特征的大數據來預測哪些地方有可能成為霧霾重災區？能否通過分析國外的數據庫來預測治理霧霾的有效方案？
此次“兩會”報道，中央電視臺也積極與百度新聞合作，共同策劃了《兩會大數據》的欄目，利用百度用戶搜索的大數據，預測網友關注的熱點話題，不同年齡、性別、地域的關注焦點等內容，對將來的政府作為和媒體報道都有很好的參考作用。
>> 數據新聞可視化的不足與改進 大數據時代下國內財經新聞的可視化 大數據時代電視新聞的可視化發展探析 數據可視化、H5、短視頻等新聞表達的發展 數據新聞可視化敘事初探 數據挖掘與可視化技術對新聞閱讀體驗的改善 可視化手段與數據新聞的“化學反應” 可視化數據與協作 可視化新聞的美學追求 可視化復雜的Excel數據 從英國《衛報》數據新聞報道看我國可視化數據新聞的發展策略 數據新聞及其可視化應用現狀 大數據時代可視化新聞探索 可視化通信技術的發展與應用 新媒體時代數據新聞的信息可視化應用 《京華時報》新聞報道的數據可視化研究 數據可視化在新聞生產中的應用研究 關于數據可視化在新聞報道中的應用前景探析 大數據時代新聞可視化傳播的創新路徑 大數據可視化 常見問題解答 當前所在位置：l.
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關鍵詞： 云平_； 海量數據； 可視化調度平臺； Hadoop
中圖分類號： TN911?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）08?0107?03
Design of visualization scheduling platform for mass data impact under cloud platform
NIE Jing1， SHI Zhongjian2
（1. Nanning College for Vocational Technology， Nanning 530008， China； 2. Hanshan Normal University， Chaozhou 521000， China）
Abstract： Aiming at the problems existing in the current cloud platform scheduling， a visualization scheduling platform for mass data impact under cloud platform was designed， which is composed of the mass data acquisition module， cloud platform module and visualization scheduling module. The antenna in mass data acquisition module carries out the acquisition and frequency modulation of mass data， and transmits the data to the digital signal processor for processing. The processing result is transmitted to the cloud platform module. The Hadoop distributed computing technology is used in the cloud platform module to analyze and calculate the processing result of the mass data acquisition module. The cloud platform module gives out a scheduling scheme. The scheduling scheme is transmitted to the visualization scheduling module to realize the scheduling scheme visualization and specific implementation of the dispatching work. The platform software is used to design the generation process of the scheduling scheme in the cloud platform module. The experimental result shows that the designed platform has perfect computational performance and scheduling performance.
Keywords： cloud platform； mass data； visualization scheduling platform； Hadoop
調度是一種能夠給出合理運行決策的技術，其能夠有效提升各領域的工作效率和工作精度，縮減人工作業量。可視化是在20世紀80年代開始興起的計算機圖像顯示技術，人眼視覺是可視化的基礎[1?3]。將可視化與調度結合起來，能夠使原本較為抽象的運行決策更加便于理解，可視化調度平臺應景而生。然而，當今社會各領域的信息量巨大，在海量數據沖擊中，可視化調度平臺已逐漸落后，云平臺的產生使這一現象得到有效緩解[4?6]。
1 海量數據沖擊中的可視化調度平臺設計
1.1 海量數據采集模塊設計
在云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺中，由于海量數據采集模塊掌控著調度對象中海量數據的采集工作，是整個平臺性能的基礎保證。為此，需要在保證采集精度的前提下，賦予該模塊足夠的穩定性和工作效率，加強模塊對調度對象的控制能力。圖1是海量數據采集模塊組成圖。由圖1可知，海量數據采集模塊主要由天線、數據接收器、數字信號處理器、看門狗計時器和通信接口組成。在云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺中，海量數據采集模塊的天線是最先經受海量數據沖擊的。在沖擊開始后，天線隨即對海量數據進行采集和調頻。這樣設計能夠保證天線免受非調度對象數據的影響，提高模塊采集精度。
1.2 云平臺模塊設計
云平臺模塊接收到海量數據采集模塊傳遞來的處理結果后，將對其進行計算，給出調度方案。云平臺模塊對海量數據處理結果進行Hadoop分布式計算。Hadoop分布式計算是云平臺中較為常用的處理技術，這種技術能夠為云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺提供高效、透明的調度方案，其對調度人員的技術要求不高，可節約平臺的運行成本。圖2是Hadoop分布式計算的結構圖。
由圖2可知，Hadoop分布式計算的子項目有四種，分別是映射?歸約模型、分布式關系數據庫、分布式文件系統以及分布式應用程序協調服務。
1.3 可視化調度模塊
可視化調度模塊是云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺對調度對象實施具體調度工作的模塊，也是用戶可直接使用的模塊。可視化調度模塊能夠將調度方案以可視化的形式呈現給用戶，這一工作要求用戶與可視化調度模塊間應具有較強的人機交互能力，為此，設計出如圖3所示的可視化{度模塊結構圖。
由圖3可知，可視化調度模塊能夠實現調度方案的特征可視化和密度可視化。特征可視化包括調度對象中海量數據的沖擊形式、海量數據類型和調度形式；密度可視化是指對方案中每條調度流程相對應的海量數據密度進行可視化。調度管理對調度方案進行調用，通過網絡服務器將調度流程分配至其相應的調度對象網絡節點上，分配完成后，網絡服務器將調度對象網絡節點數據反饋給調度管理。在云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺中，用戶通過用戶瀏覽器查看平臺的可視化內容和平臺調度工作的實施情況。
2 可視化調度平臺軟件設計
云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺的云平臺模塊，利用Hadoop分布式計算技術對海量數據采集模塊的處理結果進行分析和計算，最終實現調度方案的給出。調度方案產生流程如圖4所示。
由圖4可知，云平臺模塊先對海量數據采集模塊處理過的海量數據進行調用，把其中具有特殊特征的數據構建成優先處理集合（特殊特征是根據以往調度工作里經常需要進行調度的數據中提取出來的，用戶也可對其進行預定義），再利用分布式關系數據庫對優先處理集合中的數據進行檢驗，確定其是否需要進行調度。如果不需要，則更新優先處理集合。
3 實驗驗證
3.1 平臺計算性能驗證
在海量數據沖擊中的可視化調度平臺的計算性能驗證實驗中，以某大型電網作為實驗對象進行30天實驗。實驗電網產生的數據量為11 GB/天，用本文平臺、Brook平臺和Skepu平臺對實驗電網中的海量數據同時進行計算，并輸出三個平臺的計算用時和計算準確率見圖5、圖6。由圖5、圖6可知， Brook平臺的計算用時高于本文平臺、低于Skepu平臺，30天內的計算用時波動不明顯；但該平臺的計算準確率不高，最大值僅為91.2%，整體計算性能較為平庸。Skepu平臺的計算用時隨著實驗天數的增長而增長，其計算準確率曲線波動也較大，造成這些現象的原因可能是該平臺的存儲性能不好，導致平臺的計算性能不高。對比來看，本文平臺的計算用時較短、計算準確率較高，實驗輸出曲線波動不大，擁有較好的計算性能。
3.2 平臺調度性能驗證
用本文平臺、Brook平臺和Skepu平臺對實驗電網產生的海量數據進行可視化調度，圖7為三個平臺調度實施時間對比圖，圖8為用戶對調度方案的滿意度對比圖。
由圖7可知， Brook平臺的調度實施時間過長，不能在海量數據類型較為復雜的領域中使用；Skepu平臺的調度實施時間較短，但曲線整體呈現上升趨勢；本文平臺的調度實施時間要低于Brook平臺和Skepu平臺。由圖8可知，用戶對三個平臺給出的調度方案的滿意度均很高，除了Skepu平臺的用戶滿意度曲線在實驗中期有一定的下降，本文平臺和Brook平臺的用戶滿意度曲線均較為平穩，且用戶對本文平臺給出的調度方案的滿意度始終維持在96.5%以上。
綜上所述，本文平臺具有較好的調度性能。
4 結 論
本文設計云平臺下海量數據沖擊中的可視化調度平臺，其擁有三個重要模塊，分別是海量數據采集模塊、云平臺模塊和可視化調度模塊，這些模塊分別負責對調度對象中海量數據的采集、計算和調度方案的可視化與實施等工作。實驗通過對比本文平臺、Brook平臺和Skepu平臺的計算性能和調度性能，驗證了本文平臺在海量數據沖擊中，具有較好的計算性能和調度性能。
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就媒體而言，表達方式的進步發展，所顯示的是媒體正隨著時代的發展而做出自我?{整。例如，數據可視化、H5、短視頻這些信息傳播與處理方式，在對文字與圖片進行提煉與加工的基礎上，對原有的新聞表達形式進行創新，豐富了媒體的報道手段，同時也為用戶提供了全新的體驗。就數據上來看，這些表達方式還不能夠完全的影響文字中+圖片的基本新聞文體形態，但是，其中所出現的個別現象級作品，卻為新聞業造成了一定的沖擊。在此種新聞表現形式的不斷更顯變化進程中，媒體機構所需要做出的是，客觀的理解這些全新的表達形式，且能夠在成本可控的情況下為自己所用。
一、新聞表達概述
新聞是一種表達方式，既然是表達就會有自己的情感在里面。表達是一種強大的力量，能夠引導受眾向著特定或未知的方向發展，嚴重一點就是造成公眾認知的偏差，再嚴重一些就是引導群眾混亂。現階段，新聞消息有時也是一種娛樂[1]。打開手機報、騰訊新聞，五花八門吸引眼球的新聞標題，更多種類的新聞表達形式與傳遞手段得以出現。
新聞表達形式常規多為記敘，將記錄事實作為主要選擇。根據題材的不同以及新聞媒介的不同，新聞的表達方式也呈現出一定的差異性。原有的報紙雜志等新聞表達形式，所利用的是文字與圖片進行信息的傳遞，能夠穿插的東西較少，多是情感闡述或事件主體的言論等內容。電視廣播基于其傳播形式與技術對比，傳統報刊等更具有現代化特征，在表達形式上除記錄事實之外，能夠穿插的東西也更多。電視廣播新聞表達中，可利用影像進行信息的傳遞，多種場景與音樂以及情感都能夠穿插在新聞主體中[2]。在互聯網的快速發展下，用戶的自主性與參與性更強，新聞的表達方式也更為關注與用戶之間的互動性，例如，在線問答、在線投票等均屬于互動性質的新聞表達形式。
二、數據可視化
數據可視化所指向的是將大型數據集中的數據用圖形與圖像等形式進行展示，同時應用數據分析以及開發工具發現其中未知信息的處理過程。數據可視化的概念一直處于動態變化的過程中，概念的邊界在不斷的擴大，與立體建模等特殊技術方法進行對比，數據可視化所包含的技術方法更為廣泛[3]。數據可視化技術的基礎思想是將數據庫中每一個數據項作為單一圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值用多為數據形式予以展示，能夠從不同的維度對數據進行觀察，借由此來對數據進行更為深入的觀察與分析。
在大數據與云計算等概念的不斷深入的信息化時代中，原有的屬于統計領域的數據挖掘與數據分析，逐步的滲透到傳統新聞行業中，由此出現了數據新聞。此概念中的數據所指向的是一種內容層面上的基礎素材，媒體經由對海量數據的收集、對事件關系網絡與發展脈絡的梳理，客觀的展現事件的事實。此種全新類型的準確新聞主義在中國屬于初步發展階段。可視化屬于一種全新的表達形式，借助于人們對圖像的快速識別能力，減少用戶的知識負載，同時深化用戶對新聞內容的影響，從而實現易讀、趣讀的效果。
現階段，全球數據可視化新聞已經逐漸形成規模，其中應用較好的為歐洲媒體領域，例如，《衛報》、《泰晤士報》、《紐約時報》等都已經很好的應用到可視化新聞這種表達手段。
觀察國內同行業的發展情況，在可視化新聞方面與國際上發展較好的媒體還存在著較大的差距。首先，在觀念認知上存在差距。在互聯網對新聞界的影響問題上，國內媒體的重視程度明顯不足，且處于一定的政策保護機制，在這種細節形式上的創新也表現出動力不足等問題[4]。其次，在具體的操作方面存在著差距。國內方面多數的數據可視化新聞都停留在靜態信息圖層面中，也就是經由凸顯數據、擬物化包裝等手段，將新聞稿件嵌入到圖表內，借由此對讀者進行展示。除此之外，國內除百度、阿里、騰訊等少數互聯網公司之外，沒有一家媒體能夠掌握到第一手的大數據。就我國而言，長久以來，官方媒體都是政府統計數據的披露主體與傳播主體，但未經過處理的數據，較難吸引到受眾的目光。
三、H5與短視頻
由于手機屏幕尺寸的限制，為基于數據可視化的大屏圖像顯示帶來了難度，可經由兩種措施的應用解決此問題，其一，制作適合于手機閱讀的長條圖；其二，制作H5（HtmI5）或是短視頻。近幾年長條圖已經得到了廣泛的應用，難以引起用戶的興趣，在此背景下，具有交互性的H5將迎來發展機遇。借助于H5，新聞不僅僅是為用戶提供資訊，同時還能夠提供解讀、游戲、娛樂等多種服務。例如，人民日報全媒體平臺所退出的《一帶一路帶給了我們啥？新買買提致富記》，點擊一個指令進入到相應的界面。
H5是一個基礎開發工具，此項技術的掌握并不難，且開發成本也在不斷的降低，另外，當前已經有諸多基于PC端或移動端的H5制作工具，包括易企秀、初頁等軟件都能夠實現便捷化的編輯。
短視頻最早被BBC進行試用，而這種模式后期被國內新華社進行模仿應用，在2014年底推出國內首個短新聞視頻客戶端，其名稱為15秒。短視頻的優勢眾多，包括能夠提供連續畫面、信息量較大等。
關鍵詞：Java；MOOC；Alice
中圖分類號：TP311 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2017）10-0021-03
近年來，教育信息化領域發生了革命性的變化。基于游戲學習[1]，手機練習[2]和MOOC教學等新型教學模式及方法，不僅可以解決教育研究與教學實踐中的一些問題，而且還可以幫助教師改進課程以及提高學生的學習效率。本文的貢獻是嘗試把可視化編程教學引入到編程教學過程中來，在教學方法和手段上進行研究，努力提高學生對編程課程的學習興趣。在當前MOOC的大環境下，此項研究有利于充分發揮教師和學生的主觀能動性；也可以為在移動互聯開放環境下的教學提供輔助支撐和基礎研究數據。本文首先介紹編程教學相關研究成果以及目前所面對的一些問題；然后介紹一種專為大學生學習Java編程入門而設計的教學方法；最后對比分析兩個學期兩個班的學習情況，總結新方法對學生掌握編程技術積極的影響。
一、編程教學現狀及問題
程序設計是高等院校非計算機專業學生的基礎課程。目前，程序設計語言有很多種，而且更新很快。初學者難以理解其中抽象的概念，難以掌握復雜的語法，無法下手檢查程序的語法錯誤，編寫程序成為一項枯燥而又艱苦的工作，讓不少初學者生畏，從而失去編程的興趣 [3]。
在傳統的計算機語言教學過程中，教師們主要的教學方法是通過在課堂上以教學為主、課后線下或QQ答疑為輔來實行。在這個過程中，我們強調了學生的課堂學習，卻忽視了激發學生興趣導向的自主學習能力的培養。由于內容抽象難懂，無法引起非計算機專業的本科生學習興趣。在計算機工科領域，男女比例嚴重失衡，這對學科長期發展很不利。
二、教學方法設計與實現
本研究項目針對當前武漢市高等教育教學改革和建設中的突出問題，從理論和實踐兩個方面進行研究和探索，尋求解決問題的方法和途徑，主要從以下4個方面的改革入手：教W手段，教學方法，實驗內容和評價體系。該項目是以超星-泛雅平臺為載體，借助于江漢大學計算中心的自主學習平臺教育資源的支持而實現的。在線課程演示圖如圖1所示。
1.教學手段
數據可視化編程是指通過對可視化元素的相關操作進行程序編寫。數據可視化編程就像是拼積木。邏輯積木的組合方式比較靈活，可以嘗試很多解決問題的思路。零基礎的初學者在完全不懂語法和算法的情況下可以快速實現自己的程序設計。
在學習編程的過程中，首先是學生自己用最簡單的方式盡快實現程序的主要功能，這樣有助于增強初學者信心和進一步明確學習需求；然后在進一步的學習中，學生會很快發現不是所有需求都能用可視化編程實現，為了實現某些特定需求自己必須編寫代碼；接下來學生可以帶著問題，一邊閱讀相關書籍，一邊不斷修改調整已有代碼；最后經過學習再使用程序設計的架構來組織代碼。這樣學生既能最快地完成工作，又能逐漸養成較好的編程習慣和深入理解程序設計思想。
針對在Java編程課教學中遇到的一些實際問題，本項目通過使用Alice 3[4]；該系統是一種面向三維模型的編程工具，學生可以使用系統來創作出三維動畫游戲，或導演一部動畫故事。在該系統中，抽象的類、對象已經換成可視的三維模型，系統中建造好的模型庫，包含各類動物、人、建筑物以及場地等，而且可以不斷地從網上補充新的三維模型到庫中。因為該系統是Java語言寫成，學生能將所編的游戲或者動畫程序通過Netbeans開發環境轉換成對應Java源程序[5]。
2.教學方法
采用游戲教學法[1]，激勵學生編程的興趣和欲望，培養計算思維能力，邏輯分析能力和發展創新能力。打破傳統按章節知識點授課的方式，從實際游戲項目出發，在游戲設計開發的過程中，學生很容易初步掌握編程的基本概念及基本技能，從實戰中找到自信，再通過充分調動其自主學習能力，充分利用網上豐富學習資源，自行深入繼續學習。讓學生從親身經歷的案例中分析原理，從實際現象中看出本質，最后將自己抽象領悟出來的概念同書本上的理論知識相對應。例如：Java程序設計課程重難點一般包括：常用系統類的使用，數組的運用，OOP設計及實現。通過讓學生導演自己的電影或者創作游戲將知識點隱形的傳達給學生。本課程包括8個主要章節，21個課程知識點，以及32個學習任務。首先，學生通過學習一個個的教學小短片了解主要知識點；然后，完成課后小測驗，檢查自己的學習情況；接下來，到課堂實驗時，可以有的放矢的提出問題；最后，通過完成一個完整的實驗項目，掌握所學知識。這種教學方法相對于傳統教學來說有其復雜性，大大增加了教師的工作量；需要教師投入更大的精力和時間，更加全面的，合理的制定教學策略。具體課程模塊設計圖如圖2所示。
3.實驗內容
根據學生的不同專業背景，設計不同的類型題材的實驗。對于非計算機專業的學生，程序設計是一個全新的領域，計算思維是一種新的思維方式；當人初次接觸一個新事物時，抵觸和恐懼往往大于好奇和興奮。對這類學生，需要采用投其所好的教學策略。首先從他們熟悉的方向著手，再慢慢的使其解除抵觸心理，最后引導學習掌握新知識。學生專業與游戲類型的例子如表1所示：
4.評價體系
平時和期末成績各自占比為40% 和60%。平時成績主要考察學生動手能力，團隊協作能力，以及表達能力。采用Quizzes + Project + Presentation形式作為平時成績考核。其中Presentation是由學生講解自己完成的作品，其余同學根據其講解給其作品評分。期末采用統一集中上機考試方式進行考核。
三、教學效果對比分析
本文介紹的新教學方法已經應用到2015-2016學期的Java教學中，對學生掌握編程技術有積極的影響。如圖3所示：左圖為2014-2015學期Java程序設計課程A班學生成績，右圖為2015-2016學期Java程序O計課程B班學生成績。A班一共有54名學生；采用傳統教學方式授課。B班一共有56名學生；采用本文介紹的新教學方式授課。兩個班都是由非計算機專業學生（商科）組成，沒有編程基礎。通過一學期的學習，A班平均分為51.68/100；B班平均分為54.23/100。B班高分段有6人，但是A班在高分段為1人。B班不及格人數比A班不及格人數少6人。A班最高分為82分，但是B班最高分為90分。
四、結語
本文所介紹的新教學方法，將傳統的“課堂 + 多媒體”教學模式，過渡到“移動互聯 + 學生自主學習 + 開放式自學方式”的模式。強化實踐教學，提高教學效率和質量，增加基于移動互聯網絡的自主學習，建立MOOC課程，學生可以隨時隨地在網上完整地學習到一門課程，通過在線測評，檢查學習情況。借助Alice3D可視化編程技術手段，帶動學生的學習積極性，優化教學效率。下一步研究主要是在挖掘學生相關數據的同時注重學生隱私保護，體現學生為教學中心的指導思想。
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【關鍵詞】: World Wind；三維空間數據場；可視化；Marching Cubes；點圖標法
中圖分類號：O343.2 文獻標識碼：A 文章編號：
1 引言
近年來，隨著科學技術的發展，特別是計算機技術的迅猛發展，人類產生與獲取的數據成數量級的增長。可視化技術就成為了人們從這些雜亂無章的數據中發現規律，獲取有用信息的“第三只眼”。可視化技術的核心是對三維數據場的可視化，而三維數據場中有許多數據都與空間信息相關。例如，氣壓場、風場、位渦等氣象數據。傳統的可視化方法雖然能夠很好的展現出這些空間數據，但是卻不能模擬出它所在的地理環境。在對三維空間數據場進行可視化時，如果我們引入地形、影像、地物等數據，不僅使可視化結果更加生動與直觀，還能幫助分析人員得到更加準確的結果。
NASA的world wind正好為三維空間數據場的可視化提供了一個良好的基礎平臺。由于其具有強大的衛星數據自動更新能力，并且開放源代碼，我們可以在其基礎上開發出各種三維空間數據場可視化系統。本文在world wind的基礎上，實現了兩類不同的三維空間數據場可視化算法：基于等值面的標量場可視化方法和基于點圖標的矢量場可視化方法，為三維空間數據場的可視化提供了另一種展現形式。
2三維空間數據場的可視化方法
2.1三維空間數據場的數據類型
三維空間數據場的類型決定了對它進行處理和顯示的算法和技術。數據類型的定義包括數據本身的類型和數據分布及其連接關系的類型[1]。
按數據本身的類型分類。
按數據本身的類型，三維空間數據場可分為：標量場、矢量場和張量場[1]。標量即是沒有方向的量，如溫度場、氣壓場等；矢量場是具有方向特征的標量場，如風場、電磁場等；將矢量按以坐標變換為基礎的定義加以推廣，就得到張量的定義[1]。
按數據分布及其連接關系分類。
按數據分布及其連接關系，三維空間數據場可分為：規則場和非規則場[1]。表示數據的網格單元都是大小和形狀一致并排列規則的立方塊則稱之為規則場，否則為非規則場。
2.2 三維空間數據場可視化的基本流程
盡管三維空間數據場的類型、數據分布及其連接關系不盡相同，但是其可視化的流程卻大致相同。三維空間數據場可視化的基本流程如圖1所示。
圖1 三維空間數據場可視化流程
其中可視化映射是整個流程的核心，它是指將原始數據轉換為可供繪制的幾何圖元及其屬性的過程[2]。繪制與顯示是指通過計算機圖形學的技術表達映射后的圖元。本文中繪制過程采用OpenGL進行處理，而顯示則借助于開源軟件World Wind。
2.3 標量數據場可視化方法
標量數據場可視化算法主要分為兩類：一類是直接體繪制算法，另一類是構造等值面算法。由于直接體繪制算法產生的結果是二維圖像，不便于在三維空間中展示。因此本文采用等值面算法對標量數據場進行可視化。構造等值面算法的種類有很多，其中移動立方體算法（Marching Cubes）是構造等值面的經典算法，其基本思想如下：
將規則數據場劃分為若干個相互鄰接且形狀規則的小立方體。逐個判斷數據場中的立方體，取出與等值面相交的立方體，通過插值計算出立方體與等值面之間的交點，并按照一定關系將這些交點連接成等值面，作為該立方體內等值面的逼近值。
2.4 矢量數據場可視化方法
矢量數據映射是矢量場可視化的核心。目前還沒有找到針對矢量數據場的通用可視化映射方法。這是因為自然界中并不存在表示矢量數據的顯而易見的方法[3]。當前主要采用基于形狀、顏色、紋理的映射方法[4]。這些方法各有優缺點，本文采用的是基于形狀的映射方法——點圖標法。點圖標是最簡單且最直觀的顯示矢量數據的方法。對于每一采樣點，用具有大小、方向和顏色的圖標來映射該采樣點矢量的大小和方向，常見的圖標有箭頭，錐體和有向線段[5]。用箭頭表示矢量時，用箭頭的長短來表示矢量的大小，用箭頭的方向來表示矢量的方向，用顏色表示矢量場的另一屬性值。
3 .World Wind簡介
World Wind是NASA推出的一款開放源代碼的科普軟件。它是一個數字地球儀，它將NASA、USGS（美國地質調查局），以及其它WMS（Web Map Service）服務商提供的圖像通過一個三維的地球模型進行展現[6]。World Wind是一個開放的軟件，它允許用戶動態地進行修改。World Wind最大的特點就是衛星數據的自動更新能力，這種能力使得World Wind具有在世界范圍內跟蹤近期事件、天氣變化、火災等情況的能力。World Wind共分為兩個版本：.NET版和Java版。. NET版采用DirectX開發，而Java版采用OpenGL進行開發。本文探討的是在World Wind Java版上實現三維空間數據場的可視化。
World Wind采用“Overlap”的思想將三維場景通過多個圖層疊加在一起[7]。它提供了一個抽象類：AbstractLayer，該類中含有一個抽象方法：void doRender(DrawContext dc)。通過參數dc，我們不僅可以調用OpenGL的API，還能獲得當前三維場景的一些重要屬性，如視點位置等。通過定義一個繼承AbstractLayer類的新類，并在doRender函數中添加OpenGL圖形繪制代碼，便能夠在World Wind 上實現三維空間數據場的可視化。
4基于World Wind的三維空間數據場可視化的實現
4.1 標量數據場可視化的實現
4.1.1 實驗數據
本例中的數據為氣壓場數據。采用規則格網的形式進行組織。數據的記錄方式如下圖所示：
圖2. 氣壓場數據結構
4.1.2 標量數據場可視化的算法流程
標量數據場可視化采用Marching Cubes算法來構造等值面，其過程如下：
1) 分層讀取標量場數據。
2) 掃描兩層數據，逐個構造體元（每個體元的8個頂點取自相鄰兩層）。
3) 將體元每個頂點與給定的等值面值進行比較，并構造查找表。
4) 根據查找表得到與等值面相交的體元的邊，并更具線性插值得出交點。
5) 由交點構造等直面，并算出法線。
6) 繪制各個逼近的等值面。
本文針對單位資產管理的現狀， 把可視化技術與單位資產管理系統相互結合， 設計了可視化的資產管理系統。與傳統的資產管理系統相比，可視化的資產管理系統具有更加直觀的表現形式， 能更好地展現出資產數據之間的相互關系， 挖掘出數據背后隱含的信息。基于數據的可視化資產管理系統，能有效地提高資產管理效率。
1 數據可視化
1.1 數據可視化的定義
數據可視化就是利用計算機強大的運算處理能力，綜合圖像處理、計算機圖形學等技術，把海量的數據以靜態的或者動態的圖形形式展現給用戶，在呈現給用戶圖形的同時， 支持圖形與用戶之間的交互。數據可視化的實質就是以圖形化的方式直觀、形象地展示數據的特征、數據之間的關系以及發展趨勢等， 從而挖掘出數據背后隱藏的信息， 為人們分析、理解、利用數據提供強有力的技術支撐。為了增強用戶的體驗度， 數據可視化應該朝著四個方向努力：a)直觀化。能形象、直觀地展示數據。b)關聯化。能挖掘、分析出數據之間的內在聯系。c)交互性。能實現用戶、數據之間的交互，用戶對感興趣的數據能進行深度挖掘呈現。d)藝術化。能從審美的角度， 美化數據的呈現樣式， 增強數據的呈現效果。
1.2 數據可視化的過程
數據可視化的過程主要包括數據獲取、數據分析、數據過濾、數據挖掘、數據表述、數據修飾和數據交互七個步驟。數據獲取是指通過傳感器或者人工操作的方式對數據進行采集， 采集的數據作為數據源提供給計算機處理; 數據分析和數據過濾是指對采集到的數據提取有用信息形成概括性結論， 并進行結構化處理的過程; 數據挖掘是指運用數據挖掘算法，對數據進行分類、歸納，從數據集中挖掘出數據的典型特征;數據表述是用規范化的語言格式，以圖、表、動畫等形式進行呈現的過程，為了增強用戶的體驗度，一般輔以顏色、過濾等渲染形式對數據進行修飾;數據交互實現數據與用戶相互操作，使數據能響應用戶的請求。
目前數據可視化的主要方法有基于Java Applet(用Java 語言編寫的小應用程序)的輕量級Web 動態圖表、面向網絡應用的SVG(可伸縮矢量圖形)矢量圖以及基于JavaScript (一種解釋性腳本語言)的第三方控件等。基于JavaScript 的第三方控件支持Java、HTML、PHP、aspx 等開發語言， 兼容大多數主流瀏覽器，是數據可視化的首選。
2 資產管理系統
資產管理系統是借助計算機技術， 利用信息化的管理手段，對資產的增加、修改、入庫、出庫、維修、查詢、借用、歸還、調撥、領用、故障、報廢等情況進行管理，為單位進行資產全程跟蹤，發揮資產的使用效益，提高工作效率。
2.1 系統架構
系統采用B / S 架構，以Web 技術為核心，參照軟件工程的思想，進行層次化設計，通過瀏覽器這種瘦客戶端模式提供用戶操作界面， 便于用戶訪問和查看系統信息。Web 技術成熟地應用到資產管理，具有較高的可移植性和通用性。固定資產管理系統具有資產管理、耗材管理、維修管理、報表中心、系統管理等功能。系統的總體結構如圖1 所示，分為基礎層、數據層、支撐層和表示層。
1)基礎層包含資產、耗材、網絡、服務器、存儲設備等系統運行的基礎設備設施和基本條件。
2)數據層包含系統運行的各種數據庫。在資產管理系統中， 系統運行的數據庫分為固定資產數據庫、耗材數據庫、資產廠家數據庫、資產狀態數據庫、用戶數據庫、可視化圖形庫等。
3)支撐層位于表示層和數據層之間，為系統提供訪問數據庫的統一訪問接口，有資產管理、耗材管理、維修管理、報表中心、系統管理等主要功能。支撐層處理前端用戶的查詢等訪問請求， 并把請求的結果返回到表示層。
4) 表示層以Web 方式為用戶提供訪問系統的可視化人機交互界面以及多樣化的數據呈現界面。
2.2 系統功能
在傳統的B / S(瀏覽器/ 服務器)架構的資產管理系統中，當用戶訪問系統時，客戶端根據用戶的操作產生不同的參數提交給服務器端， 服務器根據客戶端不同的請求參數，執行相應的動作，進行請求響應，并把響應的結果以DataTable、DataSet 等格式化的數據列表形式返回給客戶端， 由客戶端的數據呈現控件進行呈現， 客戶端的呈現方法大部分都是列表的形式。在可視化的資產管理系統中，服務器端響應客戶端的請求結果以XML (可擴展標記語言)、JSON(JavaScript 對象表示法)或者其他的數據格式送給XML / JSON 數據解析器， 解析后的數據交由Java Applet、SVG 或其他第三方可視化呈現控件在客戶端進行二維或者三維可視化呈現。在客戶端可視化的呈現支持與用戶之間的交互等操作。
3 可視化資產管理系統實現
系統采用MySQl (關系型數據庫管理系統)數據庫，在ASP.NET 環境下進行開發，開發時綜合利用HTML、CSS、JavaScript、Ajax 以及SVG 和Web前端可視化呈現等技術。在服務器與客戶端的交互方面， 盡可能使用WebServices、ashx、JavaScript 方法，避免在服務器端處理大量數據，減輕服務器的壓力，提高客戶端的訪問速度。
系統按照樓房樓層機房/ 實驗室裝備四級的順序， 逐級呈現出資產的具置以及當前情況。第一級是樓房的呈現，在這級里面，要呈現出單位的平面圖， 在平面圖上樓房的區域建立可以與用戶交互的熱點區域;第二級是樓層的呈現，在每座樓房每層建筑平面圖上的機房或者實驗室的位置建立可以與用戶交互的熱點區域; 第三級是機房/ 實驗室的呈現， 在每個機房或者實驗室的平面圖上呈現機房的布局等可視化視圖， 建立可以與用戶交互的熱點區域;第四級是裝備，用戶通過點擊裝備的圖標呈現裝備的具體細節。
采用SVG 技術實現用戶與資產位置布局圖的交互式設計。SVG 基于XML 標準，以文本的形式描述矢量圖形，可以很好地兼容HTML、CSS 等標準，具有圖形質量高、占用存儲空間小、動態交互性好、傳輸快的優點。SVG 繼承了XML 的動態交互功能，能響應用戶的鼠標事件。在交互式設計中，首先根據建筑物的AutoCAD 圖紙生成SVG 格式的圖形文件或者JPG 圖像文件， 然后在SVG 文件編輯器中使用path 圖形元素， 勾勒出要與用戶交互的熱點區域， 再對勾勒出的熱點區域設置mouseover 和mouseout 屬性。
然后編寫path 響應鼠標onclick 事件goURL()的JavaScript 代碼：
添加了用戶交互代碼的SVG 圖形文件另存為jzt.svg，在HTML 頁面中用方式引用。
當用戶的鼠標停放在客戶端的建筑物布局圖上機房所在的區域時，所在區域塊的顏色將高亮顯示;當用戶點擊該區域塊時， 客戶端向服務器端發起訪問請求，服務器根據客戶端的參數調用ashx 一般處理程序。ashx 程序通過訪問數據庫的統一接口實現對數據庫的訪問， 訪問數據庫的結果序列化為標準的JSON 格式的數據返回到客戶端。客戶端對JSON格式的數據反序列化后， 調用第三方可視化控件進行可視化呈現。在客戶端，除了顯示資產所在位置的建筑平面圖外，還以餅狀圖、柱狀圖、氣泡圖顯示資產的情況。
關鍵詞：規則數據體，移動立方體，剖分，可視化
1. 前言[1]
科學計算可視化是當前計算機學科的一個重要的研究方向。它的出現有效地解決了目前海量數據的高效處理和直觀解釋的難題。科學計算可視化具有多方面的重要意義。它可以廣泛應用于氣象學、石油勘探、計算流體力學、分子生物學、醫學教育與醫療、有限元分析等領域。它是發現和理解科學計算過程中各種現象的有力工具。科學計算可視化的實質是，運用計算機圖形學和圖象處理技術將科學計算過程中的數據以及計算結果的數據轉換為圖象，在屏幕上顯示出來并進行交互處理。其核心是三維數據場的可視化。在三維數據場的可視化處理中，首先要解決的是尋找一種合適的數據結構和數學模型。當前主要有兩種數學模型建模方法：采用格網或三角網的基于面片的建模方法；基于體元或體素的模型建模方法。
本文根據石油勘探和礦產資源勘探過程中所生成的體數據，研究并實現了基于三維空間數據場的交互式可視化系統。該系統的基本思路是：通過體數據的顯示及體數據切片和體等值面的生成與顯示，幫助專業人員研究地下地質狀況，并進行地下礦產方位和儲量的預測。
2. 三維數據場交互式可視化系統的構成
本軟件系統包括三個方面的內容，分別是：
（1）體數據的處理；
（2）體數據的可視化
（3）體數據的交互式操作，生成數據體切片和數據體等值面。
3．體數據的處理[3]
體數據可以看作是一個三維空間網格上的采樣點集，每個采樣點包含向量、標量或者張量值。其主要來源有：
①. 測量數據，比如醫學數據（計算機斷層掃描（CT）、超聲、X射線等），地震地質勘探數據、氣象監測數據、天文學射電望遠鏡獲取的星云數據等。
②. 科學計算或者仿真數據，如計算流體力學、有限元分析等，這是當前體數據的主要來源之一。
③. 幾何實體的體素化數據，如工業造型設計、游戲、大規模地形可視化等領域中將幾何實體體素化所獲取的數據。
體數據通常定義在空間網格上，網格結構決定體元的基本形狀，也決定體元之間的相鄰關系。網格結構取決于應用，對繪制有很大的影響。
①. 結構化網格數據。這類網格中的數據可看作在空間上三組相互垂直的平面公共交點的集合。。邏輯上，結構化網格數據可以組織成三維數組。各個元素具有三維數組各元素之間的邏輯關系，每個元素有它的層號、行號和列號。結構化網格數據分為規則和非規則兩種類型。其中規則結構化網格數據又分為均勻網格、等距網格和矩形網格。
均勻網格的特點是：每個體元大小相同，各維比例也完全相同，按照坐標軸方向均勻排列成正方體形狀。每個體元的空間位置及體屬性數據可以通過其層號和行、列號計算出來。。來自醫學的體數據大多屬于這種類型。
等距網格的特點是：所有體元大小相同，按坐標軸方向排列成長方體。體元坐標可以表示成(i×dx， j×dy， k×dz )，其中dx，dy，dz為在三個坐標軸上相鄰體元點的距離。
矩形網格的特點是：沿每一坐標軸，體元間距各不相同，但體元仍是沿坐標軸排列的長方體，該類型體數據中必須記錄體元坐標，體元坐標可以表示為(x[i],y[j],z[k])，其中x,y,z分別為坐標數組。
另外一類非規則結構化網格數據，也稱曲線型網格數據，這類體數據中，每個體元是邏輯上的六面體，相對的面并不要求平行，且每一面的四個頂點可以不共面。這種結構化的網格數據也必須記錄體元坐標，體元坐標表示為(x[i,j,k],y[i,j,k],z[i,j,k])。
②. 非結構化網格數據。這類數據中網格間的空間鄰接關系需另外提供，體數據中除了必須存儲體元的坐標信息外，還要存儲網格間的連接信息。
③. 混合網格數據。混合網格數據是以上類型的組合。
由于非結構化網格數據可以通過計算幾何方法轉化成結構化網格數據，所以本系統實現的是結構化網格數據。
4.體數據的交互式操作
4.1 空間坐標的獲取
在許多情況下，不僅需要繪制數據的三維真實感圖形，而且要能夠通過輸入設備如鼠標來操縱屏幕上顯示的物體，從不同角度了解數據場的細節、獲取物體的空間坐標。屏幕坐標是二維坐標，體數據坐標是三維坐標，在交互式操作中，必須要實現兩坐標系的相互轉變。本系統采用OpenGL中的gluUnProject( GLdouble winX, GLdouble winY, GLdoublewinZ,constGLdouble modelMatrix[16], const GLdouble projMatrix[16],const GLint viewport[4], GLdouble *objX, GLdouble *objY, GLdouble *objZ ) 函數來實現屏幕坐標到空間三維坐標的轉換。
轉換過程如圖3示。
其中winX,winY是以屏幕左下角為原點的屏幕坐標，modelMatrix[16]為模型視圖矩陣，可以通過GetDoublev(GL_MODELVIEW_MATRIX,modelMatrix)得到，projMatrix[16]投影視圖矩陣，可以通過glGetDoublev(GL_PROJECTION_MATIRX,projMatrix)得到，viewport為視口，可以通過glGetIntergerv(GL_VIEWPORT,viewport)得到，objX,objY,objZ為相應于屏幕坐標的世界坐標，當winZ＝0，返回的是近剪切面上的世界坐標，當winZ＝1.0時返回的是遠剪切面的坐標。由近剪切面上的坐標和遠切面上的坐標可以確定一條射線方程，該該射線方程與視圖中體數據求出的交點，就是體數據對應于屏幕坐標的物體坐標值。
4.2 體數據切片求取
通過體數據切片的求取和顯示，有助于分析體數據內部細節，獲得地下各種屬性地質體的總體變化和趨勢。為了生成體數據切片，需要給出切片的位置，切片的切割方向。本系統根據實際需求只獲取垂直方向的切片。為便于通過鼠標點所在屏幕坐標，獲取切片的空間位置，本系統提供了一個體數據參考面。。通過射線方程與該參考面求得的交點坐標，即為體中切片所經過位置的空間坐標。垂直切片空間位置確定以后，對體數據中每個體元素進行切割計算得到整個體數據的切割結果。
4.3 移動立方體切割
在體數據顯示的基礎上，研究體數據中值大于某個給定數值的數據所構成形體的外觀，方位和進行體積估算，需要在三維規則數據場中構造等值面。在三維空間規則數據場中構造等值面有多種不同的方法，其中最有代表性的是Lorenson和Cline于1987年提出來的一種移動立方體（Marching cubes）算法。采用MC算法可以在給定閥值的情況下較好地提取任意三維規則體數據場的等值面。移動立方體算法的基本原理是根據三維規則數據場中每個體元的8個角點與等值面的值的關系，確定0，1兩種狀態，體元的8個角點共有256種不同的狀態，這樣就可以用一個字節的空間構造每個體元的狀態表，然后根據狀態對稱和旋轉對稱兩種不同的對稱性將256種不同情況簡化為14種基本組合。根據這14種基本組合求出體數據中的等值面。其求等值面的算法流程如下：
（1） 將體數據場中每個體元的每個角點的屬性值與給定等值面值比較，根據比較結果，構造體元的狀態表；
（2）根據狀態表，得出與等值面有交點的體元邊界；
（3）通過線性插值，計算出體元邊界與等值面的交點坐標；
（4）根據各三角面片頂點的坐標值繪制等值面圖形。
移動立方體算法雖然計算簡單、可實現性好，但也有不足之處，當在體元的一個面上，大于或小于等值面值的角點分別位于對角線的兩端時，就有兩種可能的連接方式，因此存在二義性。如果二義性問題不能解決，將造成等值面連接上的錯誤，尤其是當二義性出現在相鄰體元的公共面上時，可能形成空洞。為解決二義性問題, 本系統中采用基于雙線性插值的漸近線判定法來解決。如圖5所示是公共面與該雙曲線以及漸近線的關系，左上角的情況即產生多義性公共面。將較漸近線的交點位置的值與等值面的值進行比較，就可以確定四個交點的連接方式，如圖6所示。
5. 系統運行結果
本文介紹了根據石油勘探和礦產資源勘探過程中所生成的體數據，實現體數據的交互式可視化的相關實現技術。并采用上述技術設計實現了體數據的交互式可視化系統，為了提高體數據的顯示速度，在體數據的顯示過程中采用面繪制方法，并通過對體數據的切割生成數據切片并顯示，體現體數據的內部特征，這樣既提高了顯示速度又不丟失體數據的內部細節。本系統已成功應用于物化遙地理信息軟件系統中，實踐證明，本文介紹的相關技術切實可行，有較大的實用價值。
