osgEarth数据加载及组织解析

osgEarth数据加载及组织解析

1．osgEarth的数据加载流程

由前文可知，用户可以使用osgEarth自己的earth文件，简单指定各种数据源，而不用关心数据如何渲染，便能在三维球上显示各种地形数据。本节，将会解读osgEarth如何解析earth 文件，利用用户提供的数据源，来构建三维球上的各种地形。

图3.1所示是加载数据的整体流程，本节将就这四个步骤进行具体的解读。

图3.1 osgEarth数据加载整体流程

1.1 读取earth文件

osgEarth继承了OSG的插件机制，所以osgEarth提供了专门读取earth文件的osgdb_earth 插件。通过查找并调用此插件，达到读取earh文件的目的。图3.2展示了查找读取earth插件的具体流程：

图3.2 查找读取earth插件的具体流程

这个具体流程展示了osgEarth如何找到读取earth的插件——osgdb_earth.dll。这个流程其实也是osg插件机制中的具体流程，主要在read函数中根据文件后缀名查找读写插件，查找策略见前文2.1.3的OSG插件机制，找到插件后便根据文件名构建ReadNodeFunctor的仿函数，然后调用doRead()函数来具体读取。

无论读取earth文件，还是读取影像数据、高程数据或一般的文字，都是这样一个流程，通过找到具体插件后调用插件里的doRead函数。

在osgdb_earth中，主要就是将earth文件中的内容转换成后面构造map需要的conf对象。图3.3展示了一个包含标签比较全面的earth文件，图3.4为转换后的conf结果结构图：

图3.3 普通earth文件内部代码

图3.4 earth文件转换后的conf对象结构图

如图所示，将earth文件中的标签转换成就conf对象就是将标签语言的嵌套转换成父子关系，然后每个对象包含自己的属性值。

1.2 构建map

由上一节可知，通过earth插件，将earth文件中的数据属性，渲染属性等构成conf对象。接下来，就是根据这些属性，来构造一个包含影像、高程、模型等的map。图3.5展示了osgEarth 构造map流程：

图3.5 通过属

性构造map对象

由图可知，此时构造的map，并没有实际的读取数据，仅仅是将从earth文件中获取的conf 对象属性进行分类，构造了一个逻辑map，主要指定了map包含什么图层，每个图层的名字、数据源和所需driver插件。

1.3 构建mapNode

这一步将是加载数据中的重点。在这一步，将会通过上一步获取的map对象及options对象，调用具体的driver插件，来构成地形节点。

构建mapNode的过程可以分为两步，第一步是在osgViewer（OSG最基本的场景图形浏览器，osgEarth最基本的场景图形浏览器是在osgViewer基础上改进的osgEarth_viewer，其主要是加载组织地形数据等，核心渲染功能还是osgViewer）渲染前的预处理，主要在地形引擎的preInitialize()中完成。osgEarth2.4的默认地形引擎为MpterrainEngineNode，所以一般是在MpterrainEngineNode::preInitialize()中完成第一步。这其中，主要完成地形节点的初步框架构建，及底图影像的加载。如图3.6所示

图3.6 构建mapNode第一步逻辑

第二步便是在osgviewer开始渲染，创建漫游，相机开始添加场景时，进行后续的添加，并使用TileKey管理构建四叉树组织。此时根据视点范围及距离，通过OSG的PagedLOD分页机制，动态调度选择加载区域瓦片节点。关于数据如何按四叉树进行组织，分页LOD如何动态调度选择加载数据将在后文进行详细解读。此处主要关注构建mapNode的流程和最后mapNode的逻辑节点树。如图3.7所示。

图3.7 构建mapNode第二步逻辑

下面便来解读每一步的详细流程。

图3.8 构建mapNode第一步详细流程

图3.8展示的是构建mapNode第一步的详细流程，最后生成包含了地形节点、模型节点和overlay模型节点的子树。其中，在根据map的空间参考坐标系设置TerrainEngineNode的坐标系和椭球模型时，map对象有获取profile属性。Profile是确定数据的空间信息重要属性，其如何确定数据的空间信息将在后文进行详细说明。若map对象的options中没有设置profile，默认将其中的SRS（空间参考系）设置为WGS84坐标系。

图3.9 构建mapNode第二步详细流程

图3.9展示的是构建mapNode第二步详细流程。此处只挑出了重点的函数，主要创建了第一层的TileKey和根节点。每个rootNode包含四叉树索引组织的key，包括范围信息等，然后还包含这块范围的各种数据，所以，创建根节点的createRootNode将是我们下面分析的重点。

图3.10 创建根节点的逻辑流程

图3.10展示的是创建根节点的逻辑流程。由图可知，归纳为做了两件事，第一件即创建了包含影像图层、高程图层及TileKey的瓦片模型，第二件事是将这个模型以PagedLOD形式加入根节点。其中TileKey包含模型的空间信息，能正确确定数据在三维球上的正确位置，且以四叉树形式被组织起来。PagedLOD即分页LOD，能根据视点范围动态选择加载哪些节点。这两个技术将在后文详细解读。

图3.11 createRootNode流程

图 3.11展示了创建根节点的详细流程。其中，在创建影像图层和高程图层中，相应的execute函数里分别调用了createImage()函数和createHeightfields()函数，这两个函数根据数据中的option属性，调用了相应driver的插件，而进行了实际具体的数据读取。如果需要写自己的插件读取影像数据或高程数据，则必须重载这两个函数。