WebGIS 利用 WebGL 在 MapboxGL 上渲染 DEM 三维空间数据

2024-03-18 19:16:34

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毕业两年，一直在地图相关的公司工作，虽然不是 GIS 出身，但是也对地图有些耳濡目染；最近在看 WebGl 的东西，就拿 MapboxGL 做了一个关于 WebGL 的三维数据渲染的 DEMO 练手。

首先大致看了一下 MapboxGL 的 GLGS 到图层的一个结构：

WebGIS 利用 WebGL 在 MapboxGL 上渲染 DEM 三维空间数据

大体就是先做 WebGl 的 Shader 代码放进 Painter（WebGL 的 Context 就在这个对象里面）里面，然后通过 Source 层去加载处理需要的数据（包括矢量和栅格数据），把数据通过 Tile 对象传进 Render 里面，去做一些 WebGL 的数据处理和渲染，然后扔进 Tile 里面传入到 Layer 层，最后就是一些样式和事件的管理。

MapboxGL 大体就说这么多，下面就是 WebGL 的三维数据处理和渲染以及添加卫星影像纹理的过程(代码实在太多，只写出部分关键步骤代码)：

第一步：拿到需要渲染的数据片（瓦片形式）

// 序列化瓦片地址，将数据瓦片的 xyz 坐标计算出来
let url = normalizeURL(
    tile.coord.url(this.tiles, null, this.scheme),
    this.url,
    this.tileSize
);
...
// 用 MapboxGl 封装的获取二进制数据格式的 Ajax 请求拿到二进制数据
tile.request = ajax.getArrayBuffer(url, done.bind(this));
...
// 将数据进行转码处理成 JS 对象，并传递给 tile
tile.pixelObj = pixelObj;  // 处理好的数据
...

第二步：在 Render 里面拿到数据和 Painter，去做数据片的渲染：

const divisions = 257;
let vertexPositionData = new Float32Array(divisions * divisions * 3);
const pixels = pixelObj.pixels[0];

if (coord.vertexPositionData) {
    // 做了缓存优化
    console.log('缓存', 'coord');
    vertexPositionData = coord.vertexPositionData;
} else {
    console.time('vertex');
    // 全数据量
    for (let i = 0; i < divisions; ++i) {
        for (let j = 0; j < divisions; ++j) {
            const bufferLength = (i * divisions + j) * 3;
            let dem = parseInt(pixels[bufferLength / 3]);
            if (!dem || dem === -3) {
                // 对于无效数据给一个默认值（PS: DEM 高程数据质量不高 ）
                dem = -1000;
            }

            vertexPositionData[bufferLength] = j * SCALE;
            vertexPositionData[bufferLength + 1] = i * SCALE * 1;
            vertexPositionData[bufferLength + 2] = dem;
        }
    }

    // 计算数据处理的耗时，优化的时候要用
    console.timeEnd('vertex');
    coord.vertexPositionData = vertexPositionData;
}

const indexData = getIndex(divisions);
const FSIZE = vertexPositionData.BYTES_PER_ELEMENT;
const positionBuffer = gl.createBuffer();

gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, positionBuffer);
gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, vertexPositionData, gl.STATIC_DRAW);
const aPosiLoc = gl.getAttribLocation(gl.program, "a_Position");
gl.vertexAttribPointer(aPosiLoc, 3, gl.FLOAT, false, FSIZE * 3, 0);
gl.enableVertexAttribArray(aPosiLoc);

// 设置索引
const indexBuffer = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.ELEMENT_ARRAY_BUFFER, indexBuffer);
gl.bufferData(gl.ELEMENT_ARRAY_BUFFER, indexData, gl.STATIC_DRAW);

// https://*.com/questions/28324162/webgl-element-array-buffers-not-working
gl.getExtension('OES_element_index_uint');
gl.drawElements(gl.TRIANGLES, indexData.length, gl.UNSIGNED_INT, 0);

...
// 生成索引，WebGL 的渲染有两种方式，一种是 drawElements，一种是 drawArray，我们这里采用第一种
function getIndex(divisions) {
    if (drawLerc3D.indexData) {
        return drawLerc3D.indexData;
    }

    console.time('获取索引');
    const indexData = [];

    // 这个是全数据量渲染
    // for (let row = 0; row < divisions - 1; ++row) {
    //     for (let i = 0; i < divisions; ++i) {
    //         const base = row * divisions + i;

    //         if (i < divisions - 1) {
    //             indexData.push(base);
    //             indexData.push(base + 1);
    //             indexData.push(base + divisions);

    //             indexData.push(base + 1);
    //             indexData.push(base + divisions);
    //             indexData.push(base + divisions + 1);
    //         }
    //     }
    // }

    // 这是一半数据（PS: 这是为了优化，牺牲一些精度）
    for (let row = 0; row < divisions - 2; row += 2) {
        for (let i = 0; i < divisions; i += 2) {
            const base = row * divisions + i;

            if (i < divisions - 2) {
                indexData.push(base);
                indexData.push(base + 2);
                indexData.push(base + divisions * 2);

                indexData.push(base + 2);
                indexData.push(base + divisions * 2);
                indexData.push(base + divisions * 2 + 2);
            }
        }
    }
    console.timeEnd('获取索引');

    drawLerc3D.indexData = new Uint32Array(indexData);
    return drawLerc3D.indexData;
}

第三步：编写 GLSL，在 GPU 里面处理不同高度对应渲染的不同颜色值

vertex shader

// 视角矩阵
uniform mat4 u_matrix;
// 顶点位置数据
attribute vec3 a_Position;
// 纹理数据，贴图卫星影像
attribute vec2 a_texCoord;
varying vec2 v_texCoord;
// 高程数据
varying float dem;

void main(){
    dem = a_Position.z;
    gl_Position = u_matrix * vec4(a_Position.x, a_Position.y, dem * 32.0, 1.0);
    v_texCoord = a_texCoord;
}

fragment shader

// precision lowp float;

// uniform float u_brightness_low;
// uniform float u_brightness_high;

// 颜色
// varying vec3 v_Color;

varying float dem;

// 纹理
uniform sampler2D u_image;
varying vec2 v_texCoord;

// 根据不同高程取不同颜色
vec4 getColor() {
    // 颜色数组
    const int COLORS_SIZE = 11;
    vec3 colors[COLORS_SIZE];

    // 对 dem 进行归一化
    float n_dem = -2.0 * (dem / 6000.0 - 0.5);

    const float MINDEM = -1.0;
    const float MAXDEM = 1.0;
    const float STEP = (MAXDEM - MINDEM) / float(COLORS_SIZE - 1);
    int index = int(ceil((n_dem - MINDEM) / STEP));

    colors[10] = vec3(0.3686274509803922,0.30980392156862746,0.6352941176470588);
    colors[9] = vec3(0.19607843137254902,0.5333333333333333,0.7411764705882353);
    colors[8] = vec3(0.4,                0.7607843137254902,0.6470588235294118);
    colors[7] = vec3(0.6705882352941176,0.8666666666666667,0.6431372549019608);
    colors[6] = vec3(0.9019607843137255,0.9607843137254902,0.596078431372549);
    colors[5] = vec3(1.0,                1.0,              0.7490196078431373);
    colors[4] = vec3(0.996078431372549,0.8784313725490196,0.5450980392156862);
    colors[3] = vec3(0.9921568627450981,0.6823529411764706,0.3803921568627451);
    colors[2] = vec3(0.9568627450980393,0.42745098039215684,0.2627450980392157);
    colors[1] = vec3(0.8352941176470589,0.24313725490196078,0.30980392156862746);
    colors[0] = vec3(0.6196078431372549,0.00392156862745098,0.25882352941176473);

    if(index > 10){
        return vec4(0.3, 0.3, 0.9, 0.5);
    }

    if(index < 0){
        index = 0;
    }

    for (int i = 0; i < COLORS_SIZE; i++) {
        if (i == index) return vec4(colors[i], 1.0);
    }
}

void main(){
    // 用颜色渲染 DEM 数据，和纹理二选一
    gl_FragColor = getColor();
    // 用纹理（卫星影像）渲染效果
    gl_FragColor = texture2D(u_image, v_texCoord / 256.0 / 32.0);
}

最后：在 MapboxGL 里面使用我们自己定义的 Source 和 Layer

map.addSource('DEMImgSource', {  //高程数据
    "type": "DEM3D",
    "tiles": [
        'http://xxx.xxx.xxx.xxx/{x}/{y}/{z}',
    ],
    "tileSize": 512,
    // 谷歌瓦片地址，用来渲染纹理贴图
    "rasterUrl": 'http://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}',
    // 高德的
    // "rasterUrl": 'https://webst04.is.autonavi.com/appmaptile?style=6&x={x}&y={y}&z={z}'
});

map.addLayer({ // layer
    'id': 'DEMlayer',
    'type': 'DEM3D',
    'source': 'DEMImgSource'
});

最终的渲染效果（颜色渲染）：

因为数据量实在是太大（一般整张3D屏幕渲染需要40张瓦片，每张都有256*256个数据点），一开始没有做优化的时候非常卡，根本无法进行地图拖动和缩放，后来将数据进行缓存，顶点信息进行精简，瓦片大小进行放大（一屏幕只需要20张数据片渲染）得到的效果就很不错了，拖动和缩放基本比较流畅，体验和正常地图差别不大。