3B Kent Modelleri (3BKM) pek çok kent objesinden oluşan yüksek veri hacmine sahip
verilerdir. Bu durum 3BKM’lerinin web tabanlı olarak yönetilmesi ve görüntülenmesinde
performans sorunları yaratmaktadır. Bu nedenle 3BKM’lerinin bölümlenerek (tiling) daha
küçük bölümlere ayrılmaları gerekmektedir. 3D Tiles büyük boyutlardaki 3B veri
kümelerinin web üzerinden transferi için tasarlanmış bir spesifikasyon ve OGC standardıdır.
3D Tiles’ın temeli, yalnızca görüntüde görünecek olan bölümlerin web üzerinden transfer
edilmesini sağlayan hiyerarşik detay seviyelerine dayanmaktadır. 3BKM’lerinin 3D Tiles
spesifikasyonuna göre bölümlenmesini sağlayan herhangi bir açık kaynak kodlu (AKK) web
tabanlı yazılım bileşeni bulunmamaktadır. Bu çalışmada 3D Tiles spesifikasyonuna uygun
olarak 3B bölümleme yapan web tabanlı açık kaynak kodlu (AKK) yazılım bileşeni
geliştirilmiştir. Bölümleme için R-Tree ve Adaptive QuadTree hiyerarşik veri yapıları
kullanılmıştır. Üretilen 3B bölümler Cesium.js AKK JavaScript kütüphanesi kullanılarak
görselleştirilmiştir. Adaptive Quadtree ve R-Tree veri yapıları 3B bölümleme açısından
irdelenmiş, oluşturulma süreleri, veri güncelleme süreleri ve konumsal sorgu
performansları karşılaştırılmıştır. Böylelikle geliştirilecek uygulamanın genel özelliklerine
göre hangi veri yapısının seçilmesi gerektiği belirlenmiştir.3D City Models (3DCMs) consisting of many city objects are huge in size. This situation
causes performance problems in web-based management and displaying of 3DCMs.
3DCMs must be decomposed to smaller data chunks called ”tiles”. 3D Tiles is a specification
and OGC standard designed for transferring large 3D datasets over the web. 3D Tiles is
based on hierarchical detail levels that allow only the parts that will appear in the image
to be transferred over the web. There is no open-source web-based component for tiling
3DCMs according to 3D Tiles. In this study, a web-based 3D Tiling component that tiles
3DCMs according to 3D Tiles has been developed. R-Tree and Adaptive QuadTree
hierarchical data structures have been used to decompose 3DCM. Generated 3D tiles have
been rendered using open source Cesium.js JavaScript library. Adaptive QuadTree and RTree data structures have been investigated in the context of tiling and their performance
have been compared in terms of construction times, data update times and spatial query
performances. Thus, which data structure should be selected has been determined
according to the general characteristics of the application to be developed
Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.