中文摘要：

三维空间索引是三维GIS的基础问题之一，由于R树对空间目标形态和分布具有很好的适应性，广泛用于空间索引。针对大范围多细节层次三维城市模型实时可视化应用的高效数据组织难题，本申请提出一种扩展的三维R树索引方法，主要研究内容包括1）新的树形评价因子和三维空间聚簇算法；2）动态三维R树索引算法；3）顾及多细节层次的R树扩展方法；4）原型系统开发和应用实验。本项目的研究旨在提升三维空间数据库的检索效率，为大范围多细节层次真三维城市模型的高效管理提供理论和方法支持。

结论摘要：

顾及多细节层次的三维R树索引扩展方法涉及到三维城市模型应用中的两个关键问题，多细节层次描述和三维空间索引方法。本课题通过一系列的科学实践发现二者之间的关联，进而提出一种多细节层次描述和三维空间索引的高效集成方法，并成功应用于三维城市模型和大规模点云数据管理中。R树是一种深度平衡的多维树型索引，而多细节层次方法则是创建不同细节和精度的三维模型数据，根据视距条件和尺度环境选择合适细节层次进行表达，有利于实现系统负载均衡和提升系统效率。本课题通过研究三维R树的基础算法，提出全新的节点选择和节点分裂算法，保证同层节点尺寸均匀和减少重叠，进一步优化树形并显著提升查询性能，同时提出R树的扩展结构为集成多细节层次模型打下坚实基础。同时，课题组在基于R树的三维场景细节层次控制方法上取得重大进展，将多细节层次模型合理分配至R树的对应层中，并定量地设定不同层对应的视距条件和比例关系，根据系统和网络性能动态调整复杂场景的多细节层次描述精度，实现三维城市模型的可视化质量和效率的和谐统一。同时，本课题全面系统地研究了基于R树的三维可视化查询方法，为高性能三维可视化交互操作提供强有力的工具，研究成果应用于三维剖切分析等高级分析功能，为三维地理信息系统平台实用化奠定基础。为印证核心成果的实用性和可靠性，本课题将上述关键技术应用于大规模激光点云数据管理和可视化领域，实现自动创建大规模点云的多细节层次模型，可以根据软硬件条件和网络环境动态调整参数实现大规模点云场景的自适应控制方法，有效解决高密度车载激光点云数据的自适应可视化这一业界难题。实践证明，本课题的研究成果不仅具有坚实的理论基础，还有良好的应用前景。 本课题组公开发表论文10篇，其中SCI期刊论文1篇，SSCI期刊论文1篇，EI期刊论文5篇，中文核心期刊论文6篇，会议论文2篇。核心算法申报并授权国家发明专利1项，原型系统授权软件著作权1项。