Project

Back to overview

Perceptual and Foveated Adaptive Level-of-Detail in Interactive Geographic Feature Visualization

Applicant Pajarola Renato
Number 169628
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Institut für Informatik Universität Zürich
Institution of higher education University of Zurich - ZH
Main discipline Information Technology
Start/End 01.08.2017 - 31.07.2021
Approved amount 350'922.00
Show all

All Disciplines (2)

Discipline
Information Technology
Other disciplines of Earth Sciences

Keywords (3)

Geographic Visualization; Computer Graphics; Scientific Visualization

Lay Summary (German)

Lead
Für die interaktive und visuelle geografische Datenanalyse müssen sehr grosse geografische Datensätze effizient manipuliert und dargestellt werden. Im speziellen ist es wichtig, dass die Daten so gespeichert, codiert, verarbeitet und dargestellt werden sodass die Limiten der Berechenbarkeit auf dem Computer sowie die visuellen kognitiven Limiten des Benutzers nicht überschritten werden. Die Verwendung von Multi-Resolution und Level-of-Detail (LOD) Methoden, sowie kartografische Generalisierungstechniken erlauben dabei die effiziente Darstellung von komplexen multidimensionalen geometrischen und geografischen Daten. Fokussiert auf geografische Vektordaten werden wir in diesem Projekt geometrische Vereinfachungs- sowie geografische Generalisierungsmethoden kombinieren um sehr grosse geografische Vektordatensätze in 3D zu visualisieren, z.B. über einer 3D Geländelandschaft.
Lay summary
 
Die Interaktion mit geografischen Daten durch geografische Informationssysteme (GIS) oder geografische Datenvisualisierungs Applikationen ist in verschiedensten Anwendungsbereichen weitverbreitet, generell überall dort wo die Benutzer von Location-Based geografischen Information sowie deren Visualisierung abhängen um Entscheidungen zu treffen. Dies beinhaltet verschiedenste Anwendungen in Wirtschafts-, Unterhaltungs- sowie Lehr- und Fortbildungsbereichen, vor allem kommerzielle oder wissenschaftliche Anwendungen in Raumplanung und -analyse mittels spezialisierten GIS und Visualisierungssoftware. In diesen multidisziplinären Anwendungsfelder werden sehr grosse geographische Datenmengen produziert und durch Geo-Data-Provider über Serversysteme den Benutzern zur Verfügung gestellt.

Für die interaktive Visualisierung von räumlichen geografischen Daten müssen diese grossen Datenmengen effektiv verarbeitet und gespeichert werden. Speziell müssen die Daten so verarbeitet, gespeichert und dargestellt werden dass die Limiten der technischen und kognitiven Kapazitäten der Rechner und Benutzer nicht übertreten werden. Die Verwendung von geometrischen Level-of-Detail (LOD) und kartografischen Generalisierungs-Techniken helfen dabei auf diese multidimensionalen Daten in verschiedenen Auflösungsstufen zu zu greifen und diese so effektiv dem System und Benutzer angepasst auf dem Bildschirm darzustellen. In diesem Projekt wird der Fokus auf die sogenannten geografischen Feature Daten gelegt, also auf Vektorgrafik basierte digitale Karten. Dabei entwickeln wir neue automatische Algorithmen welche bestehende Methoden zur Vereinfachung von geometrischen 2D/3D Objekten mit den kartografischen Generalisierungsprinzipien vereinigen, und welche effizient in interaktiven Visualisierungen verwendet werden können.
Direct link to Lay Summary Last update: 09.02.2017

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Publications

Publication
LOCALIS: Locally-adaptive Line Simplification for GPU-based Geographic Vector Data Visualization
AmiraghdamAlireza, DiehlAlexandra, PajarolaRenato (2020), LOCALIS: Locally-adaptive Line Simplification for GPU-based Geographic Vector Data Visualization, in Computer Graphics Forum, 39(3), 443-453.
Large-Scale Pixel-Precise Deferred Vector Maps
ThönyMatthias, BilleterMarkus, PajarolaRenato (2018), Large-Scale Pixel-Precise Deferred Vector Maps, in Computer Graphics Forum, 37(1), 338-349.

Collaboration

Group / person Country
Types of collaboration
GIScience Center in University of Zurich Switzerland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results

Scientific events

Active participation

Title Type of contribution Title of article or contribution Date Place Persons involved
Eurographics Visualization Conference Talk given at a conference LOCALIS: Locally-adaptive Line Simplification for GPU-based Geographic Vector Data Visualization 25.05.2020 Norrköping, Sweden Pajarola Renato; Amiraghdam Alireza; Diehl Alexandra;


Self-organised

Title Date Place
Eurographics Visualization Conference (EuroVis) 14.06.2021 Zürich, Switzerland

Awards

Title Year
Honorable Mention Best Paper at EuroVis (Eurographics Visualization Conference) 2020

Abstract

Interacting with geographic data through the use of geographic information systems (GIS) or geographic data visualization tools has become ubiquitous in various application domains, where users depend on location-based, geographic information and visualizations to make decisions in business, entertainment or education related contexts. This includes serious commercial, scientific and educational applications of spatial planning and analysis using advanced GIS and visualization software. Driven by this multi-domain demand and use-cases, massive amounts of geographical data are being produced and served by geo-spatial data providers through server portals today. These data collections continue to grow in size as well as complexity due to ever growing number of sensors and increasingly precise measurements.For geo-spatial data analysis using interactive visualization, this data needs to be managed effectively. In particular it has to be processed to fit computational as well as human cognitive information processing limits. Using multiresolution level-of-detail (LOD) and generalization techniques allow the effective display of complex multi-dimensional geometric and geographic datasets. Focusing on feature data, in this project we will combine geometric simplification as well as cartographic generalization concepts to come up with efficient techniques to interactively visualize large geographic vector maps in 3D, e.g. over digital terrain elevation models. In this context we will take human visual factors into account for perceptual LOD metrics and specifically investigate gaze-based adaptive LOD rendering in the context of geo-spatial data analysis.
-