我院丁远副教授在三维地图表达优化研究中取得新进展

       三维地图在城市导航、低空经济和数字孪生等应用场景中发挥着日益重要的作用。地标作为具有显著视觉特征的空间参照物，是三维地图中不可或缺的关键要素，对于行人导航、空间定向和路线指引具有重要意义。为了提升三维地图的渲染效率和用户感知体验，需要对复杂的地标模型进行简化表达。然而，现有的模型简化方法难以有效保持地标模型的认知特征，尤其是孔洞这类拓扑知觉特征，影响了地标的认知和地图导航效率。

       针对这一问题，我院丁远副教授联合南京师范大学、新南威尔士大学等单位研究人员，提出了一种基于拓扑知觉的三维地标模型简化方法，首次将陈霖院士提出的拓扑知觉理论引入三维地标自动简化过程。该方法通过体素化处理、孔洞识别与夸张表达，以及模型优化与简化，有效压缩模型体量的同时，强化地标中关键孔洞结构的视觉表达。

       研究团队以天安门、埃菲尔铁塔等中西方典型地标为例开展实验验证。实验结果表明该方法在识别性、结构显著性与视觉清晰度等方面全面优于传统几何简化算法（如QEM、Edge Collapse、VSA），显著提升了用户感知体验。该方法对于地标模型的最高压缩比达99.67%，显著了提升模型的空间存储效率。此外，研究还发现：地标模型的孔洞占比越小，需要夸张表达的程度越高。该发现为认知驱动的三维地图智能制图提供了新思路。

       本研究以“Simplifying complex landmark models with holes for 3D maps: a topological perception-based approach”为题，于2025年6月23日发表在《International Journal of Geographical Information Science (IJGIS)》（地理信息科类Top 1期刊），为我校首次在该期刊发表研究成果。

       该成果由丁远副教授牵头完成，主要合作者包括我校硕士生陈东明、澳大利亚新南威尔士大学Sisi Zlatanova教授、南京师范大学吴明光教授、华东师范大学曹凯教授、澳大利亚科廷大学宋永泽博士和我院杨英宝教授。研究工作得到国家自然科学基金（项目号：42471488, 42371397, 42371443）与江苏省海洋科技计划（JSZRHYKJ202302）等项目资助。

 论文链接：

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2025.2512222

 数据与代码开源地址：

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27824001

图1 基于拓扑知觉的地标模型简化流程

图2 本方法与经典简化方法对比