面向风险感知提升的虚拟地理场景多级增强可视化方法——以洪水灾害场景为例

《Environmental Modelling & Software》：Multi-Level Enhanced Visualization of Virtual Geographic Scenes for Improving Risk Perception: A Case Study of Flood Disaster Scenes

本文针对虚拟地理场景（VGE）在灾害风险感知中的关键问题，创新性地提出了包含呈现级（XR自适应）、分析级（语义约束与视觉变量协同）和探索级（交互反馈驱动）的三层次增强可视化方法。通过洪水灾害案例验证，该方法显著提升了信息传输效率、认知准确性和用户决策支持能力，为灾害管理（如应急响应）提供了科学支持。

　　

Highlight

总体框架

虚拟地理场景的多级增强可视化方法如图1所示。首先，该方法探索了用户在不同显示模式下理解地理场景内容的认知模式。基于这些发现，开发了一种显示级增强方法，以自适应地与扩展现实（XR）环境对齐。此外，还提出了一种分析级增强方法，将协同语义约束与多样化的视觉变量相集成。

研究区域与数据处理

案例研究选择了中国四川省金阳县（北纬27.5556°，东经103.1951°）的一个洪水场景。2023年8月21日凌晨，受短时强降雨影响，该地区爆发山洪。鲁皋林河下游受灾严重，房屋被洪水冲毁。受影响区域如图7所示。

我们选择了实验区域的遥感图像，原始分辨率为0.5米，数字高程模型（DEM）分辨率为12.5米。这些数据用于构建研究区域的三维场景。此外，还收集了降雨数据和实地调查数据，用于模拟和验证洪水演进过程。

讨论

在本文中，我们创新性地提出了一种虚拟地理场景的多级增强可视化方法。通过探索用户对地理内容的认知模式，并整合扩展现实（XR）表示的适应性特征，该方法实现了多层次、系统化的场景增强。它帮助用户在复杂的地理场景中捕捉关键信息，并改善了灾害风险认知。本节总结了该方法的优势与局限性。

结论与展望

虚拟地理场景代表了地理可视化未来的一个有前景的方向。它们能够呈现丰富而清晰的地理信息，并提高人类与自然环境之间沟通的效率（Lü et al., 2019）。本研究提出了一种创新的虚拟地理场景多级增强可视化方法。首先，它探索了用户在不同形式地理内容表示下的认知模式。然后，它开发了三种增强方法：呈现级、分析级和探索级。案例研究结果表明，该方法在提高信息传输效率、认知准确性和用户参与度方面是有效的。未来的工作将侧重于将该方法应用于更广泛的灾害类型，并进一步优化基于用户认知的交互设计。