【摘 要】
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目前三维地籍相关研究中,大量三维产权体彼此邻接、聚集排布形成三维群集对象。针对群集三维对象可视化,存在难以有效地表达以及辅助认知空间内部单个对象（如:产权体）的具体空间位置、空间形态以及对象间的空间关系等问题。本研究基于“Focus+Context”可视化思想,提出三种针对群集三维对象的变形可视化算法,并采用真实三维房产数据生成的群集三维对象作为实验材料,通过空间认知实验探究被试者认知群集三维对象
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号:41671381,41930104）
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目前三维地籍相关研究中,大量三维产权体彼此邻接、聚集排布形成三维群集对象。针对群集三维对象可视化,存在难以有效地表达以及辅助认知空间内部单个对象（如:产权体）的具体空间位置、空间形态以及对象间的空间关系等问题。本研究基于“Focus+Context”可视化思想,提出三种针对群集三维对象的变形可视化算法,并采用真实三维房产数据生成的群集三维对象作为实验材料,通过空间认知实验探究被试者认知群集三维对象的过程,比较不同变形算法对于被试者认知三维房产的空间形态、空间位置以及空间关系等的表现。研究发现,不同变形可视化算法在不同的可视化认知任务过程中表现有较大差异,主要研究成果如下:（1）基于眼动数据分析发现,本研究基于“Focus+Context”理论基础设计的三种变形可视化算法,能够有效地引导被试者形成“由内及外”的认知过程,在辅助被试者认知群集整体空间排布的同时,能够提高被试者对群集空间中焦点对象的关注度,帮助被试者理解和认知焦点对象的空间形态、实现空间定位;（2）线性变形算法中背景对象围绕焦点对象进行缩小和平移,可以较好地帮助被试者认知焦点对象的空间形态,但该算法对整个群集空间的变形程度较大,导致被试者无法有效地理解群集对象的空间位置以及空间关系;（3）正交变形后的群集三维空间中,背景对象成组分布,为焦点对象的空间位置认知提供了较好的参考和指引,可以较好地帮助被试者理解焦点对象的空间位置信息、引导被试者更好地认知三维对象间的空间关系以及空间排布特征;（4）离散化变形方式中,每个群集对象均发生位置上的偏移,造成场景中三维对象的离散分布,导致被试者在认知焦点对象的空间形态和群集对象的空间排布时正确率最低且耗时最长。
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