可视化平台
海洋时空大数据可视化服务平台
碳通量和碳收支的模式和可变性随空间和时间尺度的变化而不同。在研究不同时空尺度上的分布规律时，传统的表示方法难以表达时空动态过程。
杜等(2015)提出了一种新的可视化方法来展示海洋碳循环中碳汇和碳源的时空动态以及碳通量。从空间维度展示了海气碳收支及其积累过程，而颜色变化则表征了海气碳通量的分布格局和变化。通过可视化的方法，将卫星数据的时空特性统一起来。采用基于GPU的半角度切片直接体绘制技术，对释放或吸收的CO2气体进行了动态可视化；设计了一个从卫星获取的海气CO2流量数据中生成四维数据的数据模型，并提出了一种用于卫星数据时间序列实时绘制的核外调度策略。
吴等(2017) 为实现海洋碳时空动态的真实模拟，开发了云驱动的数字地球平台，支持多地理空间数据的交互分析和显示。提出了一种基于数字地球的原始可视化方法，利用时间序列卫星数据来显示碳汇和碳源的时空变化。具体来说，采用半角度切片和粒子系统的体绘制技术来动态显示释放或吸收的CO2气体。为了在虚拟地球中实现位置感知可视化，吴等(2017)提出了一种将粒子切片纹理渲染到地理空间的三维粒子映射算法。此外，设计了一个基于GPU的实时绘制插值框架，该框架使用CUDA在空间和时间维度上获得平滑效果。
张等(2019) 建立了一个三维时空可视化模型来表达粒子系统的时空变化。在时间维度上，通过改变粒子颜色、位移、大小等属性，通过计算不同帧中相邻时间点的数据差，来实现动态实时变化的可视化。为了实现高质量的动态显示，引入了CUDA并行计算模型来实现大规模的粒子变化可视化。该模型降低了CPU负载，显著提高了帧速率。
该模型还提供了虚拟仿真和用户交互渲染，可以动态改变环境数据类型、渲染模式、绘图概要等功能。
部分代表性文章：
1. Du, Z., Fang, L., Bai, Y., Zhang, F., & Liu, R. (2015). Spatio-temporal visualization of air–sea CO2 flux and carbon budget using volume rendering. Computers & Geosciences, 77, 77-86.
2. Wu, S., Yan, Y., Du, Z., Zhang, F., & Liu, R. (2017). Spatiotemporal visualization of time-series satellite-derived CO2 flux data using volume rendering and GPU-based interpolation on a cloud-driven digital Earth. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4, 77.
3. Zhang, F., Mao, R., Du, Z., & Liu, R. (2019). Spatial and temporal processes visualization for marine environmental data using particle system. Computers & Geosciences, 127, 53-64.
杜等(2015)提出了一种新的可视化方法来展示海洋碳循环中碳汇和碳源的时空动态以及碳通量。从空间维度展示了海气碳收支及其积累过程，而颜色变化则表征了海气碳通量的分布格局和变化。通过可视化的方法，将卫星数据的时空特性统一起来。采用基于GPU的半角度切片直接体绘制技术，对释放或吸收的CO2气体进行了动态可视化；设计了一个从卫星获取的海气CO2流量数据中生成四维数据的数据模型，并提出了一种用于卫星数据时间序列实时绘制的核外调度策略。
吴等(2017) 为实现海洋碳时空动态的真实模拟，开发了云驱动的数字地球平台，支持多地理空间数据的交互分析和显示。提出了一种基于数字地球的原始可视化方法，利用时间序列卫星数据来显示碳汇和碳源的时空变化。具体来说，采用半角度切片和粒子系统的体绘制技术来动态显示释放或吸收的CO2气体。为了在虚拟地球中实现位置感知可视化，吴等(2017)提出了一种将粒子切片纹理渲染到地理空间的三维粒子映射算法。此外，设计了一个基于GPU的实时绘制插值框架，该框架使用CUDA在空间和时间维度上获得平滑效果。
张等(2019) 建立了一个三维时空可视化模型来表达粒子系统的时空变化。在时间维度上，通过改变粒子颜色、位移、大小等属性，通过计算不同帧中相邻时间点的数据差，来实现动态实时变化的可视化。为了实现高质量的动态显示，引入了CUDA并行计算模型来实现大规模的粒子变化可视化。该模型降低了CPU负载，显著提高了帧速率。
该模型还提供了虚拟仿真和用户交互渲染，可以动态改变环境数据类型、渲染模式、绘图概要等功能。
部分代表性文章：
1. Du, Z., Fang, L., Bai, Y., Zhang, F., & Liu, R. (2015). Spatio-temporal visualization of air–sea CO2 flux and carbon budget using volume rendering. Computers & Geosciences, 77, 77-86.
2. Wu, S., Yan, Y., Du, Z., Zhang, F., & Liu, R. (2017). Spatiotemporal visualization of time-series satellite-derived CO2 flux data using volume rendering and GPU-based interpolation on a cloud-driven digital Earth. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4, 77.
3. Zhang, F., Mao, R., Du, Z., & Liu, R. (2019). Spatial and temporal processes visualization for marine environmental data using particle system. Computers & Geosciences, 127, 53-64.
