The analysis of heterogeneous, complex data sets has become important in many scientific domains. With the help of scientific visualization, researchers can be supported in exploring their research results. One domain, where researchers have to deal with spatio-temporal data from different sources including simulation, observation and time-independent data, is meteorology. In this thesis, a concept and workflow for the 3D visualization of meteorological data was developed in cooperation with domain experts. Three case studies have been conducted based on the developed concept.
In addition, the concept has been enhanced based on the experiences gained from the case studies. In contrast to existing all-in-one software applications, the proposed workflow employs a combination of existing software applications and their extensions to make a variety of already implemented visualization algorithms available. The workflow provides methods for data integration and for abstraction of the data as well as for generating representations of the variables of interest. Solutions for visualizing sets of variables, comparing results of multiple simulation runs and results of simulations based on different models are presented. The concept includes the presentation of the visualization scenes in virtual reality environments for a more comprehensible display of multifaceted data.
To enable the user to navigate within the scenes, some interaction functionality was provided to control time, camera, and display of objects. The proposed methods have been selected with respect to the requirements defined in cooperation with the domain experts and have been verified with user tests. The developed visualization methods are used to analyze and present recent research results as well as for educational purposes. As the proposed approach uses generally applicable concepts, it can also be applied for the analysis of scientific data from other disciplines. / In nahezu allen Wissenschaftsdisziplinen steigt der Umfang erhobener Daten. Diese sind oftmals heterogen und besitzen eine komplexe Struktur, was ihre Analyse zu einer Herausforderung macht. Die wissenschaftliche Visualisierung bietet hier Möglichkeiten, Wissenschaftler bei der Untersuchung ihrer Forschungsergebnisse zu unterstützen. Eine der Disziplinen, in denen räumlich-zeitliche Daten aus verschiedenen Quellen inklusive Simulations- und Observationsdaten eine Rolle spielen, ist die Meteorologie.
In dieser Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit Experten der Meteorologie ein Konzept und ein Workflow für die 3D-Visualisierung meteorologischer Daten entwickelt. Dabei wurden drei Fallstudien erarbeitet, die zum einen auf dem erstellten Konzept beruhen und zum anderen durch die während der Fallstudie gesammelten Erfahrungen das Konzept erweiterten. Der Workflow besteht aus einer Kombination existierender Software sowie Erweiterungen dieser. Damit wurden Funktionen zur Verfügung gestellt, die bei anderen Lösungsansätzen in diesem Bereich, die oft nur eine geringere Anzahl an Funktionalität bieten, nicht zur Verfügung stehen. Der Workflow beinhaltet Methoden zur Datenintegration sowie für die Abstraktion und Darstellung der Daten. Es wurden Lösungen für die Visualisierung einer Vielzahl an Variablen sowie zur vergleichenden Darstellung verschiedener Simulationsläufe und Simulationen verschiedener Modelle präsentiert.
Die generierten Visualisierungsszenen wurden mit Hilfe von 3D-Geräten, beispielsweise eine Virtual-Reality-Umgebung, dargestellt. Die stereoskopische Projektion bietet dabei die Möglichkeit, diese komplexen Daten mit verbessertem räumlichem Eindruck darzustellen. Um dem Nutzer eine umfassende Analyse der Daten zu ermöglichen, wurden eine Reihe von Funktionen zur Interaktion zur Verfügung gestellt, um beispielsweise Zeit, Kamera und die Anzeige von 3D-Objekten zu steuern. Das Konzept und der Workflow wurden entsprechend der Anforderungen entwickelt, die zusammen mit Fachexperten definiert wurden.
Des Weiteren wurden die Anwendungen in verschiedenen Entwicklungsstadien durch Nutzer getestet und deren Feedback in die Entwicklung einbezogen. Die Ergebnisse der Fallstudien wurden von den Wissenschaftlern benutzt, um ihre Daten zu analysieren, sowie diese zu präsentieren und in der Lehre einzusetzen. Da der vorgeschlagene Workflow allgemein anwendbare Konzepte beinhaltet, kann dieser auch für die Analyse wissenschaftlicher Daten anderer Disziplinen verwendet werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:28626 |
| Date | 17 February 2015 |
| Creators | Helbig, Carolin |
| Contributors | Kolditz, Olaf, Frank, Michael, Scheuermann, Gerik, Demsar, Urska, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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