三維地形數(shù)據(jù)塔式結(jié)構(gòu)模型與可視化方法研究

李鶴元，陳 剛，柯希林

（1.信息工程大學(xué) 地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450052；2.地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710054）

三維地形數(shù)據(jù)塔式結(jié)構(gòu)模型與可視化方法研究

李鶴元1,2，陳 剛1，柯希林2

（1.信息工程大學(xué) 地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450052；2.地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710054）

針對(duì)在地形繪制中三維地形數(shù)據(jù)量巨大和繪制速度慢等問題，提出了一種基于GPU加速的大區(qū)域三維地形數(shù)據(jù)的塔式結(jié)構(gòu)模型及實(shí)時(shí)可視化新方法。首先構(gòu)建細(xì)節(jié)層次模型來減少大區(qū)域地形實(shí)時(shí)繪制的地形數(shù)據(jù)量，然后建立DEM數(shù)據(jù)和DOM數(shù)據(jù)的金字塔式數(shù)據(jù)模型來實(shí)現(xiàn)大容量三維數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)裝載和動(dòng)態(tài)卸載，并采用CUDA編程實(shí)現(xiàn)了大區(qū)域三維地形可視化的GPU加速。

地形可視化；細(xì)節(jié)層次模型；計(jì)算機(jī)視覺

大區(qū)域三維地形數(shù)據(jù)的交互可視化中一直存在著一對(duì)矛盾，即地形數(shù)據(jù)大容量和可視化速度無延遲要求之間的矛盾。描述一個(gè)大區(qū)域地形通常需要10 G以上的數(shù)據(jù)，如果對(duì)每一塊數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)處理顯示會(huì)是一個(gè)很大的工程，而在地形可視化過程中，視域內(nèi)的地形范圍只是整個(gè)地形的一部分，為提高地形繪制效率，將三維地形數(shù)據(jù)分塊存儲(chǔ)，在地形繪制時(shí)只處理視域內(nèi)的部分，一直是解決矛盾的突破口。除此之外，由于各地形塊距視點(diǎn)的遠(yuǎn)近不同，繪制時(shí)繪制分辨率也不必要求一致。因此在地形可視化過程中，根據(jù)視域的地形裁剪以及視相關(guān)的地形簡(jiǎn)化能提高地形繪制速度，同時(shí)地形繪制精度也能得到保證。

海量三維地形數(shù)據(jù)可視化算法的要求為：①便于生成和管理海量三維數(shù)據(jù)；②便于根據(jù)場(chǎng)景窗口查找可視的地形區(qū)域；③便于快速裝載、卸載相關(guān)地形數(shù)據(jù)；④便于在實(shí)時(shí)地形繪制中快速計(jì)算地形塊的相應(yīng)細(xì)節(jié)層次（LOD）等級(jí)；⑤便于對(duì)地形進(jìn)行交互式高精度繪制。為達(dá)到上述要求，就需對(duì)三維地形數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。通過地形數(shù)據(jù)的金字塔式管理，從原始數(shù)據(jù)派生得到多分辨率數(shù)據(jù)，由此可生成連續(xù)LOD四叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)三維地形的快速動(dòng)態(tài)繪制。

1996年，Lindstrom等首次提出了實(shí)時(shí)連續(xù)LOD地形繪制方法[1-6]。該方法基于自下向上的地形分塊策略，第一次根據(jù)地形塊在屏幕上的投影精度誤差來確定地形塊繪制時(shí)的層次等級(jí)，在地形繪制中，增加那些誤差精度大于一定閾值的頂點(diǎn)，并通過在相鄰塊間采用不同的繪制等級(jí)來消除塊間的地形裂縫，在相鄰地形塊的接邊處共用相同的頂點(diǎn)。該算法通過預(yù)處理減少幀之間的頂點(diǎn)數(shù)從而實(shí)現(xiàn)幀之間的連貫性；通過地形的四叉樹分割來自動(dòng)生成地形格網(wǎng)。1997年，Duchaineauy等使用ROAM方法繪制地形[7-14]。該方法繼承了Lindstrom算法中的一些思想，地形繪制速度更快。ROAM主要是基于三角形樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行地形三角形的分割或合并，這一點(diǎn)和Lindstrom的算法中頂點(diǎn)二元化處理相似，都是采用自下向上的方式進(jìn)行處理。ROAM算法使用了分割隊(duì)列和合并隊(duì)列2個(gè)棱形隊(duì)列的地形三角形網(wǎng)格，三角形網(wǎng)格根據(jù)精度誤差或其他誤差數(shù)值確定優(yōu)先級(jí)，再進(jìn)行排序。該算法不但嚴(yán)格控制了誤差精度，而且能控制場(chǎng)景繪制過程中三角形的個(gè)數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景繪制中幀之間的連貫性和連續(xù)的幀速。此外還有其他一些關(guān)于實(shí)時(shí)地形三維可視化的算法[15-19]，Hoppe在地形繪制中運(yùn)用連續(xù)視相關(guān)LOD控制技術(shù)[20]，Rottger在1998年提出高度場(chǎng)連續(xù)LOD模型實(shí)時(shí)生成算法，Jonathan在2000年提出高精度LOD模型的地形繪制。但這些方法依然存在繪制大數(shù)據(jù)量高精度地形圖時(shí)易出現(xiàn)時(shí)延較大、精度不夠高等問題，且有些是相似的，如場(chǎng)景的視景體裁剪、LOD方法的使用和地形裂縫的消除等。針對(duì)這些問題，本文結(jié)合LOD模型、多分辨率金字塔結(jié)構(gòu)模型和基于GPU的加速處理，提出了一種三維地形數(shù)據(jù)的塔式管理和實(shí)時(shí)可視化新方法。

1 金字塔結(jié)構(gòu)模型

1.1 多分辨率結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型

金字塔數(shù)據(jù)模型是在地形數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上建立的[21-23]，其策略是建立DEM和DOM數(shù)據(jù)的多分辨率數(shù)據(jù)模型。最頂層設(shè)為0級(jí)，分辨率最低；級(jí)數(shù)越高，數(shù)據(jù)分辨率越高；最高級(jí)數(shù)據(jù)的分辨率與原始數(shù)據(jù)的分辨率一致，如圖1。

圖1 金字塔結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型

假定地形水平方向的范圍是（MinCol，MaxCol）、垂直方向范圍是（MinRow，MaxRow），地形的根節(jié)點(diǎn)是M×N塊，每塊大小是（2n+1）×（2n+1）， 通常為17×17 或33×33，相鄰地形節(jié)點(diǎn)間有條公共邊。對(duì)于DOM數(shù)據(jù)，紋理數(shù)據(jù)的大小通常強(qiáng)制設(shè)為2k×2k。如果當(dāng)前地形層次等級(jí)是t，那么該層地形水平方向和垂直方向的地形分辨率為：

為了使地形節(jié)點(diǎn)大小固定，DEM和DOM數(shù)據(jù)的分辨率比率通常為1∶16或1∶32。為確保地形繪制效果，地形水平和垂直方向的分辨率比率采用同一個(gè)值。如圖2所示，在金字塔結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建時(shí)，下一級(jí)地形塊的塊數(shù)是上一級(jí)地形塊的4倍，依次類推建立金字塔數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)管理采用四叉樹結(jié)構(gòu)來進(jìn)行，高一級(jí)地形節(jié)點(diǎn)數(shù)是低一級(jí)的4倍，如圖3所示。

圖4是地形四叉樹結(jié)構(gòu)層中的數(shù)據(jù)，根節(jié)點(diǎn)為0級(jí)，節(jié)點(diǎn)格網(wǎng)大小為n=2k+1。t級(jí)節(jié)點(diǎn)分辨率為：

圖2 金字塔模型地形分層分塊策略

圖3 地形數(shù)據(jù)管理中的四叉樹結(jié)構(gòu)

其頂點(diǎn)位于上一級(jí)t-1頂點(diǎn)中心位置（圖4中的白點(diǎn)）。

圖4 金字塔模型中的四叉樹結(jié)構(gòu)

1.2 多層紋理壓縮技術(shù)

在海量地形數(shù)據(jù)可視化時(shí)，DEM和DOM數(shù)據(jù)量很大，如果將原始數(shù)據(jù)一次性載入顯示列表，數(shù)據(jù)量肯定大大超過計(jì)算機(jī)內(nèi)存和性能，從而降低了地形可視化的速度，影響交互可視化效果。而且用高分辨率影像數(shù)據(jù)可視化時(shí)，原始高分辨率與視覺習(xí)慣不相適應(yīng)，因?yàn)橐暰嗟牟煌?，有不同的視覺效果。事實(shí)上，離視點(diǎn)近的場(chǎng)景看起來細(xì)節(jié)詳細(xì)些，而離視點(diǎn)遠(yuǎn)的場(chǎng)景細(xì)節(jié)幾乎是不體現(xiàn)的。因此對(duì)于紋理圖像數(shù)據(jù)，LOD技術(shù)非常有用。

1976年，Clark[24]提出了LOD模型的構(gòu)建方法。當(dāng)?shù)匦胃采w的屏幕區(qū)域較小時(shí)，采用較粗略的模型描述要進(jìn)行繪制的地形，并構(gòu)建了可見面判定算法的幾何層次模型來對(duì)復(fù)雜地形進(jìn)行快速繪制。在不影響地形觀察者的視覺效果的前提下，LOD技術(shù)通過逐次簡(jiǎn)化地形場(chǎng)景的表面細(xì)節(jié)來降低地形場(chǎng)景的復(fù)雜性，從而提高繪制算法的效率。對(duì)地形原始數(shù)據(jù)建立幾個(gè)不同逐次逼近真實(shí)地形精度的幾何模型，與原始地形數(shù)據(jù)相比，每個(gè)LOD等級(jí)模型均保留了一定層次的細(xì)節(jié)。在繪制時(shí)，根據(jù)不同的選擇標(biāo)準(zhǔn)確定適當(dāng)?shù)膶哟蔚匦蜭OD等級(jí)來繪制地形場(chǎng)景。地形場(chǎng)景LOD等級(jí)確定方法通常有3類：基于距離和物體尺寸標(biāo)準(zhǔn)的方法，基于偏心率、視野深度、運(yùn)動(dòng)速度等標(biāo)準(zhǔn)的方法和考慮保持恒定幀率的方法。本文忽略視距較遠(yuǎn)的地形細(xì)節(jié)，因此選擇距離標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算對(duì)應(yīng)的分辨率。

首先對(duì)紋理數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊分級(jí)，建立金字塔結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)地形區(qū)域范圍和位置對(duì)紋理數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，再對(duì)每塊數(shù)據(jù)進(jìn)行不同分辨率的分級(jí)處理，分辨率分為256×256、128×128、64×64、32×32和16×16五 級(jí)。紋理數(shù)據(jù)塊的分辨率取決于塊到視點(diǎn)的距離，距視點(diǎn)越遠(yuǎn)分辨率越低；反之越高。

即使使用多層紋理，每塊地形的紋理數(shù)據(jù)量約為256 KB，若繪制地形區(qū)域?yàn)?0塊，則地形紋理高達(dá)15 MB。而實(shí)際地形塊一般都多于60塊，所以在地形繪制過程中，存儲(chǔ)、裝載和可視化這么大的紋理數(shù)據(jù)的效率是很低的，往往會(huì)消耗計(jì)算機(jī)性能和內(nèi)存。為很好解決這個(gè)問題，需要對(duì)紋理數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，本文采用DXT1格式對(duì)紋理數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。DXT是一種圖片壓縮格式[25]，使用了由S3 公司發(fā)明的一種有損圖像壓縮算法，現(xiàn)在已為絕大多數(shù) 3D 顯卡硬件所支持。DXT1格式主要適用于不具透明度的貼圖或Alpha貼圖，其中Alpha貼圖是一個(gè)8位的灰度圖片，用256 級(jí)灰度來記錄圖像中的透明度，定義透明、不透明和半透明區(qū)域，分別用白、黑和灰色表示。DXT1將每4×4個(gè)像素塊視為一個(gè)壓縮單位，壓縮后占用64位，其中有2個(gè)16位的RGB顏色和16個(gè)2 位索引，格式描繪如圖5所示。

圖5 DXT1格式壓縮示意圖

圖6為采用DXT1格式的多分辨率紋理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分辨率逐漸成倍減小，數(shù)據(jù)塊的大小也隨之減小，地形越來越模糊。

圖6 DXT1格式的多分辨率紋理數(shù)據(jù)

紋理數(shù)據(jù)經(jīng)過DXT1格式壓縮后，存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)裝載速度大大提高，內(nèi)存消耗少，極大提高了大場(chǎng)景地形的繪制效率。

1.3 GPU的加速處理

近年來，GPU廣泛應(yīng)用于圖像處理和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，GPU的大規(guī)模并行硬件使得數(shù)以萬計(jì)的線程并行成為可能。同時(shí)，采用CUDA和OpenGL圖形渲染混合編程方法是可視化技術(shù)的重要應(yīng)用方向，也是提高性能和編程效率的理想選擇。

壓縮后的紋理數(shù)據(jù)塊提高了裝載和存儲(chǔ)速度，但對(duì)每塊數(shù)據(jù)的處理仍然是串行的。對(duì)于大區(qū)域海量數(shù)據(jù)而言，隨著紋理數(shù)據(jù)塊數(shù)量級(jí)的增加，程序的延時(shí)導(dǎo)致了實(shí)時(shí)性差和響應(yīng)慢，因此采用GPU加速技術(shù)，對(duì)每塊紋理數(shù)據(jù)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性和效率。

1.4 大區(qū)域三維地形的動(dòng)態(tài)裝載和繪制

首先確定處于可視場(chǎng)景中的地形節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)地形節(jié)點(diǎn)到視點(diǎn)的距離采用不同的細(xì)節(jié)層次進(jìn)行繪制。紋理數(shù)據(jù)也同樣使用不同的分辨率來對(duì)地形塊進(jìn)行映射，如圖7所示。

圖7 同一地形節(jié)點(diǎn)在不同場(chǎng)景中的分辨率

計(jì)算地形節(jié)點(diǎn)是否處于可視場(chǎng)景內(nèi)，首先要計(jì)算場(chǎng)景可視矩陣，再判斷地形節(jié)點(diǎn)的4個(gè)角點(diǎn)是否在可視矩陣內(nèi)。只要4個(gè)角點(diǎn)中有1個(gè)在可視矩陣內(nèi)，則該地形節(jié)點(diǎn)被劃分到可視場(chǎng)景內(nèi)。

確定需要進(jìn)行繪制的地形節(jié)點(diǎn)后，根據(jù)地形節(jié)點(diǎn)距視點(diǎn)的距離和地形的精度誤差來計(jì)算地形節(jié)點(diǎn)的繪制等級(jí)，以實(shí)現(xiàn)地形快速繪制。為了適用于任意范圍的地形區(qū)域，本算法利用動(dòng)態(tài)裝載和卸載相關(guān)地形塊數(shù)據(jù)的方法優(yōu)化了計(jì)算機(jī)性能和內(nèi)存。當(dāng)某塊地形離開場(chǎng)景時(shí)，從內(nèi)存中卸載掉該塊地形節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；而當(dāng)某塊地形正從場(chǎng)景外進(jìn)入場(chǎng)景時(shí)，則實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)裝載該塊數(shù)據(jù)。這種優(yōu)化方法使得算法中用來調(diào)度數(shù)據(jù)的內(nèi)存始終只占固定的內(nèi)存容量。

1.5 地形相鄰節(jié)點(diǎn)間裂縫的消除

根據(jù)地形節(jié)點(diǎn)距視點(diǎn)距離以及自身精度誤差的差異，繪制時(shí)使用的LOD等級(jí)層次也不同。當(dāng)?shù)匦坞x視點(diǎn)近時(shí)，繪制的分辨率較高；反之，則采用較低的分辨率進(jìn)行繪制。如圖8所示，顏色越深表示分辨率越高。本文采用一種適合GPU加速的裂縫消除算法。該算法要求地形模型符合2個(gè)要求：邊界點(diǎn)個(gè)數(shù)滿足n2+1（n≥3）；如果是RSG/TIN 混合結(jié)構(gòu)，要求TIN 邊界點(diǎn)與RSG邊界點(diǎn)一致。該算法的基本思想是在低級(jí)地塊的邊界上等間隔插入備用點(diǎn)，地形場(chǎng)景實(shí)時(shí)繪制時(shí)，通過低等級(jí)LOD地形塊中備用點(diǎn)來參與地形場(chǎng)景繪制，從而消除相鄰地形塊繪制時(shí)的裂縫；最大的特點(diǎn)是既可用于規(guī)則格網(wǎng)RSG，也可用于TIN，且適用于RSG/TIN 混合結(jié)構(gòu)。

圖8 地形可視化中多分辨率繪制

本算法中有關(guān)頂點(diǎn)和三角形的分類，如圖9。

邊界點(diǎn)：所有位于地形塊凸殼上的點(diǎn)為邊界點(diǎn)，如點(diǎn)E1、E2和E3。

圖9 頂點(diǎn)及三角形分類

內(nèi)部點(diǎn)：除邊界點(diǎn)外所有參與地形場(chǎng)景構(gòu)網(wǎng)的地形節(jié)點(diǎn)為內(nèi)部點(diǎn)，如點(diǎn)I1、I2和I3。如果分別以E、I表示邊界點(diǎn)集合和內(nèi)部點(diǎn)集合，那么構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)集合Q 就等于E 和I 的并集，即Q=E∪I，且E∩I=Φ。

備用點(diǎn)：每條邊界上兩相鄰邊界點(diǎn)的中點(diǎn)為備用點(diǎn)，如點(diǎn)S1、S2和S3。

邊界三角形：構(gòu)成地形格網(wǎng)三角形中的3點(diǎn)至少有2點(diǎn)是邊界點(diǎn)的地形場(chǎng)景三角形格網(wǎng)為邊界三角形，如△E1E2I1和△E2E3I1。

內(nèi)部三角形：構(gòu)成地形格網(wǎng)三角形中的3點(diǎn)至少有2點(diǎn)是內(nèi)部點(diǎn)的地形場(chǎng)景三角形格網(wǎng)為內(nèi)部三角形，如△I1I2I3和△I1I3E3。

備用三角形：構(gòu)成地形格網(wǎng)三角形中的3點(diǎn)至少有1點(diǎn)是備用點(diǎn)的地形場(chǎng)景三角形格網(wǎng)為備用三角形，如△E1I1S1、△E2I1S1、△E2I1S2和△E3I1S2。

邊角三角形：構(gòu)成地形格網(wǎng)三角形中的3點(diǎn)全為邊界點(diǎn)的地形場(chǎng)景三角形格網(wǎng)為邊角三角形，如△E4E5E6。

該算法消除相鄰地形節(jié)點(diǎn)間的地形裂縫的步驟為：

1）備用點(diǎn)插入。在每條邊界的任意兩個(gè)邊界點(diǎn)中點(diǎn)處按同樣的順序插入等間隔備用點(diǎn)，備用點(diǎn)插入后所有邊界點(diǎn)仍然保持從左到右、從下到上、從右到左、從上到下的順序，如圖10所示。

圖10 接邊算法之插入備用點(diǎn)

2）邊角三角形分割。首先判斷地形塊中是否存在邊角三角形。若存在，則在邊角三角形的斜邊上強(qiáng)行插入圖11b中的點(diǎn)I1，對(duì)邊角三角形進(jìn)行分割，分割后的三角形與原邊角三角形共斜邊。

圖11 邊角三角形分割

3）邊界三角形分割。使用備用點(diǎn)將所有邊界三角形一分為二，如圖12所示，并將分割后的三角形追加到地形塊結(jié)尾。

經(jīng)過備用點(diǎn)插入和邊角三角形分割后，只需判斷是否接邊就可實(shí)現(xiàn)不同分辨率地形模型接邊處的裂縫消除。如圖13所示，當(dāng)左右兩邊地形LOD等級(jí)不等時(shí)，在低等級(jí)的地形LOD塊使用備用點(diǎn)可很好地解決地形繪制接邊裂縫問題。

圖12 邊界三角形分割

圖13 經(jīng)過接邊處理后的地形塊拼接

圖14是采用本文算法實(shí)現(xiàn)的地形場(chǎng)景，可以看出，靠近視點(diǎn)的區(qū)域使用高級(jí)LOD地形塊，遠(yuǎn)離視點(diǎn)的區(qū)域使用低級(jí)地塊，同時(shí)在接邊處使用了其邊界備用點(diǎn)。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)是在HP Z600 Workstation、9 GB RAM、NVIDIA GeForce GTX 750顯卡計(jì)算機(jī)上，用Windows Visual C++、 OpenGL和CUDA編程環(huán)境實(shí)現(xiàn)的。實(shí)驗(yàn)設(shè)備的CPU、GPU配置分別為：CPU 8核Intel(R) Xeon(R)處理器，內(nèi)存容量9 GB；GPU GeForce GTX 750，DDR5，1G顯存，80．2 GB/s。

實(shí)驗(yàn)中，地形數(shù)據(jù)包括DEM和DOM，約為16 GB，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了7層金字塔結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型。紋理數(shù)據(jù)經(jīng)過DXT1格式壓縮后，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量不到700 MB，僅使用CPU處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間約為30 min，而使用GPU加速后，數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間為17 828 ms（約18 s）。地形繪制中的速度約為60 fps，每幀顯示三角形個(gè)數(shù)約為20 000個(gè)，地形繪制速度可滿足地形實(shí)時(shí)交互式瀏覽的要求。

圖14 地形繪制效果圖

3 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)三維地形數(shù)據(jù)量大，難以快速繪制的問題，把地形數(shù)據(jù)劃分為可視場(chǎng)景與非可視場(chǎng)景。將可視場(chǎng)景內(nèi)部的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)載入內(nèi)存，非可視場(chǎng)景的數(shù)據(jù)從內(nèi)存卸載，減少了內(nèi)存容量。首先，通過LOD技術(shù)將可視場(chǎng)景區(qū)域劃分為不同細(xì)節(jié)層次，根據(jù)視距劃分的不同場(chǎng)景確定相應(yīng)的分辨率。然后，根據(jù)不同的分辨率對(duì)三維數(shù)據(jù)進(jìn)行塔式結(jié)構(gòu)模型表示，壓縮了數(shù)據(jù)量，并充分利用了顯卡的GPU加速，提高了大區(qū)域三維地形場(chǎng)景數(shù)據(jù)處理和快速渲染速度，較好地滿足了大區(qū)域三維地形場(chǎng)景實(shí)時(shí)交互式瀏覽的要求。參考文獻(xiàn)

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B

1672-4623（2016）09-0012-05

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.09.004

李鶴元，博士，高級(jí)工程師，主要從事三維地形仿真以及網(wǎng)絡(luò)地理信息服務(wù)研究。

2015-06-23。

項(xiàng)目來源：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題資助項(xiàng)目（2012BAI32B07）； 國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目（41001314）。