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pyParaOcean,海洋数据可视化分析系统:pyParaOcean:架构经过@oceanography

pyParaOcean,海洋数据可视化分析系统:pyParaOcean:架构

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在本文中,研究人员介绍了 pyParaOcean,增强了 Paraview 中的海洋数据可视化,以实现动态过程跟踪和事件检测。
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作者:

(1) Toshit Jain,印度班加罗尔科学研究所,印度

(2) Varun Singh,印度班加罗尔科学研究所,印度

(3) Vijay Kumar Boda,印度班加罗尔印度科学研究所,印度

(4) Upkar Singh,印度班加罗尔科学研究所,印度

(5) 英格丽德·霍兹(Ingrid Hotz),印度班加罗尔印度科学研究所和瑞典诺尔雪平林雪平大学科技系(ITN);

(6) PN Vinayachandran,印度班加罗尔科学研究所,印度

(7)维贾伊·纳塔拉詹(Vijay Natarajan),印度班加罗尔印度科学研究所

链接表

3. pyParaOcean:架构

pyParaOcean 是在 Paraview 之上开发的插件,旨在满足海洋学家的可视化需求,见图 1。Paraview [AGL05] 是一款开源可视化软件。Paraview 中的可视化管道是可执行模块的数据流网络。模块是 Paraview 中的功能单元,具有零个或多个输入端口和零个或多个输出端口。Paraview 中的模块可以执行以下三项任务之一:生成数据(源)、处理和处理传入数据(过滤器)或渲染/生成图像(接收器)。Paraview 是一种通用可视化工具,因此包括


图 2:pyParaOcean 功能和用户界面。(A)所有 pyParaOcean 模块都以 Paraview 过滤器的形式实现。(B)Paraview 管道浏览器显示正在研究的不同数据集及其应用的过滤器。(C)pyParaOcean 的播种过滤器提供了多种追踪场线的选项。该图说明了各种过滤器的使用情况,展示了(D)使用体积渲染的红海盐度可视化、(G)使用流线的红海流量可视化、(H)红海中交互式播种的路径线、(I)孟加拉湾的涡流检测和可视化,以及(J)使用表面前沿轨迹跟踪向印度东海岸的高盐度水运动。


大量的阅读器、数据源和过滤器。可用过滤器的数量之多往往会让人不知所措,难以导航,尤其是对于应用程序领域专家而言。在可用模块集合无法满足用户需求的情况下,Paraview 还提供了一种通过插件添加新模块的机制。


该插件是一组过滤器,提供可视化工具,用于交互式分析 3D 海洋数据和特殊功能,例如涡流计算和可视化、高盐度水可视化以及高盐度水团跟踪。海洋数据通常以 NetCDF 格式的直线网格样本形式提供。该插件在适当的情况下使用内置的 VTK 和 Paraview 库,这些库得到了良好的维护和支持,因此受益于用户社区的支持。只需几个简单的步骤即可加载该插件。


Paraview 设计为三层客户端-服务器架构,由数据服务器、渲染服务器和客户端组成。数据服务器负责所有与数据相关的任务,例如读取、写入和过滤。渲染服务器负责渲染,交互和探索在客户端执行。客户端管理服务器上对象的创建、执行和销毁,但不包含数据。此架构对于在并行环境中运行应用程序非常有用。数据和渲染服务器可以在无头服务器或超级计算机上运行,而最终用户的设备则充当客户端。当在客户端上执行而无需连接到远程服务器时,Paraview 可以无缝连接到内置服务器并提供其所有功能。pyParaOcean 旨在利用 Paraview 的并行化功能,以扩展更大的数据量。pyParaOcean 旨在提供一组特定于海洋学家需求的过滤器,这些过滤器广泛、易于访问且易于使用。