«Воксель» вместо пикселя: революция в обработке трёхмерных данных

На протяжении большей части нашей истории карты были плоскими. Они вполне справлялись со своей задачей, когда нам нужен был лишь вид сверху на дороги, реки и растительный покров. Но мир, который мы измеряем сегодня, совсем не плоский. Дроны, спутники и наземные датчики теперь фиксируют формы зданий, слои почвы и даже движение воздуха над нашими городами. Эти явления не существуют в двух измерениях, поэтому двухмерная карта не может точно их отобразить.

Представьте, что вы пытаетесь уместить целое здание в один план этажа, или показать слои грунта на одном плоском листе, или отобразить движение дыма в воздухе, используя лишь вид сверху. Это кажется неправильным — и это действительно неправильно.

В результате мы упираемся в стену. Наши инструменты по‑прежнему «мыслят» плоскими поверхностями, тогда как наши данные теперь описывают полноценное трёхмерное пространство. Разрыв продолжает расти — это ощущает каждый, кто работает с современными датчиками. Мир, который мы измеряем, обладает глубиной, слоями и скрытыми структурами. Традиционная карта просто не в состоянии всё это отобразить — как бы усердно мы ни старались.

Эта статья поможет вам осмыслить этот сдвиг. К концу чтения вы поймёте, что такое воксель, почему все в геопространственной сфере говорят о нём, где он уже меняет реальные проекты и как вы можете самостоятельно опробовать воксельные инструменты.

Наступает момент, когда картография начинает переходить от поверхностей к пространству. И всё начинается с одной простой идеи — вокселя.
Что же такое воксель?

Прежде чем двигаться дальше, нам нужно познакомиться с небольшим кубиком, который делает возможной трёхмерную картографию. Этот кубик называется вокселем.

Воксель — это дискретный элемент в форме куба в трёхмерной сетке. Он представляет собой конкретный ограниченный объём пространства и хранит физические или семантические атрибуты, связанные с этим объёмом. Воксель является объёмным аналогом пикселя: он расширяет пространственные данные с плоской поверхности до реального трёхмерного пространства.

Можно представить воксель как пиксель, у которого есть глубина. Пиксель показывает, что происходит на поверхности. Воксель показывает, что происходит внутри пространства.

Как только вы представите окружающее пространство в виде огромной стопки крошечных кубиков, становится понятно, почему воксели так важны. Они дают нашим цифровым картам возможность хранить информацию над поверхностью земли, под ней — и на всех промежуточных уровнях.

Далее рассмотрим, почему наши нынешние трёхмерные данные настолько неструктурированны и как эти кубики помогают навести порядок.

Проблема необработанных данных: почему LiDAR создаёт хаос

Теперь, когда мы знаем, что такое воксель, легко понять, почему нынешние трёхмерные данные выглядят столь неструктурированными. Большая часть данных, которые мы собираем сегодня, поступает от LiDAR‑сканеров, дронов и методов фотограмметрии. Эти инструменты фиксируют миллионы мельчайших точек, «плавающих» в пространстве. Такое огромное скопление точек называют облаком точек — и, хотя оно производит впечатление, оно крайне хаотично.
Каждая точка существует сама по себе: у неё есть координата и, возможно, цвет, но нет никакой структуры. Компьютер не понимает, какие точки следует объединять. Нет сетки. Нет порядка. В исследовании, посвящённом структуре облака точек, объясняется, что именно отсутствие организации затрудняет анализ данных и выявление закономерностей.

Это становится настоящей проблемой, когда мы хотим использовать ИИ. Многие модели искусственного интеллекта требуют, чтобы данные были организованы в чёткую структуру, а не разбросаны, как конфетти. Другой анализ показывает, что необработанные точечные облака замедляют обучение, поскольку системе приходится постоянно угадывать, к чему относятся те или иные элементы. Более глубокий взгляд на 3D‑обучение демонстрирует, что ИИ работает намного эффективнее, если данные предварительно сгруппированы в небольшие кубики.
Именно поэтому многие исследователи сейчас говорят, что воксели — это не просто формат данных, а основа интеллектуального 3D‑анализа. Они превращают разрозненные точки в то, что компьютер может прочитать. Они придают данным форму. Они вносят порядок в хаос.

Далее мы рассмотрим, как именно вокселизация позволяет это сделать и как мы управляем огромным объёмом данных, который с этим связан.

Как воксели упорядочивают хаотичные 3D‑данные

Когда у нас есть хаотичное облако точек, первое, что нам нужно, — это порядок. Именно здесь на помощь приходит вокселизация.

Вокселизация — это процесс, в ходе которого мы берём все эти разрозненные точки и распределяем их по крошечным кубикам. Каждый кубик занимает своё место в трёхмерной сетке, благодаря чему с данными становится намного проще работать.
Но есть один нюанс. Когда мы разбиваем трёхмерное пространство на кубики, объём данных растёт очень быстро. Если удвоить разрешение двумерной карты, размер увеличится в квадратичной зависимости. Если же удвоить разрешение трёхмерной модели, размер вырастет в кубической зависимости.

Сетка вокселей высокого разрешения может стать колоссально большой. Анализ структур воксельных данных показывает: даже незначительное повышение детализации способно резко увеличить требуемый объём памяти. Без специальных приёмов такая сетка становится слишком громоздкой для хранения и обработки.
Хорошая новость в том, что большая часть мира — пустота. Воздух над городом. Пространство между деревьями. Пустоты внутри здания. Нам не нужно хранить каждый возможный кубик — только те, что содержат что‑то реальное. Эта идея называется разреженностью (sparsity).

Чтобы это работало, многие системы используют продуманную структуру, известную как разреженное воксельное октодерево (Sparse Voxel Octree). Она разбивает пространство на кубики, но только там, где есть данные.

Детальное исследование октодеревьев показывает, как они делят пространство на всё более мелкие блоки — но лишь тогда, когда это необходимо. Это позволяет сэкономить огромный объём памяти, сохраняя при этом все важные детали.
Плотные области — например, стены зданий или подземные слои — остаются чёткими, а пустые зоны практически не занимают места в хранилище.

Эта простая идея делает воксельные модели практичными. Она даёт нам необходимую структуру, не перегружая избыточным объёмом данных. Когда этот механизм реализован, мы наконец можем начать использовать трёхмерную информацию так, как это задумывалось изначально.

Реальное влияние: там, где воксели меняют всё

Здесь воксели перестают быть абстрактной идеей и превращаются в нечто ощутимое и зримое. Когда вы переходите от плоских карт к крошечным кубикам пространства, внезапно становится возможным многое.

Живой город

Один из самых впечатляющих примеров — проект в Штутгарте. В этом исследовании учёные объединили в единую воксельную модель всё, что находится над землёй и под ней. Это означало, что слои почвы, подземные туннели, здания, потоки тепла и даже геологическое строение — всё было сохранено в едином мире, построенном из кубиков.

Когда вы смотрите на город в таком представлении, вы видите взаимосвязи, которые никогда не проявятся на плоской карте. Вы видите, как тепло перемещается из‑под земли в здания. Вы видите, как фундаменты взаимодействуют с почвой. Это уже меньше похоже на карту и больше — на живую систему.

4D‑карта

Воксели становятся ещё мощнее, когда к ним добавляется время. Поскольку каждый кубик занимает фиксированное положение, можно отслеживать, что происходит внутри него с течением дней, сезонов или лет.

В пояснении ESRI о воксельных слоях показано, как это работает. Такой подход позволяет наблюдать:

●     изменение уровня грунтовых вод;
●     распространение загрязнений в воздухе;
●     сдвиги температуры с течением времени.

Это превращает статичную карту в объект, который можно реально наблюдать и понимать в процессе его развития.

Помощь автономным транспортным средствам в понимании окружающего мира
Беспилотные автомобили и роботы постоянно принимают решения о том, куда двигаться и как избегать препятствий. Воксельная карта даёт им чёткое и структурированное представление трёхмерного мира.

Исследования по прогнозированию занятости трёхмерного пространства для автономного вождения показывают, как транспортные средства используют воксели для обнаружения:

●     краёв проезжей части;
●     зданий;
●     движущихся объектов.

Благодаря кубикам автомобиль воспринимает пространство простым и надёжным способом.

Моделирование окружающей среды и чрезвычайных ситуаций
Воксели также помогают моделировать движение природных процессов. Например, в исследовании по моделированию окружающей среды воксели используются для изучения того, как ветер разносит шум и загрязнения по городским пространствам.

Когда мир разделён на кубики, можно увидеть:
●     как дым или газ распространяются между зданиями;
●     как вода движется во время наводнений.
Это делает сложные процессы наглядными и простыми для понимания.

Проектирование более комфортных городов

Городские проектировщики используют воксельные модели, чтобы оценить, насколько уютным будет тот или иной район. С помощью кубиков можно увидеть:
●     куда попадает солнечный свет;
●     как движется ветер по улицам;
●     где между зданиями скапливается тепло.

Такие детали помогают создавать города не просто красивыми, но и приятными для жизни.

Во всех этих примерах идея остаётся единой. Как только вы перестаёте «сплющивать» мир и начинаете моделировать его как трёхмерное пространство, вы обнаруживаете закономерности, которые раньше были скрыты. Воксели делают невидимое видимым.

Посмотрите сами: инструменты и визуальные материалы для изучения

Здесь вы можете на практике познакомиться с вокселями. Для этого не нужны специальное ПО или технические навыки. Достаточно открыть ссылку, загрузить какой‑нибудь файл или просто покликать по интерфейсу. Такие небольшие эксперименты помогают по‑настоящему ощутить идею «крошечных кубиков в пространстве».

Превратите любую 3D‑модель в вокселиСуществует простой онлайн‑вокселайзер, который позволяет загрузить 3D‑модель или даже изображение и за считанные секунды превратить его в набор кубиков. После этого вы можете вращать получившийся объект, приближать его и наблюдать, как ваш исходный файл превращается в «блочную» 3D‑версию самого себя.

Играть с этим удивительно увлекательно — и такой опыт даёт гораздо больше понимания о вокселях, чем целая страница текста.

Онлайн‑вокселайзер:

https://drububu.com/miscellaneous/voxelizer/?out=obj
Если вы загрузите небольшой объект — например, стул, игрушку или даже собственный рисунок, — вы сразу увидите, как воксели формируют объём.

Изучите воксельные слои ESRIЕсли вы хотите увидеть, как выглядят воксели в реальном ГИС‑программном обеспечении, у ESRI есть наглядная демонстрационная страница. На ней представлены воксельные слои для:

●     геологии;
●     температуры;
●     подземных объёмов.

Визуализации просты для понимания и наглядно показывают, как воксельные сетки хранят информацию как над поверхностью, так и под ней.

Пример вокселей от ESRI:

https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.4/help/mapping/layer-properties/what-is-a-voxel-layer-.htm
Прокручивая страницу, вы можете рассмотреть, как каждый кубик содержит фрагмент окружающей среды.

Ознакомьтесь с примерами воксельной графики

Путь вперёд: вызовы и облачное решениеХотя воксели открывают совершенно новый способ восприятия мира, с ними по‑прежнему связаны определённые трудности.

Главная проблема — выбор оптимального размера каждого кубика.
●     Если кубики слишком крупные, теряется детализация.
●     Если слишком мелкие, объём данных резко возрастает, а работа с ними замедляется.

Это постоянный компромисс, который приходится учитывать в каждом проекте.

Другая сложность — отсутствие универсального формата для обмена воксельными данными. Разные инструменты используют собственные способы хранения кубиков, из‑за чего бывает трудно перенести данные из одной системы в другую. Это затрудняет совместную работу и усложняет проекты без необходимости.

Но есть и позитивные новости. Всё больше ресурсоёмких операций переносится в облако. Вместо того чтобы хранить и обрабатывать гигантские воксельные модели на локальном компьютере, многие платформы теперь позволяют загрузить данные — а всю остальную работу выполнит облако. Это существенно упрощает использование даже очень крупных 3D‑ и 4D‑воксельных моделей.

Яркий пример такого перехода — использование платформ вроде Cesium. Их облачный движок способен:
●     передавать потоковые данные большого объёма;
●     работать с 3D Tiles;
●     поддерживать новые форматы воксельного контента.

Благодаря этому можно создавать масштабные модели, не беспокоясь об аппаратных ограничениях.

С обзором перехода на облачные воксельные рабочие процессы можно ознакомиться в соответствующем обзоре.

Союз «воксели и облако» становится стандартным подходом для многих команд. Облако берёт на себя масштабирование, воксели — описывают пространство. Вместе они позволяют работать со сложными трёхмерными средами, причём снаружи всё выглядит предельно просто.

По мере развития воксельных инструментов и совершенствования облачных технологий становится ясно, куда движется прогресс. Долгое время мы описывали мир как плоскую поверхность — просто потому, что наши инструменты были способны лишь на это. Теперь мы наконец можем описывать мир как пространство: не только где что находится, но и чем заполнено, как меняется и как взаимосвязано. Воксели делают это возможным — просто и интуитивно.

Вопрос уже не в том, станут ли воксели частью повседневного картографирования, а в том, когда это произойдёт. С появлением более совершенных инструментов, чётких стандартов и поддержки облачных технологий этот момент приближается быстрее, чем думает большинство людей.