Місцевість є не просто фоном військової симуляції — вона є первинним визначальником тактичних варіантів, дальності залучення, ефективності датчиків та маршрутів руху. Модель місцевості, що є геометрично неточною, у якій відсутні ключові об'єкти культурного ландшафту або яка погано оптимізована для рендерингу в реальному часі, виробить симуляцію, де навчені інстинкти щодо використання місцевості є хибними.
Джерела даних: SRTM, Copernicus DEM, комерційний LiDAR
SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) охоплює приблизно 80% суходолу Землі з роздільною здатністю ~30м і є вільно доступним. Copernicus DEM надає покриття з роздільною здатністю 30м та 10м із більш свіжими даними та кращим заповненням пустот порівняно з SRTM. Комерційний LiDAR надає роздільну здатність хмари точок до підметра для конкретних районів інтересу, що є єдиним джерелом даних, яке забезпечує необхідну точність для високоточної міської симуляції.
Конвеєр обробки: від ГІС до 3D сітки та імпорту в ігровий рушій
Сирі дані висоти надходять у форматі растра (стандарт GeoTIFF) у географічній системі координат. Перший етап — проєкція та тайлювання. Другий — вилучення та класифікація ознак: типи земного покриву, гідрографічні об'єкти, транспортна інфраструктура. Третій — генерація сітки: збирання класифікованих даних місцевості в 3D сітку, придатну для імпорту в ігровий рушій.
Критична вимога: Моделі місцевості для військових потреб повинні бути семантично анотованими, а не лише геометрично точними. Двигун симуляції повинен знати, які зони є прохідними для колісних транспортних засобів, які забезпечують укриття від прямого вогню, які є міською місцевістю та які мають властивості маскування датчиків.
Процедурна генерація для синтетичних середовищ
Геоспецифічна місцевість — похідна від реальних даних для конкретного оперативного регіону — є доречною для навчань, призначених для тренування в конкретному театрі воєнних дій. Для програм, що вимагають загальних середовищ, процедурна генерація місцевості створює синтетичні середовища з параметричних правил. Процедурна генерація міської забудови вимагає алгоритмів генерації вуличних мереж та процедурних генераторів будівель.
Управління LOD для продуктивності
Управління рівнем деталізації (LOD) — вибіркове рендерингування місцевості з нижчою роздільною здатністю залежно від відстані від камери — є фундаментальною вимогою для будь-якої системи місцевості у реальному часі. Стандартний підхід для місцевості на основі heightmap — безперервний LOD, де роздільна здатність сітки місцевості змінюється безперервно на основі помилки простору екрана. Для систем симуляції окремий LOD існує на рівні поведінки сутностей: сутності, що знаходяться на відстані понад певний діапазон від активних учасників навчань, симулюються з нижчою точністю.