2015 , 17 (12): 1490-1496 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.01490
刘兵
, 董卫华, 王彦文, 张宁旭
1. 北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京 100875
LIU Bing, DONG Weihua, WANG Yanwen, ZHANG Ningxu
通讯作者:
收稿日期: 2015-01-22
修回日期: 2015-04-9
网络出版日期: 2015-12-20
版权声明: 2015 《地球信息科学学报》编辑部 《地球信息科学学报》编辑部 所有
基金资助:
作者简介:
作者简介：刘兵（1993-）,女,本科生,研究方向为地图认知计算与方法。E-mail：liubing_731@163.com
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摘要
传统地图符号视觉参量研究,主要是对地图颜色、形状、尺寸、方向等进行分析。本文通过眼动跟踪三维地图认知实验与眼动参数解析,建构了视场角和观察角度对于三维地图有效性和效率影响的评价指标体系,定量分析了2个参量对三维地图视觉信息加工的影响。实验结果表明：视场角对三维地图中垂直方向信息提取的有效性和实体形状信息提取的有效性影响显著;对实体间角度信息提取的效率影响边缘显著,而对垂直方向信息提取的效率、水平方向信息提取的有效性和效率、实体间角度信息提取的有效性、形状信息提取的效率影响不显著;观察角度对垂直方向信息、水平方向信息,以及实体间角度信息感知的效率和有效性的影响都不显著,但对实体形状信息感知的效率和有效性均有显著影响。该研究适用于三维地图适人化设计、表达与自动理解。
关键词：
Abstract
Current studies of map symbols mainly concentrate on the basic visual variables such as color, shape and size, which are commonly used in two dimensional maps. Recent technical advances and the ubiquitous use of smart devices have made three-dimensional (3D) maps (e.g., Google Maps and AutoNavi) increasingly popular. However, 3D visual variables, such as field of view (FOV) and viewing angle (VA) which play fundamental roles in visual information processing of 3D maps and spatial scenes, have been rarely investigated. This paper leverages eye tracking technology to explore the influence of such 3D visual variables on the interpretation of vertical, horizontal, angle and shape information in 3D maps. Specifically, we have recorded forty participants’ eye movements in four tasks by varying the FOV and VA values. Participants’ performances were analyzed by the quantitative metrics of effectiveness and efficiency. Statistical tests (two-tailed t-tests or Mann-Whitney U tests) were applied to each metric to test the significance of differences between two groups. Results show that FOV can significantly affect not only the effectiveness of interpreting the vertical and shape information perception, but also the efficiency of interpreting the angular information. Meanwhile, FOV has no significant influence on the efficiency of interpreting the vertical and shape information, the effectiveness and the efficiency of interpreting the horizontal information, and the effectiveness of interpreting the angular information of 3D maps. VA has no significant influence on the perception of horizontal, vertical or angular information. But it affects the perception of shape significantly. Furthermore, FOV and VA have interactive effects resulting in the difference of interpreting the angular and shape information giving the marginal significance. The results can provide implications to design 3D maps with higher usability and can be applied to improve the user interaction in 3D environments.
Keywords：
随着互联网信息技术的快速发展,以Google Map、高德地图、百度地图为代表推出的三维地图得到了广泛的应用。目前从地图设计的角度来提高地图的视觉信息提取效率与有效性是三维地图可用性研究的关键。
地图符号视觉参量是地图设计的基本要素。法国地图学家Bertin[1]最早提出地图视觉变量（亮度、纹理、颜色、方向、形状、大小和密度）,此后在地图学、符号学、计算机图形学得到广泛的关注与应用,但Bertin并没有进行地图视觉参量的用户感知研究。Wolfe和Horowitz[2]提出颜色、运动、方向和大小是引导视觉注意的变量。大部分研究主要针对二维地图符号的基本视觉参量[3-5]。与二维地图不同,三维地图的可变视觉参量更多,如场景的光照、阴影[6]、视场角[7]和观察角度[8]等,其中,视场角和观察角度的变化被认为是三维地图不同于二维地图的最大特点[9]。研究发现,视场角的改变会造成地图符号的形变,从而影响用户对地图的认知[10]。观察角度,即视线与水平线的夹角,一些研究也称为“倾斜角度”[11],对地图信息有直接的影响[7]。观察角度过大,三维地图趋向于二维地图,地物关系清晰,但三维特点不明显;观察角度过小,实体可通过精确数据表达[12],但会有遮挡。另外,观察角度的改变还会对距离和大小的判断产生较大的影 响[11]。Matatko[13]、Carvalho[14]等研究了不同地图形式中观察角度对三维地图立体感的影响,但视场角和观察角度2个环境视觉参量对于三维地图视觉信息加工的影响研究还较少。
眼动跟踪作为地图学认知实验方法的一种,可实时采集被试眼动数据,真实反映被试眼动行为,是视觉信息加工研究中最有效的研究手段[15],广泛应用于地图设计与认知研究。Popelka等通过注视路径比较,发现用户对2D和3D地图的认知方式没有明显不同,但制图者与非制图者的认知方式有较大差异[16]。邓毅博等采用眼动实验,发现地图图例位置影响了用户对图例的关注情况,图例的最佳位置在地图左上角[17]。Dong等利用眼动数据分析发现经过增强的遥感影像可用性高于原始影像[18];在动态交通地图中,尺寸对交通流量的表现效果优于颜色,且尺寸、颜色和频率的表现效果均与显示器分辨率有关[19]。本文利用眼动跟踪的地图认知实验,通过高精度眼动参数采集与分析,定量评价视场角和观察角度,对用户的三维地图视觉信息加工情况的影响。
本研究根据成像装置的参数,确定了三维地图视场角与观察角度的取值范围。视场角受成像装置焦距的影响,最新一代标准变焦镜头的焦距范围是24~70 mm[20-21],通过Google Sketchup Pro 8.0将焦距转换为视场角,得到视场角取值为28~76.3°,变化范围为48.3°。成像装置只能放置在水平面上,所以成像装置的观察角度的取值范围为0~90°,变化范围为90°。在2个参量常用角度的基础上加上变化范围的20%,作为参数的另一取值。三维地图的常用视场角为46°[10],最佳观察角度为45°[11],因此,视场角的另一取值为55.66°,观察角度的另一取值为63°。即各组的变量取值为：
V= {FOV, VA| FOV=46°, 55.66°; VA=45°, 63°} （1）
式中,FOV为视场角（Field of View）;VA（Viewing Angle）为观察角度。
来自北京师范大学的40名学生参加了本实验,实验共4组,在保证每组10人（男性5人,女性5人）的前提下,对被试随机分配一组任务。所有被试均不存在对实验中所涉及的各种变量的识别问题。同时,配戴眼镜的被试镜片均符合实验要求。
围绕视觉参量取值对三维地图基本几何信息（包括垂直方向、水平方向、角度及形状信息）感知的影响,本文共设计了G1-G4 4组实验,实验环境分别为VG1={46°,45°},VG2={46°,63°},VG3={55.66°,45°},VG4={55.66°,63°},每组包括T1-T4 4个不同任务,任务要求详见表1,每个被试仅完成一组实验。实验场景如图1所示。所有场景中指定建筑物（即T4中标蓝色的建筑物）在屏幕上的位置固定,且视点据该建筑物底部的距离固定,均为55 m。每个任务前有一与其要求相同、场景不同的练习,保证被试熟悉实验环境、理解任务要求。
表1 实验任务
Tab. 1 Tasks
| 任务编号 | 任务要求 | 测试内容 |
|---|---|---|
| T1 | 在红色建筑物中找出与蓝色建筑物高差最大的一个,并用鼠标点击 | 垂直方向信息感知 |
| T2 | 在红色建筑物中找出与蓝色建筑物距离最远的一个,并用鼠标点击 | 水平方向信息感知 |
| T3 | 在红色建筑物中找出与蓝色建筑物仰角（两建筑最高点连线与水平面的夹角）最大的一个,并用鼠标点击 | 角度信息感知 |
| T4 | 在所有橙色建筑物中找到3个与蓝色建筑物完全相同的建筑物,并依次点击 | 形状信息感知 |
由于视场角和观察角度的不同取值可能会对认知产生交互作用[22],故本实验采用双变量实验设计方法,使视场角与观察角度的取值两两组合,避免视场角与观察角度的组合影响。
（1）实验材料
地图实验材料由OSM（Open Street Map）提供的美国纽约三维城市模型数据,该场景细节度较高、数据完整、城市建筑尺寸与密度适中,且被试均不熟悉,符合实验要求。
在Google Sketchup Pro 8.0中进行编辑,改变参量取值,并增加了3个与原模型中某建筑物（即T4中标蓝色的建筑物）完全相同的建筑物,以满足T4任务要求。
（2）实验设备
采用Tobii眼动跟踪仪（屏幕分辨率为1280×1024,17英寸TFT显示器,采样频率为120 HZ）来记录被试的眼动信息,相应的软件Tobii Studio 3.2安装在联想一体机中。所有被试均在北京师范大学同一实验室同一设备中独立进行。
本研究在注视点个数、注视时长、首注视点时长等基本眼动参量基础上,构建三维地图有效性（频数、准确率、正确数）和效率（完成时间、首注视前时间）2个指标,评价视场角与观察角度2个环境视觉参量对三维地图视觉信息提取效果的影响,详见表2。
表2 分析指标及含义
Tab 2 Analysis indices and their interpretations
| 指标 | 含义 | |
|---|---|---|
| 有效性 | 频数（个） | 任务中的注视点总数 |
| 准确率 | AOI注视比率,目标建筑物注视点个数/任务注视点个数 | |
| 正确数（个） | 所有被试个体找到目标建筑物个数的平均值 | |
| 效率 | 完成时间（s） | 整个任务的完成时长 |
| 首注视前时间（s） | 从任务开始到首次注视目标建筑物所需要的时间 |
进行Kolmogorov-Smirnov检验以确定各指标是否符合正态分布,并比较不同实验水平下方差是否相等,若符合以上条件,则进行双尾t检验（统计量以t表示）,若不符合,则进行Mann-Whitney U检验（统计量以u表示）,以确定各组间均值差异是否显著（以下分析省略“均值”,简称“显著/不显著”）。若差异边缘显著（p<0.10）,则该视觉参量对认知过程有一定影响,若差异显著（p<0.05）,则该视觉参量对认知过程影响显著。为了避免极端情况的影响,在进行检验时,采用箱型图剔除极端值。各任务中各变量的均值和方差详见图2-5。
（1）T1分析
针对T1中,视场角与观察角度对垂直方向信息提取的影响问题,本文通过3个指标来衡量有效性,包括频数、准确率和正确数。实验结果表明（图2）,该任务中不同视场角下的频数没有显著差异（u=-0.449,p=0.659）;准确率差异显著（u=-2.303,p=0.049）,FOV=46°时（0.138）明显高于FOV=55.66°（0.023）;正确数差异不显著（u=-1.820,p=0.258）。与FOV=55.66°相比,FOV=46°时,频数和正确数的差异不显著,但准确率明显较高,差异显著。总体来说,FOV=46°时,地图有效性较高。效率通过2个指标来衡量：完成时间和首注视前时间。视场角不同,完成时间和首注视前时间的差异均不显著（u=-0.027,p=0.989;u=-0.722,p=0.583）。改变视场角,效率差异不显著。视场角的改变对感知垂直方向信息的有效性有影响,当FOV=46°时,地图垂直方向信息提取的有效性更好;但对其效率无显著影响。
使用同样的指标判断观察角度,对垂直方向信息感知的影响,2组之间所有指标都不显著,观察角度的不同（至少在45°、63°时）对垂直方向信息的感知没有显著影响。
（2）T2分析
针对T2中视场角和观察角度的取值变化对地图水平方向信息提取影响的问题,实验结果（图3）表明,改变视场角或观察角度,t检验或M-W检验的p均大于0.10,所有分析指标的差异都不显著,视场角和观察角度的取值变化,对地图水平方向信息提取的有效性或效率均没有显著影响。
（3）T3分析
T3研究了视场角或观察角度取值,对三维地图角度信息提取的影响,实验表明（图4）,视场角改变时,任务的完成时间差异边缘显著（u=-1.798,p=0.074）,在FOV=46°时,完成时间（5.238 s）较FOV=55.66°（7.484 s）短,其他指标差异不显著。改变视场角对角度信息提取的效率有一定影响,但对其有效性没有影响。
观察角度变化时,t检验或M-W检验结果均大于0.10,即置信度均小于0.90。地图角度信息提取的有效性或效率均没有明显变化。
（4）T4分析
T4研究了视场角或观察角度取值,对三维地图中形状信息提取的影响,实验表明（图5）,改变视场角时,准确率（u=-2.307,p=0.020）差异显著,FOV=46°时准确率（0.155）高于FOV=55.66°时（0.104）。在效率指标中,t检验或M-W检验的结果均大于0.10。故视场角对形状认知的有效性有显著影响,对其效率无影响。
当改变观察角度时,2组频数有差异,差异边缘显著（t=-1.868,p=0.070）,VA=45°时频数（44.737）小于VA=63°（62.421）;准确率的差异显著,当VA=45°时,建筑物注视比率（0.165）显著高于VA=63°（0.094,u=-2.409,p=0.015）,准确率明显较高。正确数差异不显著。与VA=63°相比,VA=45°时,频数较少,差异边缘显著,正确数没有显著差异,而准确率明显较高,在形状的认知中,VA=45°较VA=63°更能吸引被试将注意力集中在目标建筑物,对地图信息呈现更有效,因此,该角度更为合适,有效性更好,观察角度的改变对形状信息提取的有效性有影响。就效率来说,完成时间的差异显著（u=-2.788,p=0.005）,VA=45°时完成时间（16.102 s）明显小于VA=63°时（26.313 s）。VA=45°时,首注视前时间（1.146 s）明显小于VA=63°时（2.867 s,u=-2.191,p=0.027）。与VA=63°时相比,VA=45°时,完成时间和首注视前时间均较短,此时目标建筑物对被试的吸引较快,且一旦找到建筑物,任务完成时间很短,说明信息识别速度较快。实验表明,观察角度的改变对形状信息认知效率有明显的影响,且VA=45°时用户对目标三维信息的认知速度更快、准确度更高。
综上所述,改变视场角对垂直方向信息和实体形状信息提取影响显著,对角度信息提取的影响边缘显著,而对水平方向信息的提取影响不显著。视场角的改变影响了视野范围,对实体在屏幕上的位置,以及实体的形变程度有较大影响。一定的视场角下,不同位置、不同形状的实体形变程度相差较大,不同视场角下形变程度不同。由于水平方向信息的提取是传统二维地图的常见任务,用户练习较多,因此受视场角改变的影响较小。而垂直方向信息依赖于垂直信息的提取,受视场角改变的影响较大。在判断角度或实体形状时,用户需利用多种信息,这时高程和水平信息间可能会产生交互影响,因此,视场角对实体形状信息提取的影响显著,对角度信息提取的影响边缘显著。
改变观察角度时,用户对三维场景中垂直方向信息、水平方向信息,以及角度信息的认知没有明显变化,但明显影响实体形状信息的提取。在实验中,由于建筑物已指定,不存在对其位置的认知问题,并且由于改变观察角度不会引起三维场景的明显形变,因此,对空间距离（水平、垂直距离）判断的影响较小,对角度判断的影响也较小。但观察角度的改变影响了实体之间的相互遮挡情况,对实体呈现的形状影响较大,所以,在综合水平与垂直信息判断相同形状建筑物时,不同的观察角度之间结果有显著差异。观察角度较大时,三维场景与用户日常的行人观察角度差异较大,用户感知较陌生,效率较低;并且较大的观察角度使单个实体所呈现的面积减小,更接近二维地图,有效性也较低,观察角度适中（45°左右）时地图的信息提取效果更好,这与Haerbing利用专家咨询法得出的结论一致[8]。
本研究讨论了环境视觉参量对三维地图视觉信息提取的影响,所得到的视觉参量的认知规律可用于三维地图的设计,有助于三维地图设计理论的建立,使三维地图的设计更加人性化,并提高其可用性。同时,能缩短用户的认知时间,增加单位时间内有效信息的获取量,便于用户在三维地图中获得所需信息,提高地图的有效性与效率,这在定位、导航等过程中,尤其是紧急情况下的救援导航中具有重要意义。该研究可用于三维地图适人化设计,提高人机间信息交换效率,或为三维地图符号系统的建立提供理论依据,促进三维GIS设计的标准化。另外,通过研究三维地图符号视觉参量对用户基本几何信息认知的影响,进而研究各参量对三维地图有效性与效率的影响,其结果不再局限于简单的参量组合。
但是,三维地图中其他环境视觉参量（如视距[12]、光照、背景色、模糊度[11]等）,也影响信息提取的效果。本研究为确保所有建筑物的细节清晰可识别,而未考虑其影响,保证了不同场景中固定点的视距恒定,光照方向、背景色等均为系统默认值。为全面了解环境视觉参量对信息提取的影响,今后的工作中需对上述参量做进一步研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
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Graphics and graphic information processing [M]. |
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Eye-tracking study on different perception of 2D and 3D terrain visualisation [J].https://doi.org/10.1179/1743277413y.0000000058 URL [本文引用: 1] 摘要
The use of computer-generated perspective views, often named as three-dimensional (3D) maps, is growing. These terrain visualisations should be more understandable for users without cartographic education, which are not familiar with contour lines. Within the study, two eye-tracking experiments and online questionnaire were used for investigating the difference between user cognition of classical two-dimensional (2D) visualisation with contour lines and perspective 3D view. Questionnaire was focused on maps understandability, suitability and aesthetics. Results of the questionnaire shows, that the majority of participants prefer 3D visualisation. First eye-tracking experiment was designed as a pair of maps in one stimulus. One shows 2D visualisation, the other 3D visualisation. No significant differences between user preferences of 2D and 3D visualisation were found, but the results were influenced with the order of the maps in the stimuli. Because of that another experiment was designed. In this case stimuli contained only one of two possible visualisations (2D and 3D). ScanPath comparison of this experiment results confirmed that users have different strategies for cognition of 2D and 3D visualisation, although statistically significant difference between both types of visualisation was found in the ScanPath length metric only.
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地图图例位置的眼动实验研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5867.2012.10.068 URL [本文引用: 1] 摘要
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Eye tracking to explore the potential of enhanced imagery basemaps in web mapping [J].https://doi.org/10.1179/1743277413Y.0000000071 URL [本文引用: 1] 摘要
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Cartographic animation has been developed and widely used in geo-visualisation and many other areas in recent years. The usability of animated maps is a key characteristic affecting map users’ effectiveness and efficiency in accomplishing tasks. In this paper, an eye tracking approach was proposed as a visual analytics method to evaluate the usability of animated maps by capturing participants’ eye movement data and quantitatively analysing the accuracy (effectiveness) and response time (efficiency) of users’ task completion. In the study, a set of animated traffic maps represented by three important visual variables (colour hue, size and frequency) was used for the usability evaluation. The experimental results showed that the usability of these three visual variables for cartographic animation affects the usability of animated maps. Red, yellow, and aqua were found to convey map information more effectively than other colour hues. Size was found to be more usable than colour hues for both animated maps and static maps. Usability was not found to be proportional to the playback rate of animated maps. Furthermore, the usability of the frequency, colour hue, and size was found to be related to the display’s size. We hope that the analysis approach presented in this paper and the results of this study will be of help in the design of cartographic animation displays with better usability.
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通常人们把比标准镜头视角更大的镜头叫广角镜头。我国标准规定40－58mm焦距范围内的镜头为135相机的标准镜头，其对角线视觉在56°49’－40°之间。一般地，其视角为63°27’的35mm镜头被认为是广角镜头的开端，视觉在63°27’－90°焦距在35－21mm范围的镜头称普通广角?
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F2.8的恒定光圈与出色的成像质量充满魅力的EF“大三元”镜头 [J].
正大三元镜头指的是恒定 F2.8光圈的三只不同焦段范围的变焦镜头,包括一只超广角变焦镜头,一只标准变焦镜头和一只中长焦变焦镜头,这三只镜头的焦段一般可以覆盖 16mm～200mm的宽广焦段,无论是对于专业摄影师还是摄影发烧友都有强大的吸引力。大三元镜头组合并非某个品牌特有,大三元中的成员也并非一成不 变,随着光学技术的发展和镜头制造工艺的进步,各品牌大三元镜头的组成也在慢慢改变。拿我们今天介绍的EF大三元来说,实际上已经是佳能的第四代大三元镜 头。第一代EF大三元由20-35/2.8L、28-80/2.8-4L、80-200/2.8L组成,第二代大三元由17-35/2.8L、28-70 /2.8L、70-200/2.8L组成,后来它们又被16-35/2.8L、24-70/2.8L、70-200/2.8L IS组成的第三代大三元所取代。
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