Synthèse de terrain à l'échelle planétaire - TEL - Thèses en ligne
Theses Year : 2020

Terrain synthesis at planetary scale

Synthèse de terrain à l'échelle planétaire

Abstract

Allowing the real-time exploration of huge, detailed, heterogeneous synthetic terrains remains an unsolved challenge in computer graphics, despite forty years of research. In general, existing methods only handle terrains of limited extent, defined over a planar topology. In this thesis, we explore terrain modeling at maximum-scale, i.e. at planetary scale - a scale which exceeds by four orders of magnitude the extent of the domain of classical terrain synthesis. However, this problem has been largely neglected, only a couple of modeling methods have been proposed in past research. To tackle this challenge, we propose a novel decoupled solution, capable of generating true-to-scale planets. Our architecture takes first into account the geology of terrestrial planets by deploying a guided plate tectonics simulation. This simulation allows the generation of large-scale planetary features such as continents, oceanic relief, islands arcs and mountain ranges. This macroscopic model is then forwarded as an input to an hyper-amplification method capable of producing continuous, detailed real-time views of the terrain. To handle the size of the domain, the procedural amplification method relies on the pre-structuration of the tectonic model, allowing on-the-fly generation of the final detailed model, restricted to the current camera view. The model is produced entirely on the GPU by relying on a massively parallel stochastic subdivision scheme, guided by level-of-detail dependent rules. Overall, our method better handles certain problems tied to previous fractal methods, such as the self-similarity of homogeneous landscapes and the lack of user-control, by producing planets that show more variety, appear more realistic and can be more efficiently designed by artists.
La synthèse de terrains virtuels à la fois vastes, détaillés, hétérogènes et explorables en temps-réel, constitue un des défis de la modélisation de scènes naturelles. Les nombreuses méthodes de l’état de l’art ne proposent en général que de traiter des scènes d’étendues limitées en topologie planaire. Dans cette thèse nous abordons la modélisation de terrain à l’échelle maximale, c’est-à-dire planétaire. Peu de choses ont été proposées pour traiter ce problème qui dépasse, en termes de taille du domaine, ce qui se fait classiquement, de quatre ordres de grandeur. Pour répondre à ce défi, nous proposons une solution découplée originale à même de générer des planètes à l’échelle 1/1 présentant un bon niveau de réalisme. Notre architecture prend tout d’abord en compte la géologie des planètes telluriques en mettant en oeuvre une simulation guidée de tectonique des plaques. Celle-ci permet la génération des caractéristiques à grande échelle des planètes telles les continents, le relief océanique, les arcs d’îles ou encore les chaînes de montagnes. Ce modèle macroscopique est dans un second temps donné en entrée d’une méthode d’hyper-amplification capable de produire des vues continues, détaillées, en temps-réel du terrain. Cette seconde méthode procédurale s’appuie sur une pré-structuration du modèle macroscopique pour générer à la volée le modèle détaillé final, dépendant de la vue caméra courante. Celui-ci est produit intégralement sur GPU par un procédé massivement parallèle de subdivision stochastique, opérant à partir de règles dépendantes du niveau de détail. Notre solution résout mieux certains problèmes inhérents aux quelques méthodes précédentes, toutes fractales, comme l’auto-similarité, l’absence de variété des paysages produits et l’absence de contrôle utilisateur. Au final, les modèles planétaires que nous produisons sont jugés plus réalistes, tout en étant plus contrôlables par des artistes.
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Dates and versions

tel-03186765 , version 1 (31-03-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03186765 , version 1

Cite

Yann Cortial. Synthèse de terrain à l'échelle planétaire. Modélisation et simulation. Université de Lyon, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LYSEI094⟩. ⟨tel-03186765⟩
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