UE5中添加 PNG/TIF 到 Cesium 地球表面方案

概 述

本方案将离散点标量数据 （如温度、降水等）通过 Python 三角网格插值渲染为 PNG / TIF 纹理，再用 Geometry Script（几何脚本）根据四至生成贴合球面的网格并赋予纹理材质。

整体流程：

Python 端输出 EPSG:4326（WGS84 经纬度）的 PNG/TIF，详见第 2 节。

UE 端有两种常见实现方式：球体模型 + 材质遮罩 ，和 动态网格体贴合地表（本文档主方案）。两种方案的对比见第 4 节。

1.前置条件

1.1.Python 环境

pip install matplotlib numpy pillow            #绘图

pip install rasterio                        #导出TIF

1.2.Unreal Engine

• 已启用 Cesium for Unreal 插件

• 已启用 Geometry Script 插件（动态网格体相关节点）

• 场景中加载 Cesium 地球

1.3.数据处理

本文不包含 具体的数据读取与解析代码（JSON、CSV、NetCDF 等格式因项目而异）。以下为示例数据，数据需包含经度 +维度 +数值：

[

  {

    "latitude": 31.5457,

    "longitude": 108.3912,

    "temperature_2m": 0.32

  },

  {

    "latitude": 31.5475,

    "longitude": 108.3921,

    "temperature_2m": 0.68

  },

  {

    "latitude": 31.5487,

    "longitude": 108.3934,

    "temperature_2m": 0.47

  }

]

2.Python：生成 EPSG:4326 的 PNG 与 TIF

2.1.Python生成PNG/TIF逻辑

核心步骤：

1. 根据数据范围计算输出图像尺寸并记录边界点

2. 构建自定义色卡

3. 根据三个顶点数值做平滑颜色插值

4. 从画布中读取 RGBA 像素阵列

5. 保存为4326坐标系的 PNG / GeoTIFF （带地理信息的TIF）以及一份bounds.json边界数据

2.2.生成的边界数据

{

  "minLongitude": 90.96088,            //最小经度

  "maxLongitude": 115.777555,            //最大经度

  "minLatitude": 28.685457,            //最小纬度

  "maxLatitude": 45.877124            //最大纬度

}

3.数据验证

3.1.验证数据准确性（QGIS 对照）

建议在导入 UE 前，先用 QGIS 对出图结果做地理位置校验，确认纹理范围与内容无误后再贴到 Cesium 场景。

步骤：

1. 添加底图参考图层（如影像地图、省市行政边界、河流水网等）。

2. 将得到的 GeoTIFF 导入 QGIS。

3. 在边界数据中选择几个边界点添加到QGIS中，检查图片范围、边界有无偏差。

4. 气温、降水、风速会受地形、海拔等因素的影响，气象要素应与区域内易于辨认的地理特征（山脉、河流走向、迎风坡/背风坡、高原、沙漠等）匹配。

4.UE 方案对比：完整球体遮罩 vs 动态网格体

在 Cesium 地球表面展示气象 PNG 时，常见有两种 UE 实现路径。本文档后续章节以动态网格体方案为主，但有必要先说明两者差异，便于按项目选型。

4.1.方案 A：球体模型 + 材质遮罩

思路： 在地球外围放置一个与地球同心的球体模型（或略大一点的包裹球），在材质中用遮罩（Mask）控制显示指定经纬度范围内的气象图。

典型流程：

特点：

• 实现相对简单，一次建球即可复用于多个区域（改遮罩参数）

• 适合矩形经纬度范围的全球/半球级展示

• 球体与地球同心，高度固定，只能统一调整

• 非矩形区域（省界、流域）需复杂遮罩纹理，不够灵活

4.2.方案 B：动态网格体贴地（本文档主方案）

思路： 根据数据区域的四角边界用 Dynamic Mesh 生成 Plane，将纹理平铺到 Plane 上，再把 Plane 细分，最后使细分面顶点逐一转换到 Cesium 地球表面。

典型流程：

特点：

• 可任意修改高度

  顶点的高度可设为固定抬升值或随数据变化

• 可生成不同形状

  不限于矩形，AppendTriangulatedPolygon 支持任意简单多边形边界（行政区、流域、自定义轮廓）

• 无需生成完成球体模型

  按实际边界生成网格，不需要生成整个球体模型，边界外不生成网格。

4.3.方案对比

请添加图片描述

选型建议：

• 需要全球一层包裹、只裁切矩形窗口看气象图 → 球体遮罩方案更简单

• 需要异形边界、可调高度、精准贴地、多区域各自独立网格 → 动态网格体方案更合适

5.UE动态网格体方案

本节详述动态网格体方案 ：根据数据区域的边界点经纬度（矩形四角或任意多边形顶点）创建动态网格体，细分后逐顶点贴到 Cesium 地球表面；高度可在坐标转换阶段自由指定。

5.1.导入 PNG

将 Python 生成的 PNG 导入 UE 并创建材质。

5.2.获取边界经纬度

Python 脚本会输出一份 bounds.json 文件，里面包含四个边界的经纬度，组合一下就能得到四个点的经纬度坐标：

5.3.根据边界四点生成 Plane

使用 Geometry Script 的动态网格体节点，根据四个边界点经纬度坐标生成一个矩形面片：

1. 添加 Dynamic Mesh Component

2. Reset Mesh重设已有网络

3. 构造多边形顶点数组

4. 调用 Append Triangulated Polygon

由于 UE 坐标系 Y 轴朝南，所以在构造多边形顶点数组时，纬度应乘-1，然后按照逆时针的顺序添加顶点。

点0:(最小经度,-最小纬度)

点1:(最大经度,-最小纬度)

点2:(最大经度,-最大纬度)

点3:(最小经度,-最大纬度)

5.4.添加材质

将创建的材质赋予给动态网格体。

5.5.将纹理平铺到 Plane 上

PNG 纹理需要与网格对齐，使用 Set Mesh UVs from Planar Projection函数，输入参数 Plane Transform 中：

Location：面片左上角坐标（最小经度，-最大纬度，0）

Rotation：（0，0，0）

Scale：（经度差，纬度差，0）

将 PNG 完整平铺到整个Plane。

设置UV前 vs 设置UV后

5.6.Plane 网格细分

初始四边形只有 4个顶点，无法贴合地球曲率。使用 Apply Uniform Remesh进行细分：

细分前 vs 细分后

细分后顶点数显著增加，为下一步逐顶点贴地提供足够采样密度，推荐三角面数量5000。

5.7.顶点移到 Cesium 球面上

细分后每个面的顶点Location就是**（经度，-纬度，0）**，根据每个顶点的经度、纬度、高度计算出 Cesium 地球上对应的 UE 坐标，并设置到地球表面上。

6.结果检验与问题排查

6.1.生成结果准确性判断

• 纹理四至边界与 TIF 在 QGIS 中吻合

• 至少 2～3 个特征点在 QGIS 与 UE 中相对位置一致，无明显整体偏移、缩放或镜像

若 QGIS 中位置正确而 UE 中偏差，问题大概率出在边界配置、UV 映射或顶点贴地流程。

6.2.问题排查清单

• Python 生成的 PNG 坐标系与 UE 中生成 Plane 的坐标系要一致（4326 或 3857）

• PNG 四个顶点处经纬度确认一致

• 确认 UV 有进行平面投影，四至准确

7.总 结

1. 生成纹理

   利用Python将散点插值为 RGBA 栅格数据，生成纹理和边界数据，计算逻辑也可以放到 UE 的C++ 中。

2. UE 方案选型

   全球矩形裁切可用球体模型 + 材质遮罩 ；需异形边界、可调高度、精细贴地时采用动态网格体方案（本文档主流程）。

3. 动态网格体流程

   用4个边界点生成平面网格，使用平面投影平铺 UV，平面经过细分后逐顶点贴合地球表面。

按以上流程即可将离散点标量数据可视化并贴合到 Cesium 地球表面。