3D Nature Animation Gallery

WCS & VNS Animation Gallery

请注意，这些动画中的一些缩小了尺寸，高度压缩，并不能代表3D Nature的渲染工具所产生的最高质量。

World Construction Set和Visual Nature Studio可以在任何分辨率和帧率下进行渲染，包括支持场地渲染和动感模糊。

风电场发展建议

这个动画带领观众穿过一个拟建的风电场设计，目前这个风电场不存在。

Arcadis US版权所有. 经许可使用。

商业和家庭安全野地消防视频研究所

3D Nature最近为商业和住宅安全研究所（一家保险行业联盟）创建了一个3分钟的野火防御主题动画.  

该项目主要是利用3D Nature的VNS从GIS数据中建立的，其中大部分房屋是使用Walls组件建成的。我们将要集中精力处理的四个“英雄”房屋是以使用Newtek的Lightwave 3D的照片为模型详细建立的。然后使用Scene Express将场景输出到LightWave3D，在这里添加了主人公房屋，并进行渲染。在使用粒子幻觉3后添加烟和火的效果。

3D Nature and IBHS版权所有

景观建筑展示卷轴

这个卷轴是为ASLA全国大会组织的。它包括各种风景园林相关的图像和动画。材料是由许多3D Nature客户贡献的。

3D Nature and 许多艺术家版权所有

林业展示卷轴

为了美国林务员协会的活动，把这些图像和动画汇集在一起。作品由来自世界各地的3D Nature客户贡献。

3D Nature and 许多艺术家版权所有

飓风Rita，潜在的加尔维斯顿水位动画

这个动画是为了显示德克萨斯州加尔维斯敦的水位预测，预计风暴潮高达20英尺。地形数据是1/3弧秒的NED DEM。 Imagery是30米Landsat，使用和1米彩色红外DOQQ结合的PixelSense LS进行处理，并使用PixelSense CIR进行处理。NED地形表面由等高线地图制成，不包括建筑物高度，因此不显示建筑物本身会被淹没多少.

指北针在右上角上升表示北部。左边的水位图表示水位以英尺为单位，从0（正常海平面）到风暴潮的最大高度20英尺。没有模拟大于20英尺的浪涌高度，因为岛上的最大地形高度小于20英尺.

3D Nature版权所有.

飓风 Katrina, 新奥尔良水位动画

这个动画是为了显示新奥尔良水位的进展。地形数据是NED DEM（由5米LIDAR数据制成）。 影像是30米的Landsat，用PixelSense进行处理。时间轴，水高和防火堤高度信息来源于各种渠道，包括陆军工程兵。

3D Nature版权所有.

 

长椅项目可视化，Bighorn国家森林  

加里·胡伯（Gary Huber）的一段动画，显示了怀俄明州谢里登（Sheridan）附近的比格霍恩国家森林公园（Bighorn National Forest）的马路和甲虫破坏造成的影响。  具体降低了近景的高度，以引起人们对远处受损和处理过的森林的关注。

3D Nature版权所有.

在家附近

加里·胡伯（Gary Huber）让人联想到一幅回乡下家乡的画面，在一个慵懒的午后，你结束周日的野餐，走在树木繁茂的回家小路上。

3D Nature版权所有.

早晨遐想

透明水景的演示.

3D Nature版权所有.

极地之梦

在一些极地地区一个梦幻般的，崎岖的，虚构的山脉.

3D Nature版权所有.

NLCD

大地图立交桥，David Edwards模拟制作.

David Edwards版权所有.

马凯特

马凯特交叉口建议.

Mike Ostrom, CH2M Hill版权所有.

Earth Approach

基于包含WCS和VNS的世界数据，地表的高分辨率图像地图被作为彩色地图覆盖在地形上。这个星球上添加了微妙的东方旋转，一个云纹理贴图在偏西的方向被制成动画，来模仿真实的云层在整个地球表面的移动。不断移动的阴霾增强了现实，动画天空创造了地平线边缘的大气光环。需要四个独立的渲染通道来模拟组合的星球，云，阴霾和天空上的夜影。这个序列包括一个星空，全行星面具，阴影行星面具，和全彩阴影行星，被合成为最终的动画。

 Scott Cherba版权所有

云

这个动画通过云显示体积光。这是一个6秒的动画“timelapse”，有植被动画云彩和相机。体积大气与高分辨率阴影图一起使用，以显示光束。用19个堆叠的云模型创建的“3D”云!

Adam Hauldren版权所有.

草甸与池塘

用纹理引擎来控制这个草地植被的粗壮和池塘表面的浮渣。在动画开启期间，使用叶子效果将单个树桩放置在相机附近。

这个图像是在3D Nature Academy期间启动的，作为渲染引擎功能的测试。