去年的时候在张云金老师的知识星球里下载了建筑轮廓的数据，一直躺在硬盘里也没啥用，寻思着都过一年了也该发挥一些余热了，拿出来晒晒太阳吧==首先想到的是能不能基于这个数据估算下每个地块的现状建筑面积、建筑密度、容积率这些一般意义上的建设指标呢？虽然不那么精确，但是整体上应该是可以有点价值的。
准备建筑轮廓数据和路网数据。数读菌这边用的是北京的建筑和道路，建筑轮廓是在张老师的知识星球下载的，道路就是用的OSM下载的数据。先投个影，因为原数据是WGS84，我直接投影“WGS_1984_UTM_Zone_50N”了。
建筑和道路数据
首先是建筑轮廓数据，看看属性表。对我来说，最重要的字段是“Height”，需要换算成层数，观察数据基本都是6的倍数，也就是说层数就是用这个字段的值除以6。（为什么是6不是一般的3米，可能是为了突出三维地图的高度）
我们新建一个整形字段”层数“并赋值，再建一个双精度字段“基底面积”，用计算几何为其赋值，这里就用米做计算单位吧，结果应该是平方米；再建立一个双精度”建筑面积“，用【字段计算器】来计算”层数“与”基底面积“的乘积。
建筑数据属性表
再来处理下道路数据。OSM下载的数据比较乱，也不需要用那么多支路，结合实际筛选留下必要的道路，再用这些道路划分街区，形成街区的面要素。我这边就只算四环内的了。我这边用的方法比较简化，就是道路做个缓冲区，然后用大的面要素擦除这些道路的缓冲区，然后修修补补。（这里很简化了，缓冲区也都用的一样的距离）
路网转成街区
给新生成的街区数据新建一个“面积”字段并计算面积属性。到此为止，基本的数据准备算是完成了。
估算相关的建设指标，需要统计汇总相关的数据，其实就是让建筑数据具备”街区要素“的”唯一值字段“，然后通过这个字段进行汇总。那么最先需要的一步操作就是【相交】。将建筑数据和街区数据进行【相交】操作，然后打开生成的新数据，查看字段。
相交后属性字段操作
相交后新生成的要素，一部分字段属性来自于原来的“街区”，一部分来自于原来的“建筑”。（由于街区划分过于简化，有一些建筑处于街区外被裁去了部分导致面积出现变化，所以这里应该是需要重新计算基底面积和建筑面积的，所以其实之前不做现在做这一步也可以）现在要做的就是通过【汇总】来自于“街区”的ID字段，将来自于“建筑“的”基底面积“和”建筑面积“进行求和（SUM）。
汇总操作
将求和的结果连接到原来的”街区“要素上。接下来我们就可以估算相关的建设指标了。
之前汇总的”基底面积“就是在同一街区内基底面积的总和，可以用于估算建筑密度；汇总的”建筑面积“就是同一街区内建筑面积的总和，可以估算容积率；这两个汇总的值还可以用来估算平均层数。建筑密度=基底面积总和/用地面积，也就是使用【字段计算器】计算”Sum_基底面积/街区面积“：
建筑密度估算
容积率=建筑总面积/用地面积，也就是使用【字段计算器】计算”Sum_建筑面积/街区面积“：
容积率估算
平均层数=建筑总面积/基底总面积，也就是使用【字段计算器】计算”Sum_建筑面积/Sum_基底面积“：
平均层数估算
文中的不足还是相当多的，特别是由于街区划分的比较简化，没有考虑铁路、水系等的分割；此外，由于在筛选路网的时候没进一步筛选，有很多细碎地块产生会导致数据有较大误差。
关于建筑轮廓数据，还可以用来做三维展示（笑==这不废话吗），结合高程可以做通视分析、视域分析，或许在城市设计中有点用处，有机会再写吧==哦对了，数据分享，后台回复“北京建筑”四个字，会把数据发给您（张老师同意啦），然后大家感兴趣的话可以去张老师知识星球看看，每天都有分享很棒的经验和数据！绝不吃亏！下面二维码扫进去！
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