聚焦︱基于基础地理信息数据的III级城市三维模型快速构建方法
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导读
城市三维模型是智慧城市建设的基础组成部分，在城市三维模型构建时需要大量的基础地理信息数据进行支撑。那么，在将基础地理信息数据用于三维城市建模的过程中，既有的数据成果与三维建模的需求存在怎样的对应关系？在具体的建模过程中，这些数据在支持对局部精细程度要求较低的三维地理信息产品生产时需要做出怎样的处理？详情见下文。
城市三维模型是智慧城市建设的基础，被广泛应用于交通规划、微气候模拟以及噪音分析等领域。在传统三维建模技术中，受限于建模操作复杂，需要大量的人工干预，建模流程一般较为繁杂。此外，在城市三维模型构建时，需要大量的基础地理信息数据进行支撑，这使得非测绘地理信息行业的单位在获取相关数据时需要耗费极大的资源。因此，传统三维城市建模周期往往很长。
随着时代的发展，建模技术的复杂度得以显著简化，而测绘地理信息部门中累积了丰富的基础地理信息数据，两者结合，能够实现城市三维模型的快速构建。首先，在建模技术上，ESRI公司所开发的CityEngine平台所采用的基于CGA（Computer Generated Architecture，CGA）形状语法建模技术，通过形状、属性、操作及语法规则等组件对形状逐层添加更多的细节(如在墙上细化出门窗)以进行迭代进化和发展设计，可生成多层次几何细节的三维模型。这些规则能够根据地物二维底面形状及结构信息批量地完成场景模型构建，而且具有很好的重用性，显著简化三维模型构建的复杂度。其次，在数据基础上，测绘地理信息部门在工作中累积形成的4D产品及其中间产品正好可以为三维城市建模提供相应的矢量、地形、地面纹理等形态数据，同时也能够提供建筑物结构、道路等级等语义信息。
然而，在将基础地理信息数据用于三维城市建模的过程中，既有的数据成果与三维建模的需求存在怎样的对应关系？在具体的建模过程中，这些数据在支持对局部精细程度要求较低的三维地理信息产品生产时需要做出怎样的处理？这些问题目前少有学者予以关注，本文以《三维地理信息模型数据产品规范》所定义的III级城市三维地理信息模型为例，对上述问题进行探索与梳理。
《三维地理信息模型数据产品规范》梳理了三维地理信息模型的基本要素，并规范了不同精细程度三维地理信息模型的规格。在基本要素类型方面，其中的地形要素可以通过DEM和DOM构建。而地物要素，如建筑物、交通、水系和植被等6类，与国家标准《基础地理信息要素分类与代码》所规定的基础地理信息成果要素类别存在完备的对应关系，可以利用DLG中的相关要素层为底面基础来构建，国家标准《基础地理信息要素数据字典》所规定的地理信息要素属性项能为规则化构建城市地物三维模型的几何结构特征提供有效的参数化支持，如建筑物高度、道路材质等。
需要指出的是，不同精细程度的三维地理信息数据产品对基础地理信息数据的需求存在差异，其中的III级产品在目前智慧城市建设中具有典型的应用场景。以建筑物为例，精细的VI模型包括建筑物的内部结构、屋檐等附属设施的细节刻画；而最为粗略的I级模型则是根据简化的建筑物平面数据制作而成的白模，缺少阳台、屋顶等建筑物细部信息。相应的，建模所需要的数据也存在差异。相比于能够快速构建的粗略I级三维模型和制作漫长但信息精细的VI级三维模，III级三维模型能够兼顾建模周期和城市基本地物要素的结构信息的展示，成为当前城市三维建模的主流产品类型。因此，本文主要以III级三维地理信息模型为例来进行具体的分析和探讨。
在基础地理信息数据成果中，从地理信息要素定位精度和属性信息丰富程度角度来看，国家基本比例尺下的4D产品里，比例尺为1:500、1:1 000和1:2 000的DEM、DLG、DOM产品能够基本满足III级城市三维建模过程对数据的需求。其中，基础地理信息成果数据与III级城市三维模型快速构建中典型数据需求的对应关系见表1。可以看出基础地理信息数据能提供模型表达所需要的大部分基础数据，而部分缺失信息如建筑物的高度、空中细节和道路宽度，则可以在4D产品的生产环境下获取。
表1 基础地理信息数据与城市三维模型要素的对应关系
基于基础地理信息数据的城市快速三维建模，首先根据应用需求分析建模区域场景特征；然后选定合适比例尺的基础地理信息数据成果进行预处理加工；进而根据场景特征要素和数据特点，在CityEngine中对场景对象进行规则设计和编写，将规则应用于底面矢量完成快速建模；最后将各类模型进行整合调整后导出或发布相应的产品。基于基础地理信息数据的城市三维模型III级产品生产的基本流程如图1所示。
图1 基于基础地理信息数据的城市三维快速建模流程
1）建模区域场景特征分析
建模前需要对待建模的城市区域场景及场景内地物按类别进行特征分析和提取，以便于基础地理信息数据的加工处理和建模规则的设计。特征要素的提取基于应用需求，综合考虑场景的实用性和真实感效果，以侧重表达地物典型特征、场景总体结构和总体视觉效果为原则。在此过程中需要注意地物要素的科学分类（如现代化小区和棚户区）以及地物要素之间的关系处理（如建筑物与道路和水系之间的关系）。
2）基础地理信息数据分析与预处理
输入数据的特点分析着重从数据格式、地物几何精细度及地物属性项等角度关注。对于几何细节和属性信息不能满足建模需求的要素，需要构建合理可行的补充方案，如对于缺乏建筑物的空中细节和立面纹理，可以利用建模区域已有原始数据重建立体测图环境，采集屋顶特征线。
3）建模规则编写与城市三维场景模型构建
根据前期提取的场景和地物的特征要素，对地物进行分层归类，按层次和类别进行建模规则设计，对各类地物分别进行规则编写。对于同类型地物，如现代化新小区中的楼栋通常具有相同结构和款式，使用同一段规则。将规则应用于底面矢量数据，软件即可自动构建城市三维场景模型。对于具有特殊形态的地物要素单元，必要时，人工制作局部精细模型导入场景。最后对场景作细化调整，通过调整规则文件中的参数或调整地物位置等方法处理地物之间的冲突，调整场景光线亮度等。
本案例选取福建省某市城区面积约为0.5
1）基础数据导入整合
场景的构建从生成地形开始。在CityEngine软件中载入DEM和DOM，分别作为地形和地形纹理数据。导入经过预处理后的矢量分层数据，包括建筑物层、道路层和绿化层，并进行贴地处理。情况如图2所示。
a 案例区域DOM
b 案例区域DEM叠加DOM
c 案例区域DEM叠加DLG
图2 案例区域地形模型
2）建筑物建模
III级三维地理信息产品对建筑物的要求主要包括建筑物形态、高度、楼层等结构信息，侧面以及顶面等纹理信息。本实验区以建筑物高度、屋顶样式和立面纹理类型作为建筑物建模表达的主要特征要素。数据预处理和建模过程中采取了以下策略：
①建筑物高度估算。大比例尺DLG成果中缺少建筑物高度数据，但是有层数属性，可以据此对建筑物高度进行估计。在本案例中，结合实验区内建筑物的层高实际情况，以层高3 m为参考来评估建筑物高度。
②屋顶构建。按照屋顶风格，将建筑物分为概略建筑层和精细建筑层两类。对于概略建筑层，对屋顶细节造型不作表达，根据空间位置关系从DOM中自动映射建筑物顶面纹理，注意处理纹理的偏移；对于精细建筑层，选取场景中具有典型代表性的住宅楼，采集楼顶屋脊线和特征屋脊高度，在住宅楼主体结构上手工构建屋顶细节形状，贴精细纹理。
③立面纹理设置。对于概略建筑层，根据DOM的判读和材质对建筑物里面纹理进行分类，并从纹理库中选择相应的纹理；对于精细建筑物，则根据实际情况贴附纹理。
案例区域中建筑物建模的结果如图3、图4所示。
图3 概略建筑模型
图4 精细建筑模型
3）道路建模
对于III级三维地理信息产品而言，道路宽度和道路材质（如水泥、沥青等）在场景中有突出视觉效果，本文以此为建模表达的主要特征要素。对于道路宽度，由于1:500、1:1 000DLG产品中包含道路中心线层但无宽度属性项，因此在数据预处理时对DLG中的道路按等级量测其典型宽度作为宽度属性；对于道路纹理，根据道路材质属性从纹理库中选择。
案例区域中道路建模的结果如图5所示。
4）植被与水系建模
对于III级三维地理信息产品而言，面状植被（如草坪）和面状水系主要表达其覆盖范围和表面纹理。根据DLG矢量数据中对应地物的覆盖范围设定植被面纹理和水面纹理，纹理直接从DOM中截取。
绿化植被中的独立树木建模时，以DLG中的独立树点状数据为底图，树的模型形态可以根据需要设定为“十字面片”树木、迭代类型等。在案例区域中，利用“十字面片”的方式来构建独立树木。
案例区域中植被面和独立树木建模的效果如图6所示。
5）模型整合
对各类地物要素的模型进行整合时，需要处理要素之间的冲突关系。当道路与建筑物之间存在压盖和冲突时，可以调整道路宽度；当水系与独立树等地物冲突时，可以通过调整独立树的位置解决。地物之间冲突处理中的优先级参考见表2，级别越小，优先级越高。案例区域中各类要素整合之后的场景模型效果如图7所示。
表2 地物冲突处理优先级顺序以及处理建议
a 案例区域的局部DOM
需要指出，在上述建模过程中仍需要部分人工预和编辑，如建筑物立面纹理库的构建、特殊或精细地物模型的建模；其余建模步骤均可通过定义规则文件进行批量处理。为了更好地帮助读者了解本文方法的有效性，本文对建模流程中主要步骤的执行效率进行了评估，见表3。随着建模区域的扩大，数据预处理部分的工作量会有相应的增加，而建模过程中的时效性受到的影响相对较小。
表3 案例区域三维模型构建耗时评估
本文设计了一套基于基础地理信息成果数据的城市三维模型快速构建方法流程，实验结果表明，现行国家标准下的基础地理信息成果数据经过必要的处理，能够基本满足III级三维地理信息产品的要求。本文所梳理的基础地理信息成果与III级三维地理信息模型的对应关系，能够帮助拓展基础地理信息成果数据的应用场景，从而增强相关数据的可用性。
本文研究中也存在一些不足，选取的实验区范围有限，场景所涵盖的地物类型和风格相对简单普通。在未来的研究中，针对上述不足，需要选取包含多样化地物的相对复杂的城市场景，进行特征提取和规则设计的深入和细化探索，增强建模规则的高效性，进一步减少规则建模的工作量。