楊溯，侯妙樂(lè)，馬文武

(北京建筑大學(xué)，北京 100044)

1 引言

隨著三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展，由于其快速、精確、無(wú)接觸測(cè)量等優(yōu)勢(shì)，在眾多領(lǐng)域均被廣泛應(yīng)用［1］。近年來(lái)，有研究者利用三維激光掃描技術(shù)對(duì)城市的市政道路路面進(jìn)行了采樣測(cè)量［2］。還有學(xué)者利用三維激光掃描能夠在城市中復(fù)雜的環(huán)境下測(cè)量，將各類建筑物，不規(guī)則的空間實(shí)體的這一技術(shù)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)建筑物的三維建模，精確完整地在計(jì)算機(jī)中重構(gòu)成三維模型，然后對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行后處理，實(shí)現(xiàn)三維量算，仿真，模擬及檢測(cè)等功能［3］。

而城市內(nèi)澇是由于短時(shí)間內(nèi)強(qiáng)降水量或持續(xù)性降水量超過(guò)城市的排水能力導(dǎo)致城市內(nèi)產(chǎn)生積水災(zāi)害的現(xiàn)象［4］。為了減小城市內(nèi)澇對(duì)人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊?，?guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了城市內(nèi)澇水淹模型的研究，以便在城市內(nèi)澇發(fā)生之前發(fā)出預(yù)警。例如，印度中尺度預(yù)報(bào)國(guó)家中心將中尺度預(yù)報(bào)模式與GIS結(jié)合，利用GIS的可視化和空間分析功能制作內(nèi)澇災(zāi)害分析圖［5］。在美國(guó)，有學(xué)者集成精細(xì)DEM模型，建立了基于GIS的PRISM氣候分析系統(tǒng)，同時(shí)用來(lái)分析城市內(nèi)澇等水文災(zāi)害［6］。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用GIS的空間分析技術(shù)，結(jié)合城市地理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)學(xué)計(jì)算模型及城市暴雨強(qiáng)度經(jīng)驗(yàn)公式，建立了城市內(nèi)澇災(zāi)害分析模型［7，8］。而這些模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)城市內(nèi)澇發(fā)生的基礎(chǔ)則是對(duì)城市內(nèi)澇產(chǎn)生影響的地理數(shù)據(jù)。因此，本文提出了一種基于多源數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇水淹模擬數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法。該方法首先對(duì)影響城市內(nèi)澇發(fā)生的地理要素進(jìn)行了需求分析，然后從三維激光掃描獲取的精細(xì)地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)中進(jìn)行了特征提取，并以靜態(tài)GPS及全站儀數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與全面性。最后利用ArcGIS10.0中的ETL Tool工具生產(chǎn)了可供城市內(nèi)澇水淹模擬的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)采集方法

2.1 數(shù)據(jù)采集類型

城市內(nèi)澇水淹模擬模型是一個(gè)基于GIS空間分析的綜合模型。該模型包括城市地形模型、城市降雨模型、城市排水模型、城市地面特征模型和數(shù)學(xué)計(jì)算模型［9］。因此，城市內(nèi)澇水淹模擬需要采集對(duì)地表匯流產(chǎn)生影響的地理要素。按照地理要素的不同類別可以分為:點(diǎn)狀地理要素，即造成水流改變和匯流方向改變的點(diǎn);線狀地理要素，即地表高程突變邊;面狀地理要素，即不同類型的下墊面或改變水流方向的面。這些數(shù)據(jù)是城市內(nèi)澇水淹模擬與分析的前提條件，它們?yōu)槌鞘袃?nèi)澇發(fā)生區(qū)域的預(yù)警提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。其中，不同模型的數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)采集類型的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。

分析模型與數(shù)據(jù)采集類型的對(duì)應(yīng)關(guān)系 表1

2.2 數(shù)據(jù)采集流程

由于三維激光掃描數(shù)據(jù)所獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為相對(duì)坐標(biāo)，為了能夠與地下排水管網(wǎng)的測(cè)量數(shù)據(jù)以及利用靜態(tài)GPS和全站儀獲取的補(bǔ)充數(shù)據(jù)相匹配，所以在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中還需要設(shè)立控制點(diǎn)，使點(diǎn)云數(shù)據(jù)的相對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)坐標(biāo)。首先利用三維激光掃描儀對(duì)研究區(qū)域中進(jìn)行掃描，并設(shè)立標(biāo)靶點(diǎn)。然后，利用靜態(tài)GPS測(cè)定標(biāo)靶點(diǎn)坐標(biāo)。在內(nèi)業(yè)處理中，通過(guò)全站儀測(cè)得的控制點(diǎn)坐標(biāo)與三維激光掃描數(shù)據(jù)中的標(biāo)靶點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行匹配，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)的相對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)坐標(biāo)。

在靜態(tài)GPS與全站儀測(cè)繪中，主要測(cè)定雨水篦、封閉空間的出水口、房屋及高架橋的下水立管等三維激光掃描中難以獲取的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的具體流程如圖1所示:

圖1 數(shù)據(jù)采集流程圖

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)

實(shí)驗(yàn)區(qū)為石景山金安橋區(qū)。金安橋位于北辛安路北端，為一座鐵路橋，北鄰阜石路，距離地鐵1號(hào)線西端終點(diǎn)站蘋(píng)果園站約 1.4 km。橋上為鐵路，橋下為雙向四車道柏油馬路。金安橋曾在2012年7月21日北京暴雨時(shí)發(fā)生嚴(yán)重城市內(nèi)澇(如圖2所示)。測(cè)量區(qū)域主要包括石景山金安橋區(qū)的三維激光掃描測(cè)繪以及周邊 4 km2內(nèi)影響匯水和地表徑流的點(diǎn)、線、面等地理要素的全站儀測(cè)繪。

3.2 數(shù)據(jù)處理

(1)數(shù)據(jù)生產(chǎn)

在三維激光數(shù)據(jù)內(nèi)業(yè)處理中，需要先對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行拼站，然后利用標(biāo)靶點(diǎn)和與其對(duì)應(yīng)的靜態(tài)GPS測(cè)得的坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。圖3為三維激光掃描在金安橋區(qū)域獲取的某站數(shù)據(jù)。由于在掃描過(guò)程中，往來(lái)的行人及車輛會(huì)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量噪聲，因此還需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。再次，利用Geomagic 2010商業(yè)軟件通過(guò)手動(dòng)選取的方法在點(diǎn)云模型中按照不同類別提取感興趣的幾何特征三維坐標(biāo)，圖4為提取的某條馬路牙邊界線。最后利用這些坐標(biāo)直接在AutoCAD中進(jìn)行繪制，并將全站儀測(cè)得的補(bǔ)充數(shù)據(jù)加載到CAD中。

圖3 金安橋區(qū)某站激光掃描數(shù)據(jù)

圖4 馬路牙線邊界提取

(2)數(shù)據(jù)交換

為了將獲取的CAD數(shù)據(jù)用于城市內(nèi)澇發(fā)生區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)，還需要使CAD數(shù)據(jù)與ArcGIS數(shù)據(jù)進(jìn)行交換。本文采用基于ArcGIS中ETL的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，使AutoCAD中*.DWG格式的文件轉(zhuǎn)換成為ArcGIS中的*.shp文件。數(shù)據(jù)交換主要包括以下4個(gè)階段:

①CAD修圖:去除CAD圖中的地圖標(biāo)識(shí)和較小地物，并對(duì)數(shù)據(jù)按照點(diǎn)、線、面地理要素分為三層。然后按照城市內(nèi)澇地形測(cè)量數(shù)據(jù)采集原則，對(duì)同一種地理要素，不同地物類型進(jìn)行更細(xì)的分層。圖5為提取出的建筑物邊界及圍墻信息，圖6為馬路邊界線信息。

圖5 建筑物圍墻信息

圖6 馬路邊界信息

②DWG－SHP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:利用ArcGIS中的ETL工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層并轉(zhuǎn)換為.shp文件。

③數(shù)據(jù)處理:在ArcMap中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)修圖，并對(duì)點(diǎn)進(jìn)行高程賦值，對(duì)多段線及多面體的定點(diǎn)進(jìn)行高程賦值。高程賦值需要先將點(diǎn)轉(zhuǎn)換為柵格，可利用ArcToolbox中的“point to Raster”可將點(diǎn)shapefile轉(zhuǎn)化為Raster，再將點(diǎn)的高程賦給每個(gè)柵格。然后，根據(jù)ArcToolbox中的“InterPolate shape”將每一個(gè)柵格值賦給建筑、馬路等結(jié)點(diǎn)，其中要求數(shù)據(jù)類型為PolyLineZ。

④數(shù)據(jù)檢查:將數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcSence中進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查，主要檢查數(shù)據(jù)中各地理要素的高程是否合理以及各地理要素之間的地理相關(guān)性是否正確。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)過(guò)上述處理后，獲取了金安橋及其周約邊4 km2內(nèi)影響水流及匯水的所有點(diǎn)、線、面地理要素。其中點(diǎn)狀要素包含建筑物及高架橋落水管高程、離散點(diǎn)高程;線狀要素包括圍墻、馬路牙等;面狀要素包括建筑、綠地等。在ArcScene中，利用上述地理要素的高程屬性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，其結(jié)果如圖7所示。圖8為通過(guò)點(diǎn)云數(shù)據(jù)制作的金安橋虛擬模型。

圖7 數(shù)據(jù)可視化

圖8 金安橋模型

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)城市內(nèi)澇水淹模擬中的數(shù)據(jù)需求問(wèn)題，以三維激光掃描數(shù)據(jù)為主，全站儀測(cè)繪數(shù)據(jù)為補(bǔ)充，論述了多源數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇模擬與分析的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法。最后，生成了可用于城市內(nèi)澇水淹模擬與分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用多源數(shù)據(jù)對(duì)城市內(nèi)澇水淹模擬與分析數(shù)據(jù)生產(chǎn)極大地減少了外業(yè)工作量，削弱了天氣等因素的影響，提高了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的效率，也保證了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的準(zhǔn)確性與全面性。

［1］ 趙思健.GIS模型在城市內(nèi)澇災(zāi)害分析、評(píng)估和對(duì)策中的應(yīng)用［D］.汕頭:汕頭大學(xué)，2003.

［2］ 顧漢忠.市政道路路面采樣測(cè)量技術(shù)研究［J］.科技資訊，2013(27):33～34.

［3］ 吳靜，靳奉祥，王健.基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的建筑物三維建模［J］.測(cè)繪工程，2007(16):57～60.

［4］ 李威，李丹.城市內(nèi)澇產(chǎn)生的原因及應(yīng)對(duì)措施［J］.西南給排水，2013(1):19～21.

［5］ Shipel S T.GIS does weather［A］.Esri 1998 International users conference.Environment systems research institute，San diego，CA，1998.

［6］ Patterson W.Integrating arcview and the spatial analyst extension with the prism climate expert system［A］.Esri1997 international user conference.Environment systems research institute，San diego，CA，1997.

［7］ 王林，秦其明，李吉芝等.基于GIS的城市內(nèi)澇災(zāi)害分析模型研究［J］.測(cè)繪科學(xué)，2004(3):48～52.

［8］ 錢(qián)津.基于GIS的城市內(nèi)澇數(shù)值模擬及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)［D］.江蘇:南京信息工程大學(xué)，2012.

［9］ 趙思健.GIS模型在城市內(nèi)澇災(zāi)害分析、評(píng)估和對(duì)策中的應(yīng)用［D］.汕頭:汕頭大學(xué)，2003.