顧建祥，楊必勝，董震

(1.上海市測(cè)繪院，上海 200063； 2.武漢大學(xué)，測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430070)

1 引 言

對(duì)城市當(dāng)前狀態(tài)的實(shí)時(shí)精確模擬和對(duì)未來(lái)狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是城市精細(xì)化管理的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題[1]。融合城市精準(zhǔn)空間信息(如：建筑、交通、水系、植被、基礎(chǔ)設(shè)施等城市地理實(shí)體的空間位置和屬性特征)和物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流(如：視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、停車場(chǎng)數(shù)據(jù)、道路卡口數(shù)據(jù)、地下管網(wǎng)數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、水質(zhì)水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水電氣表數(shù)據(jù)等)，對(duì)城市進(jìn)行數(shù)字化孿生的智能化全息測(cè)繪，是突破這一科學(xué)問(wèn)題的重要途徑。

智能化全息測(cè)繪是以地理信息服務(wù)精細(xì)化、個(gè)性化、真實(shí)化、智能化為目標(biāo)，利用傾斜攝影、激光掃描等傳感技術(shù)獲取城市精準(zhǔn)空間信息并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)地上下、室內(nèi)外、動(dòng)靜態(tài)空間數(shù)據(jù)的全覆蓋；借助深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等人工智能手段自動(dòng)化提取城市全要素地理實(shí)體的結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息，建立城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型，為實(shí)現(xiàn)“像繡花一樣精細(xì)”的城市管理提供翔實(shí)的全空間、動(dòng)靜態(tài)信息保障[2]。

針對(duì)智能化全息測(cè)繪面臨的城市全空間數(shù)據(jù)獲取難、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)融合難、結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取難、城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型重建難等技術(shù)瓶頸，重點(diǎn)介紹融合多傳感器的城市空間信息獲取、城市空間信息與物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流精準(zhǔn)融合、城市全息要素地理實(shí)體結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取、城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型按需重建等關(guān)鍵技術(shù)。

2 全息測(cè)繪關(guān)鍵技術(shù)

2015年6月國(guó)務(wù)院批復(fù)同意《全國(guó)基礎(chǔ)測(cè)繪中長(zhǎng)期規(guī)劃綱要(2015-2030年)》，明確提出了“加快發(fā)展基礎(chǔ)測(cè)繪，形成新型基礎(chǔ)測(cè)繪體系”的要求。2016年8月國(guó)家發(fā)展改革委、原國(guó)家測(cè)繪地理信息局聯(lián)合印發(fā)《測(cè)繪地理信息事業(yè)“十三五”規(guī)劃》，將推進(jìn)新型基礎(chǔ)測(cè)繪體系建設(shè)作為十三五期間國(guó)家測(cè)繪地理信息事業(yè)發(fā)展的五大重點(diǎn)任務(wù)之一。2017年11月，上海市被國(guó)家測(cè)繪地理信息局批準(zhǔn)為新型基礎(chǔ)測(cè)繪體系建設(shè)試點(diǎn)城市。上海市測(cè)繪院按照自然資源管理和智慧城市智能化管理的新需求以及地理信息核心要素“集約共享”的原則，在產(chǎn)品模式、數(shù)據(jù)內(nèi)容、采集手段、分類編碼、服務(wù)手段等方面開(kāi)展新型基礎(chǔ)測(cè)繪體系的探索，聯(lián)合武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和上海華測(cè)導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司在全國(guó)率先推出智能化全息測(cè)繪技術(shù)體系。

針對(duì)智能化全息測(cè)繪面臨的城市全空間信息獲取難、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)融合難、結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取難、多層次結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型重建難等技術(shù)瓶頸，創(chuàng)新性提出融合多傳感器的城市全空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)城市空間室內(nèi)外、地上下全覆蓋的數(shù)據(jù)采集；發(fā)展城市靜態(tài)空間信息與物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流的時(shí)空一致性映射模型，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)空間信息與動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流的時(shí)空基準(zhǔn)高精度統(tǒng)一；建立城市場(chǎng)景全類型目標(biāo)的特征定義、描述與語(yǔ)義一致性映射體系，解決城市全類型目標(biāo)結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取問(wèn)題；發(fā)展基于“結(jié)構(gòu)-語(yǔ)義-動(dòng)態(tài)”迭代耦合的城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義建模方法，提升對(duì)復(fù)雜城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義表達(dá)能力，為城市空間事件演化建模與分析提供數(shù)據(jù)保障。

2.1 融合多傳感器的城市空間信息獲取技術(shù)

建立融合多傳感器的空-天-地立體化、組合式、全空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)體系，綜合使用多種采集技術(shù)，多平臺(tái)、多視角獲取不同類型的三維空間數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)城市空間室內(nèi)外、地上下全覆蓋，滿足全息測(cè)繪對(duì)數(shù)據(jù)采集效率和完整性的新需求。例如，機(jī)載激光掃描系統(tǒng)主要用于采集大范圍基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，包括建筑屋頂、部分立面和主要地形[3]；傾斜攝影測(cè)量是對(duì)機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)的有效補(bǔ)充，有助于提高單體化模型的完整度[4]；車載激光掃描系統(tǒng)主要用于獲取道路及其附屬設(shè)施和部分建筑立面的空間和紋理信息[5]；地面三維激光掃描主要用于重要區(qū)域、街坊內(nèi)部以及地下空間(如：城市地鐵)數(shù)據(jù)采集[6]；便攜式激光掃描則是保證空間數(shù)據(jù)完整性的重要補(bǔ)充手段，適合范圍小且需要快速獲取的區(qū)域；探地雷達(dá)用于獲取地下管線等設(shè)施的空間分布，是地下基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)采集的重要手段；綜合調(diào)繪則是綜合利用多種方式進(jìn)行調(diào)查、判讀和補(bǔ)測(cè)。融合多傳感器的城市空間信息獲取技術(shù)路線如圖1所示。目前，上海市測(cè)繪院已完成 90 km2車載點(diǎn)云和影像以及 30 km2機(jī)載載點(diǎn)云和影像采集。

圖1融合多傳感器的城市空間信息獲取技術(shù)

2.2 城市空間信息與物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流精準(zhǔn)融合

城市精準(zhǔn)空間數(shù)據(jù)(如：建筑、交通、水系、植被、基礎(chǔ)設(shè)施等城市地理實(shí)體的空間位置和屬性特征)和物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流(如：視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、停車場(chǎng)數(shù)據(jù)、道路卡口數(shù)據(jù)、地下管網(wǎng)數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、水質(zhì)水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水電氣表數(shù)據(jù)等)的匯聚與融合是實(shí)現(xiàn)全息測(cè)繪地上下、室內(nèi)外、動(dòng)靜態(tài)空間信息全覆蓋的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。針對(duì)該問(wèn)題，探索多模態(tài)城市空間數(shù)據(jù)的時(shí)空誤差耦合分析與優(yōu)化技術(shù)，形成時(shí)空一體的誤差建模技術(shù)框架，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外、地上下城市空間信息的高精度融合[7](如圖2所示)；通過(guò)跨域多源交叉驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的匯聚集成；建立物聯(lián)網(wǎng)和城市地理空間的時(shí)空映射模型，通過(guò)引入多結(jié)構(gòu)約束的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與城市空間信息配準(zhǔn)，突破物聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)到城市時(shí)空基準(zhǔn)準(zhǔn)確匹配的關(guān)鍵技術(shù)，提升城市空間信息與物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性。

圖2 多源城市空間信息數(shù)據(jù)高精度融合(其中紅色為機(jī)載點(diǎn)云、綠色為地面站點(diǎn)云、藍(lán)色為車載點(diǎn)云、黃色為背包點(diǎn)云)

2.3 城市全息要素結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取

借助深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等人工智能手段自動(dòng)化提取城市全要素地理實(shí)體的結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息。研究城市空間中包括建筑、街道、植被、樹(shù)木等全要素時(shí)空?qǐng)鼍暗恼Z(yǔ)義內(nèi)涵、分類體系及編碼方法，建立城市空間語(yǔ)義模型及語(yǔ)義分類體系；研究城市復(fù)雜場(chǎng)景基元結(jié)構(gòu)特征的局部自適應(yīng)描述和表達(dá)，實(shí)現(xiàn)多尺度、多層次以及位置無(wú)關(guān)的時(shí)空特征表達(dá)；研究時(shí)空特征驅(qū)動(dòng)的半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練多源異構(gòu)數(shù)據(jù)語(yǔ)義分割理論體系，實(shí)現(xiàn)城市全類型目標(biāo)千萬(wàn)級(jí)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)基準(zhǔn)庫(kù)的高效構(gòu)建；構(gòu)建面向點(diǎn)云的語(yǔ)義分割深度網(wǎng)絡(luò)模型，采用混合深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的多目標(biāo)分割與分類方法，實(shí)現(xiàn)兼顧精確幾何邊界和正確語(yǔ)義信息的城市場(chǎng)景全類型地物要素結(jié)構(gòu)化提取[8，9]。目前，上海市測(cè)繪院和武漢大學(xué)已合作完成 5 km2機(jī)載點(diǎn)云城市部件樣本庫(kù)和 15 km車載點(diǎn)云城市部件樣本庫(kù)的構(gòu)建工作，如圖3所示；在城市部件樣本庫(kù)的基礎(chǔ)上，武漢大學(xué)利用自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了20余種城市部件的結(jié)構(gòu)化提取，提取正確率優(yōu)于90%，如圖4所示。

圖3 上海市張江區(qū)樣本庫(kù)構(gòu)建

圖4 上海市張江區(qū)全類型地物要素提取

2.4 城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型按需重建

研究城市場(chǎng)景的語(yǔ)法構(gòu)建方法，挖掘并構(gòu)建城市復(fù)雜場(chǎng)景與場(chǎng)景目標(biāo)的幾何、語(yǔ)義、屬性及場(chǎng)景目標(biāo)間的空間關(guān)系和依存關(guān)系的規(guī)律性和關(guān)聯(lián)性，形成包含“語(yǔ)義-結(jié)構(gòu)-關(guān)系”的城市要素建模語(yǔ)法[10]；實(shí)現(xiàn)基于“語(yǔ)義-結(jié)構(gòu)-關(guān)系”迭代耦合的城市場(chǎng)景三維語(yǔ)義建模方法，支持全要素城市要素結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義建模與分析，形成城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型構(gòu)建的一體化、規(guī)范化、按需多層次表達(dá)方法體系，如圖5所示?；跇?gòu)建的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型，可以為智慧城市綜合治理提供菜單式服務(wù)。例如，應(yīng)急管理部門需要實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)全空間數(shù)據(jù)，水務(wù)管理部門需要河流數(shù)據(jù)，綠化管理部門需要綠地?cái)?shù)據(jù)，建設(shè)管理部門需要高層建筑數(shù)據(jù)，抑或是高架墩柱等等，都可以通過(guò)個(gè)性化定制服務(wù)，通過(guò)智能過(guò)濾后提取所需模型。

圖5 城市實(shí)體要素按需多層次表達(dá)

3 示范應(yīng)用

上海市測(cè)繪院圍繞新一輪城市總體規(guī)劃實(shí)施和城市精細(xì)化管理需求做好技術(shù)支撐，以“一江一河”為重點(diǎn)，開(kāi)發(fā)了三維城市設(shè)計(jì)和建筑規(guī)劃管理平臺(tái)，完成“一江一河”兩岸區(qū)域建筑三維模型建設(shè)，配合開(kāi)展重點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)項(xiàng)目方案研究，如圖6所示；重點(diǎn)做好地下管線綜合規(guī)劃、建設(shè)項(xiàng)目、過(guò)程監(jiān)督、現(xiàn)狀等全生命數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，以及項(xiàng)目規(guī)劃管理全過(guò)程‘落圖’工作，實(shí)現(xiàn)地上下一體化測(cè)繪，如圖7所示；配合上海市城市管理部門進(jìn)行城市部件普查和管理工作，如圖8所示；輔助公安人口管理部門進(jìn)行建筑物分層分戶工作，如圖9所示；在服務(wù)歷史文化風(fēng)貌保護(hù)工作方面，做好全市歷史風(fēng)貌保護(hù)規(guī)劃信息平臺(tái)后期數(shù)據(jù)處理工作，參與黃浦、靜安等區(qū)域歷史風(fēng)貌街坊保護(hù)實(shí)施試點(diǎn)工作，如圖10所示；為工商企業(yè)管理、公安人口管理、數(shù)字城市管理等提供最精確的數(shù)據(jù)保障，架起智慧城市的信息“骨架”。

圖6 “一江一河”兩岸區(qū)域建筑三維模型

圖7 上海南京路地上下一體化模型重建

圖8 上海南京路城市部件的結(jié)構(gòu)化模型重建

圖9 上海市建筑物分層分戶結(jié)構(gòu)化模型重建

圖10 上海市架空線“入地”工作

2019年智能化全息測(cè)繪試點(diǎn)范圍選取黃浦區(qū)和張江核心區(qū)，其中，黃浦區(qū)的試點(diǎn)區(qū)域?yàn)闁|至黃浦江，南至人民路、淮海路，西至成都北路、陜西南路，北至蘇州河，試點(diǎn)范圍面積約 5.0 km2。測(cè)區(qū)內(nèi)主要道路包括延安路高架、成都北路高架、西藏路、淮海路、南京路、陜西南路、人民路等；建(構(gòu))筑物密度較高，包括住宅、商業(yè)和辦公等用房；測(cè)區(qū)交通復(fù)雜，車流量大，地物要素復(fù)雜，如圖11所示。張江核心區(qū)，北至龍東大道，南至華夏高架路，西至羅山高架路，東至外環(huán)高速路，面積 28.3 km2，測(cè)區(qū)內(nèi)有上海軌道交通2號(hào)線、磁懸浮列車、內(nèi)環(huán)高架路、中環(huán)高架路構(gòu)成了四通八達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)，類別豐富，地理實(shí)體覆蓋點(diǎn)、線、面等所有實(shí)體類型，建筑物、交通及其附屬設(shè)施、管線及其附屬設(shè)施、水系及其附屬設(shè)施、地貌、植被以及地下空間設(shè)施等地理實(shí)體種類齊全，可以滿足項(xiàng)目示范要求，如圖12所示。

圖11 全息測(cè)繪試點(diǎn)范圍-黃浦區(qū)

圖12 全息測(cè)繪試點(diǎn)范圍-張江核心區(qū)

4 總結(jié)和展望

融合城市精準(zhǔn)空間信息和物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流，對(duì)城市進(jìn)行數(shù)字化孿生的智能化全息測(cè)繪，是實(shí)現(xiàn)“像繡花一樣精細(xì)”城市管理的重要途徑。本文從融合多傳感器的城市空間信息獲取、城市空間信息與物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)傳感數(shù)據(jù)流精準(zhǔn)融合、城市全息要素地理實(shí)體結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息智能提取、城市場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義模型按需重建等方面介紹了全息測(cè)繪關(guān)鍵技術(shù)以及上海市測(cè)繪院、武漢大學(xué)、上海華測(cè)導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司在全國(guó)率先推出的智能化全息測(cè)繪應(yīng)用示范。

目前，智能化全息測(cè)繪在國(guó)內(nèi)尚處于起步階段，仍然存在如下問(wèn)題：①缺少行業(yè)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，全息測(cè)繪相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展缺少正確的指引；②傳統(tǒng)的測(cè)繪數(shù)據(jù)采集手段在數(shù)據(jù)采集效率、完整度和現(xiàn)勢(shì)性等方面均無(wú)法滿足全息測(cè)繪的要求，亟須高精度、高效率的新型觀測(cè)手段和裝備；③數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化水平普遍不高，生產(chǎn)效率和更新周期難以得到保障，需要借助深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法提高全息測(cè)繪數(shù)據(jù)處理的智能化水平；④當(dāng)前應(yīng)用領(lǐng)域受限，亟須開(kāi)拓全息測(cè)繪產(chǎn)品在實(shí)景三維中國(guó)、無(wú)人駕駛高清地圖、5G基站優(yōu)化選址和信號(hào)仿真、城市精細(xì)化管理、城市空間安全等領(lǐng)域的應(yīng)用，服務(wù)于自然資源、交通運(yùn)輸、環(huán)境保護(hù)、城鄉(xiāng)建設(shè)、公共安全等。上海市測(cè)繪院、武漢大學(xué)、上海華測(cè)導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司也將致力于全息測(cè)繪行業(yè)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的制定，數(shù)據(jù)采集手段和數(shù)據(jù)處理方法的更新升級(jí)以及應(yīng)用示范的推廣，更好地推進(jìn)我國(guó)全息測(cè)繪產(chǎn)業(yè)的健康、快速發(fā)展。