李寅超，曹天馳，韓妍嬌

(哈爾濱市勘察測繪研究院，黑龍江 哈爾濱 150010)

1 引 言

隨著傾斜攝影測量技術(shù)的不斷完善，實(shí)景三維模型越來越多地應(yīng)用于我國的城市精細(xì)化管理[1]、智慧社區(qū)[2]、智慧園區(qū)[3]等應(yīng)用場景中。世界各地基于實(shí)景三維模型構(gòu)建的智慧城市[4]、城市信息模型平臺(tái)[5]正在不斷出現(xiàn)，越來越多的城市管理數(shù)據(jù)匯聚在以三維模型為基底的系統(tǒng)平臺(tái)之上。

原始的實(shí)景三維模型僅僅是具有三維坐標(biāo)的“一張皮”，為了將城市管理的各類數(shù)據(jù)與實(shí)景三維模型關(guān)聯(lián)，就需要對模型進(jìn)行單體化以實(shí)現(xiàn)地理實(shí)體的屬性查詢。當(dāng)前的實(shí)景三維模型單體化方法主要分為兩個(gè)方向，一個(gè)方向是在實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)上進(jìn)行單體化分割，如基于模型頂點(diǎn)ID標(biāo)簽的單體化[6]和模型切割重建單體化方法[7]。另一方向是將矢量數(shù)據(jù)與實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)疊加實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分割[8]。

在城市精細(xì)化管理應(yīng)用中，常常需要在建筑模型單體化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)建筑物分層分戶單體化。在近幾年新建小區(qū)可基于房產(chǎn)分層分戶矢量中的建筑物面和層高信息實(shí)現(xiàn)分層三維白模自動(dòng)生成[9]。然而大量的老小區(qū)實(shí)現(xiàn)建筑物分層主要通過手工對建筑物分層分戶紙質(zhì)圖矢量化后實(shí)現(xiàn)分層[10]，基于傾斜模型全自動(dòng)生成老小區(qū)分層信息又要耗費(fèi)人力檢核[11]，要將城市全部建筑物分層分戶需要消耗大量的人力。因此，本文提出一種方法，基于實(shí)景三維模型和基礎(chǔ)地理信息提取建筑物高度、樓層層數(shù)和建筑物平面信息，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)實(shí)景三維模型分層，以提高實(shí)景三維模型分層數(shù)據(jù)制作的效率。

2 建筑物分層算法

為了實(shí)現(xiàn)實(shí)景三維模型建筑物分層，本文綜合利用實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)、大比例尺基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，通過提取建筑物層數(shù)、頂部高程、底部高程、底面輪廓等信息，然后通過Python腳本自動(dòng)生成建筑物各樓層矢量面數(shù)據(jù)，通過矢量面與實(shí)景三維模型疊加實(shí)現(xiàn)建筑物分層，具體流程如圖1所示。

圖1 建筑物分層提取流程圖

2.1 樓層高程提取

自動(dòng)化建筑物分層數(shù)據(jù)生成，需要獲取建筑物的各層房高數(shù)據(jù)。此處以居民住宅小區(qū)建筑物為例，一般住宅小區(qū)建筑物包含商服功能區(qū)與住宅功能區(qū)。兩個(gè)功能區(qū)往往層高不同、平面結(jié)構(gòu)不同，因此需要分別量測。

具體量測包含的內(nèi)容可表示為：

BS={(NBF，HtBF，HbBF)，(NLF，HtLF，HbLF)}

(1)

式(1)中BS為待提取建筑物的量測內(nèi)容，BF為待提取建筑物的商服功能區(qū)，LF為待提取建筑物的住宅功能區(qū)，BF、LF均可為空，但不能同時(shí)為空。NBF、NLF分別為商服功能區(qū)、住宅功能區(qū)總樓層數(shù)，建筑物總樓層數(shù)N=NBF+NLF。HtBF、HtLF分別為兩區(qū)的頂部高程，HbBF、HbLF分別為兩區(qū)的底部高程，一般情況下HtBF=HbLF。

2.2 建筑物底面輪廓提取

自動(dòng)化建筑物分層數(shù)據(jù)生成，依據(jù)建筑物底面輪廓作為基準(zhǔn)，生成建筑物各樓層的矢量面數(shù)據(jù)。建筑物底面數(shù)據(jù)可通過城市大比例尺基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)獲取建筑物面數(shù)據(jù)，然后將其中的飄樓、簡易房屋等面合并成為建筑物底面輪廓面。將合成的建筑物底面輪廓面與實(shí)景三維模型制作時(shí)生成的真正射影像進(jìn)行疊加對比，如發(fā)現(xiàn)有變化及時(shí)更新修正。確保建筑物底面輪廓面與實(shí)景三維模型的輪廓面保持一致。

2.3 建筑物分層數(shù)據(jù)生成

商服功能區(qū)、住宅功能區(qū)各樓層通過建筑物底面輪廓確定平面范圍，通過頂部、底部高程確定各層的高度，從而確定每個(gè)樓層的三維空間范圍，則一棟建筑物任意樓層可表示為：

(2)

其中，B(i)為建筑物第i樓層，PG為第i樓層底面輪廓，Ht(i)為第i樓層頂部高程，HbBF(i)為第i樓層底部高程。設(shè)商服功能區(qū)第i樓層的層高為HBF(i)，則：

(3)

由此可得商服功能區(qū)第i樓層的頂部高程和底部高程為：

HtBF(i)=HBF·i+HbBF

(4)

HbBF(i)=HBF·(i-1)+HbBF

(5)

基于上述推導(dǎo)，商服功能區(qū)各樓層數(shù)據(jù)均可通過2.1、2.2節(jié)數(shù)據(jù)提取結(jié)果表示。住宅功能區(qū)各樓層數(shù)據(jù)推導(dǎo)原理與商服功能區(qū)相同，此處不再贅述?；谝陨蠑?shù)據(jù)提取結(jié)果，可實(shí)現(xiàn)房屋各樓層面自動(dòng)生成。

3 方法實(shí)現(xiàn)

本文通過超圖iDesktop與ArcMap相結(jié)合完成方法的實(shí)現(xiàn)，其中超圖iDesktop在實(shí)景三維數(shù)據(jù)操作及處理方面較為出色，ArcMap在二維數(shù)據(jù)Python腳本自動(dòng)化處理方面較為出色。

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

哈爾濱市于2019年完成城區(qū)實(shí)景三維模型建設(shè)，并于2020年對數(shù)據(jù)更新擴(kuò)充，目前建模面積為 800 km2。本文以哈爾濱市某小區(qū)建筑物為例，分別提取了該小區(qū)一棟建筑物的實(shí)景三維模型OSGB數(shù)據(jù)、實(shí)景三維模型對應(yīng)的真正射影像IMG數(shù)據(jù)，以及小區(qū)內(nèi)大比例尺地形圖中建筑物SHP矢量數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)采集

首先，通過超圖iDesktop的“查詢坐標(biāo)值”工具提取了建筑物住宅功能區(qū)、商服功能區(qū)的頂部高程、底部高程數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集位置示意如圖2所示：

圖2 數(shù)據(jù)采集位置示意

然后，通過ArcMap將數(shù)據(jù)采集結(jié)果錄入建筑物面矢量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)屬性字段及錄入結(jié)果如圖3所示：

圖3 數(shù)據(jù)采集結(jié)果

3.3 分層數(shù)據(jù)生成

根據(jù)2.3節(jié)推導(dǎo)出的建筑物每層的層高計(jì)算公式，利用ArcMap的Toolbox工具新建Toolset，然后將自動(dòng)計(jì)算分層數(shù)據(jù)的Python腳本綁定至Toolset，Python腳本核心代碼邏輯示意如圖4所示：

圖4 核心代碼邏輯示意

Toolset參數(shù)設(shè)置界面如圖5所示。通過“自動(dòng)分層”Toolset可在“輸入層”處選取數(shù)據(jù)采集要素層，在“頂部高程”“底部高程”處選取對應(yīng)的字段名稱，在“結(jié)果層”處選取分層結(jié)果輸出圖層。

圖5 Toolset參數(shù)設(shè)置界面

執(zhí)行Toolset，分層數(shù)據(jù)自動(dòng)生成后保存至結(jié)果圖層，將結(jié)果圖層以建筑物面為底，以建筑物底部高程作為基礎(chǔ)高程，根據(jù)頂部高程和底部高程之差作為拉伸高度進(jìn)行拉伸后結(jié)果如圖6所示。

圖6 建筑物分層提取結(jié)果

4 實(shí)踐與總結(jié)

利用本文的半自動(dòng)分層方法實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)分層數(shù)據(jù)已經(jīng)在哈爾濱市基礎(chǔ)地理信息共享與服務(wù)系統(tǒng)中試用，并在平房區(qū)智慧城市建設(shè)、哈爾濱市智慧社區(qū)建設(shè)進(jìn)行了試點(diǎn)建設(shè)。項(xiàng)目的在線應(yīng)用采用SuperMapiClient3DforWebGL開發(fā)包搭建，應(yīng)用中首先通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊實(shí)景三維模型的建筑物獲取點(diǎn)擊位置的經(jīng)緯度以及高程參數(shù)，然后根據(jù)參數(shù)與建筑物分層提取結(jié)果中矢量面進(jìn)行空間匹配，最后將矢量面以頂部高程、底部高程之差為高度并以底部高程和經(jīng)緯度為錨點(diǎn)拉伸成體，最終以貼模型效果展示在應(yīng)用場景中。選中的樓層以亮黃色標(biāo)識(shí)，試點(diǎn)項(xiàng)目效果如圖7所示：

圖7 試點(diǎn)項(xiàng)目效果

經(jīng)過試點(diǎn)建設(shè)后，通過人機(jī)交互的半自動(dòng)方法實(shí)現(xiàn)了樓層分割的精度與工作效率的雙重提升。與建筑物總高度自動(dòng)分層相比更準(zhǔn)確，不會(huì)因?yàn)闃琼數(shù)母叱烫崛″e(cuò)誤或商服與住宅區(qū)樓層高度不一致而導(dǎo)致樓層分割錯(cuò)位。與手動(dòng)進(jìn)行實(shí)景三維模型建筑物分層切割或手動(dòng)建立分層白模相比，時(shí)間消耗更少。目前城市管理逐漸精細(xì)化過渡，下一步研究工作考慮結(jié)合不動(dòng)產(chǎn)權(quán)證書房屋分戶圖數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)真正的分層分戶數(shù)據(jù)。分層分戶數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)可以大大提高城市管理、社會(huì)治理的工作精準(zhǔn)度以及工作效率，從而實(shí)現(xiàn)城市管理服務(wù)的飛躍。