三维城市模型的数据质量控制

来源:用户上传      作者: 徐兹正 杨光

　　[摘 要]三维城市模型（3DCM）在当前的大数据市场需求下，成为各大软件公司竞相开展的业务，但是，强大的市场需求必定带来激烈的市场竞争，3DCM的数据质量控制方法是给软件公司带来核心竞争力的必要途径。本文从目前常用的3DCM系统建设方式入手，分析了3DCM建设过程中的质量控制方法。
　　[关键词]三维城市模型 数据质量 核心竞争力
　　中图分类号：D485 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）13-0296-01
　　三维城市模型又称3DCM，是城市大数据系统的重要组成部分，而3DCM系统的建设工作，目前已经在二线以上城市大规模展开，因为3DCM工作带来的巨大商机，目前诸多城市的3DCM建设工作，均由多家企业同步进行，独立运作。而目前市面上对于3DCM的建设工艺和流程有着诸多的技术差别，所以，进行更高精度的3DCM数据的采集，就成了判断三维城市模型的关键。
　　1.规划级别的3DCM建设
　　规划级别的3DCM建设，是直接使用GIS系统的数据，首先根据地表高程控制点形成城市的大地基础高程，进一步通过GIS系统中标定的道路、建筑的轮廓线，根据其层高进行推定，使用多棱柱拉伸法，直接形成城市的3DCM模型系统。这种级别的3DCM模型系统，虽然完全建立在绝对可信的国家地理管理系统数据上，建设周期也较短，一般像北上广这类大型城市的3DCM建设工作，在10名工作人员的联合操作下，只需要不到一周就可以全面完成。最初的谷歌地图系统，也是使用的这类3DCM形式推出了第一款三维地景服务平台，但因为该方法形成的3DCM系统的可用性不高，该平台没有在市场上形成预期的效果。因为这类系统基本没有任何美感可言，其实用性和商业价值也没有太多体现，只能用于指导城市规划方面起到一定的参考作用。
　　2.民营企业操作的3DCM建设
　　2.1 谷歌体系的3DCM建设
　　3DCM系统目前有多重常用方法，首先，应用最为广泛的是谷歌提出的一套全息城市平台，目前，百度、搜搜、高德等地图运营企业，都在使用这套平台进行数据采集。这套系统的关键用途是，通过车载的一个32向或64向照片采集系统形成一组球面照片，而将这每一组照片通过车载GPS记录的位置进行软件整合，将这一系列的球面照片放入GIS地理信息系统中，形成一个全面的全息地图数据。这个地图数据目前已经覆盖了大多数国内二线以上城市，也给这些地图运营公司带来了较为可观的经济效益。
　　但是，这类方法的数据质量控制方面的难度也较大。首先，这类系统使用的民用伪码GPS定位精度一般在10米左右，且因为3DCM的工期较紧，这些车辆沿公路行驶时，会使用40公里左右的时速，在这个速度下，民用伪码GPS系统的定位精度能否胜任数据采集任务仍有待于考量。
　　2.2 工程级别的3DCM建设
　　因为谷歌全息地图体系有一个致命的缺陷，基于位图拼合机制的3DCM并不是真正意义上的3DCM，他的信息量非常少，用户只能从指定的点上观察全息地图，而且，在这些指定的点上观察的全息地图，也只是位图的拼合，而没有带有3DCM要求的点位信息。
　　而使用自动全站仪系统，我们需要将平台车辆在多个地点停稳，使用电视定位法和五棱镜全站仪测点法，对路边尽可能多的点位进行测量，这些点位的信息会汇总到计算机系统中进行整合处理，这样可以得到城市较为完整的几何形态。但这样一个过程，也存在着数据质量控制的一系列问题。
　　因为工程级别的3DCM建设不可能使用人力完成，在很多大型城市也不能提供在马路上停放如此大规模的车载平台的施工机会，所以，目前该体系的3DCM的应用并不广泛。但是，随着智能化全站仪系统的日趋小型化，可以使用人力携带和移站，而在人行道上假设的话，可以使该系统得到较强的市场反应。因为该系统相对于目前谷歌体系的全息地图式3DCM有着较强的真实感和互动性，应该会在不久的将来形成市场竞争力。
　　统观分析，工程级别的3DCM建设存在的问题主要有以下两点：
　　首先，工程级别的3DCM建设，在架站点的规划上存在很大的问题。如果采用车载平台，那么架站点需要通过测量点逐一逐级推算。而这样的推算过程，每一次移站都有可能造成数秒的随机误差。虽然这些误差可以在实际测量中大致相抵，但是，在实际测量中，城市地物可能会存在超过50mm的误差。这一误差可能与地图系统形成较为显著的差别。甚至，在对面街道进行的建筑物圆周定位时，可能会因为这种误差导致建筑物的严重变形。
　　其次，工程级别的3DCM建设，可能会给系统带来较为精确，接近规划级别的地物地理信息数据，但是，我们没有办法得到像谷歌体系一样精确的纹理材质。也就是说，通过工程级别的3DCM建设形成的3DCM，恰好与谷歌体系形成的3DCM出现相反的情景。我们可以在任何角度观察工程级别的3DCM作品，但是，这些作品因为纹理和材质的差别，会与谷歌体系的3DCM形成较为显著的对比。
　　3.解决方法分析
　　3.1 数据采集过程的质量控制
　　随机误差的控制是数据采集过程中的关键工作，通过卫片套叠法，导线闭合法等方式，可以有效的减少测量随机误差给系统带来的各种问题。我们在数据外业采集过程中，应该确保设备的操作符合规定，车辆静止后，应该对照全站仪架站参数是否与GPS的静止测量参数一致。而在实际测量过程中，也可以使用多次测量法来减少随机误差，对同一条街道进行5～10个测回的测量，会使得测量点的几何平均位置得到有效的定位。总之，调用尽可能全面的测量工作，而不是任由自动化全站仪的自识别功能进行测量，是数据采集过程质量控制的关键。
　　3.2 模型搭建过程的质量控制
　　在模型搭建过程中，因为自动化建模软件的使用，我们基本可以程控化的完成整个模型的搭建工作。但是，在搭建模型的过程中，对于特异数据的剔除是关键。数据的自动化采集和导入的过程，可能会出现偏差较大的数据，这些数据可能造成地物的较为明显的变形。而这种数据的最终剔除工作，需要人工与卫片及现场全息照片一一比对，最后给予剔除。
　　在进行纹理材质的制作过程中，因为城市楼外体的材质类型只有数百种，材质类型，可以通过系统判读基本完成筛选工作，而人工需要介入的部分是通过粗渲染图与航拍图的比对，找到其中自动判读错误的建筑，并予以改正。
　　3.3 建设完成后的质量检查
　　建设完成的3DCM，应该在投入测试前进行较为全面的人工测试工作。这个测试工作与其他的软件和游戏的测试工作相似，通过漫游设置，人们应该考虑这个地图鱼真实环境的对应关系是否存在瑕疵。后期测试为主要工作的质量检查工作是一个较为复杂的过程，但也是必要的过程，是直接关系到地图系统能否实现盈利的关键过程。
　　4.结束语
　　在市场需求的推动下，各大城市3DCM的建设工作正在大规模开展，而在3DCM的建设过程中，如何建设更加高级别高真实度的3DCM系统，取决于在3DCM建设过程中的数据质量控制工作。只有形成了一整套地理信息系统的基础上对3DCM进行测量，才可能使3DCM的建设获得最大的运营效益。
　　参考文献
　　[1] 杜甘霖；许捍卫；李文博.建筑物三维建模的质量控制方法研究[J]工程勘察2013-02-01（2）79-83
　　[2] 张军.数字城市中三维模型的质量控制[J]地理信息世界2013-04-25（2）99-103
　　[3] 武娟.利用DMC航空影像数据进行城市三维建模及其精度分析[D]吉林大学硕士 2013-06-01
　　作者简介
　　1.徐兹正（1987.06.27―― ），性别：男，民族：汉族，籍贯：江西省抚州市，学历：大学本科，研究方向：工程测量；
　　2.杨光（1986.01.13―― ），性别：女，民族：汉族，籍贯：辽宁省抚顺市，学历：大学本科，研究方向：工程造价。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-5649036.htm