基于多源数据的城市内涝水淹模拟与分析数据生产方法

杨溯，侯妙乐，马文武

(北京建筑大学，北京 100044)

1 引言

随着三维激光扫描技术的发展，由于其快速、精确、无接触测量等优势，在众多领域均被广泛应用［1］。近年来，有研究者利用三维激光扫描技术对城市的市政道路路面进行了采样测量［2］。还有学者利用三维激光扫描能够在城市中复杂的环境下测量，将各类建筑物，不规则的空间实体的这一技术特点，实现了点云数据对建筑物的三维建模，精确完整地在计算机中重构成三维模型，然后对三维点云进行后处理，实现三维量算，仿真，模拟及检测等功能［3］。

而城市内涝是由于短时间内强降水量或持续性降水量超过城市的排水能力导致城市内产生积水灾害的现象［4］。为了减小城市内涝对人们日常生活的影响，国内外学者进行了城市内涝水淹模型的研究，以便在城市内涝发生之前发出预警。例如，印度中尺度预报国家中心将中尺度预报模式与GIS结合，利用GIS的可视化和空间分析功能制作内涝灾害分析图［5］。在美国，有学者集成精细DEM模型，建立了基于GIS的PRISM气候分析系统，同时用来分析城市内涝等水文灾害［6］。国内学者利用GIS的空间分析技术，结合城市地理数据库和数学计算模型及城市暴雨强度经验公式，建立了城市内涝灾害分析模型［7，8］。而这些模型能够准确预测城市内涝发生的基础则是对城市内涝产生影响的地理数据。因此，本文提出了一种基于多源数据的城市内涝水淹模拟数据生产方法。该方法首先对影响城市内涝发生的地理要素进行了需求分析，然后从三维激光扫描获取的精细地面点云数据中进行了特征提取，并以静态GPS及全站仪数据作为补充，以保证数据的准确性与全面性。最后利用ArcGIS10.0中的ETL Tool工具生产了可供城市内涝水淹模拟的基础数据。

2 数据采集方法

2.1 数据采集类型

城市内涝水淹模拟模型是一个基于GIS空间分析的综合模型。该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数学计算模型［9］。因此，城市内涝水淹模拟需要采集对地表汇流产生影响的地理要素。按照地理要素的不同类别可以分为:点状地理要素，即造成水流改变和汇流方向改变的点;线状地理要素，即地表高程突变边;面状地理要素，即不同类型的下垫面或改变水流方向的面。这些数据是城市内涝水淹模拟与分析的前提条件，它们为城市内涝发生区域的预警提供重要的基础数据。其中，不同模型的数据需求与数据采集类型的对应关系如表1所示。

分析模型与数据采集类型的对应关系 表1

2.2 数据采集流程

由于三维激光扫描数据所获取的点云数据为相对坐标，为了能够与地下排水管网的测量数据以及利用静态GPS和全站仪获取的补充数据相匹配，所以在数据采集过程中还需要设立控制点，使点云数据的相对坐标转换为绝对坐标。首先利用三维激光扫描仪对研究区域中进行扫描，并设立标靶点。然后，利用静态GPS测定标靶点坐标。在内业处理中，通过全站仪测得的控制点坐标与三维激光扫描数据中的标靶点坐标进行匹配，将点云数据的相对坐标转换为绝对坐标。

在静态GPS与全站仪测绘中，主要测定雨水篦、封闭空间的出水口、房屋及高架桥的下水立管等三维激光扫描中难以获取的数据。数据采集的具体流程如图1所示:

图1 数据采集流程图

3 实验

3.1 实验区

实验区为石景山金安桥区。金安桥位于北辛安路北端，为一座铁路桥，北邻阜石路，距离地铁1号线西端终点站苹果园站约 1.4 km。桥上为铁路，桥下为双向四车道柏油马路。金安桥曾在2012年7月21日北京暴雨时发生严重城市内涝(如图2所示)。测量区域主要包括石景山金安桥区的三维激光扫描测绘以及周边 4 km2内影响汇水和地表径流的点、线、面等地理要素的全站仪测绘。

3.2 数据处理

(1)数据生产

在三维激光数据内业处理中，需要先对点云进行拼站，然后利用标靶点和与其对应的静态GPS测得的坐标进行坐标转换。图3为三维激光扫描在金安桥区域获取的某站数据。由于在扫描过程中，往来的行人及车辆会对点云数据产生大量噪声，因此还需要对点云数据进行去噪。再次，利用Geomagic 2010商业软件通过手动选取的方法在点云模型中按照不同类别提取感兴趣的几何特征三维坐标，图4为提取的某条马路牙边界线。最后利用这些坐标直接在AutoCAD中进行绘制，并将全站仪测得的补充数据加载到CAD中。

图3 金安桥区某站激光扫描数据

图4 马路牙线边界提取

(2)数据交换

为了将获取的CAD数据用于城市内涝发生区域进行预测，还需要使CAD数据与ArcGIS数据进行交换。本文采用基于ArcGIS中ETL的方法进行数据转换，使AutoCAD中*.DWG格式的文件转换成为ArcGIS中的*.shp文件。数据交换主要包括以下4个阶段:

①CAD修图:去除CAD图中的地图标识和较小地物，并对数据按照点、线、面地理要素分为三层。然后按照城市内涝地形测量数据采集原则，对同一种地理要素，不同地物类型进行更细的分层。图5为提取出的建筑物边界及围墙信息，图6为马路边界线信息。

图5 建筑物围墙信息

图6 马路边界信息

②DWG－SHP数据转换:利用ArcGIS中的ETL工具对数据进行分层并转换为.shp文件。

③数据处理:在ArcMap中对数据进行精细修图，并对点进行高程赋值，对多段线及多面体的定点进行高程赋值。高程赋值需要先将点转换为栅格，可利用ArcToolbox中的“point to Raster”可将点shapefile转化为Raster，再将点的高程赋给每个栅格。然后，根据ArcToolbox中的“InterPolate shape”将每一个栅格值赋给建筑、马路等结点，其中要求数据类型为PolyLineZ。

④数据检查:将数据导入ArcSence中进行数据检查，主要检查数据中各地理要素的高程是否合理以及各地理要素之间的地理相关性是否正确。

3.3 实验结果

经过上述处理后，获取了金安桥及其周约边4 km2内影响水流及汇水的所有点、线、面地理要素。其中点状要素包含建筑物及高架桥落水管高程、离散点高程;线状要素包括围墙、马路牙等;面状要素包括建筑、绿地等。在ArcScene中，利用上述地理要素的高程属性，对数据进行可视化，其结果如图7所示。图8为通过点云数据制作的金安桥虚拟模型。

图7 数据可视化

图8 金安桥模型

4 结语

本文针对城市内涝水淹模拟中的数据需求问题，以三维激光扫描数据为主，全站仪测绘数据为补充，论述了多源数据的城市内涝模拟与分析的数据生产方法。最后，生成了可用于城市内涝水淹模拟与分析的基础数据。利用多源数据对城市内涝水淹模拟与分析数据生产极大地减少了外业工作量，削弱了天气等因素的影响，提高了数据生产的效率，也保证了数据生产的准确性与全面性。

［1］ 赵思健.GIS模型在城市内涝灾害分析、评估和对策中的应用［D］.汕头:汕头大学，2003.

［2］ 顾汉忠.市政道路路面采样测量技术研究［J］.科技资讯，2013(27):33～34.

［3］ 吴静，靳奉祥，王健.基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模［J］.测绘工程，2007(16):57～60.

［4］ 李威，李丹.城市内涝产生的原因及应对措施［J］.西南给排水，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的城市内涝灾害分析模型研究［J］.测绘科学，2004(3):48～52.

［8］ 钱津.基于GIS的城市内涝数值模拟及其系统设计［D］.江苏:南京信息工程大学，2012.

［9］ 赵思健.GIS模型在城市内涝灾害分析、评估和对策中的应用［D］.汕头:汕头大学，2003.