城市信息模型平台关键技术研究

许 浩，李珊珊，张明婕，蔡明豪，谢胜波

（奥格科技股份有限公司，广州 510663）

0 引言

我国经济社会发展已步入快车道，传统的城市管理模式已不能满足城市发展需要，如何让城市运行管理更加精细化、标准化、科学化、智能化、人性化，是现阶段亟需破解的难题。智慧城市以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为目标[1]，顺应了社会发展趋势。自2012年国家级智慧城市试点工作启动以来，全国近百个城市推进智慧城市建设[2]。但长期实践也面临诸多问题，数据孤岛、重复建设等现象屡见不鲜。同时，大数据、云计算、物联网、区块链等新技术不断涌现，在此背景下，城市信息模型（CIM）技术应运而生，为智慧城市建设注入新鲜血液[3]。

1 CIM概述

1.1 CIM概念

2020年9月，住房和城乡建设部发布的《城市信息模型（CIM）基础平台技术导则》对CIM的定义是以建筑信息模型（BIM）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）等技术为基础；整合城市地上、地下，室内、室外，历史、现状、未来，多维多尺度信息模型数据和城市感知数据；构建三维数字空间的城市信息有机综合体。

1.2 CIM内涵

从字面意思看，城市（City）即CIM的主体和对象，小到社区、园区，大到城市、国家；信息（Information）即CIM的核心，包括反映城市内部属性、状态、结构以及与外部环境互联、交互的一系列行为[4]；模型（Model）即CIM的呈现形式，包括虚拟静态模型和虚拟动态模型。

从包含要素看，CIM包含几何要素、时空要素、行为要素和物理要素。其中，几何要素是表达城市二维、三维，地上、地面、地下，室内、室外的各类城市空间数据；时空要素可以表达城市历史变迁、城市现状展现及城市未来规划；行为要素是表达城市的各类状态数据，如人走、车行、水流等行为；物理要素也称约束要素，体现了所有的模拟仿真都必须遵从现实世界的定律，如车道有限的通行能力、排水管网有限的排水量等。

从技术层面看，简而言之，CIM = 3D GIS +BIM + IoT + Application。其中，3D GIS实现城市宏观大场景的数字化模拟表达和空间分析（骨架）；BIM实现对城市细胞级（地上、地下）建筑物的物理设施、功能信息的精准表达（肌肉）；IoT是渗入宏大场景与细胞级建筑物内外部的神经元网络和动静脉系统（神经和血液）；Application是基于CIM的具体应用（氧气和能量）。

1.3 相关概念解析

CIM是一种新型技术，城市信息模型平台应用CIM技术，是物理城市在三维数字空间实时全映射的呈现窗口和应用载体。城市信息模型基础平台是城市信息模型平台建设的底座，两者的不同之处如表1所示。

表1 城市信息模型基础平台与城市信息模型平台比较

2 城市信息模型平台建设难点

2.1 海量数据高效存储

城市信息模型平台是智慧城市的操作系统，涉及城市时空基础数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设项目数据、公共专题数据、物联感知数据和CIM成果数据，数据量达PB级。如何有效存储各类数据、保证城市信息模型平台稳定运行是非常关键的。

2.2 数据集成融合

城市信息模型平台涉及二维、三维、影像、BIM、城市运行和行业管理等数据，这些数据来源不同、质量参差不齐、格式不一致，存在接入难、融合难、使用难等问题。如何发挥“1+1＞2”的数据价值，实现高效精准应用数据，多源异构数据处理与融合是关键，同时这也是当前需要解决的一个难题。

图1 城市信息模型基础平台与城市信息模型平台架构（虚线范围为城市信息模型基础平台架构）

2.3 呈现效果要求

智慧城市不断升级发展，最直观的表现即是对城市三维仿真模型提出了更加精细化要求，对在终端呈现的各类场景展示效果提出了更高的要求，要求高度还原现实场景。城市信息模型平台的一项核心能力就是具备模拟仿真展示城市地上、地表、地下，白天、黑夜，天气变化，四季交替的功能，但随着呈现效果逼真性、精确度越来越高，如何通过渲染实现高逼真场景显得尤为重要。

3 城市信息模型平台关键技术

3.1 存储与更新技术

数据汇聚与存储是搭建城市信息模型平台数据库的重要基础，城市信息模型平台不但要对各类多源异构数据进行存储，还要利用物联网等新兴信息技术对数据进行更新，确保数据的鲜活度。

3.1.1 数据存储

基于Hadoop分布式存储架构，数据存储采用分布式空间数据库，建立Geo索引，实现海量遥感数据并行计算，解决传统数据存储和调度的性能瓶颈问题。研究基于混合分割的海量异构数据组织模型、基于内容的多维索引、基于数据访问特征的存储机制等大数据存储与索引技术；采用Hadoop的分布式文件系统HDFS对结构化、半结构化和非结构化数据进行存储，存储节点可动态部署和扩展，在同一架构下支持从TB级到PB级等不同规模的数据存储。针对城市信息模型平台数据多源异构的特点，采用Hadoop Spatial框架进行分布式存储处理。

3.1.2 数据更新

数据是城市信息模型平台运行的血液，必须保持其鲜活度，为平台注入新鲜血液。保持数据鲜活度必须对数据进行定期更新。城市信息模型数据主要通过以下两种方式获取。（1）通过接入其他平台/系统获取相关数据，这部分数据由数据权属单位负责更新。（2）根据项目建设内容整理获取倾斜摄影、BIM等数据，这部分数据通过城市信息模型平台的数据管理子系统进行更新。

更新的数据坐标系统和高程基准应与原有数据的坐标系统和高程基准相同，精度与原有数据精度保持一致。几何数据和属性数据应同步更新，并保持相互关联，同时更新数据库索引及元数据，保证新旧数据的正确接边和要素的拓扑关系。

3.2 BIM轻量化技术

BIM数据是城市信息模型平台的重要数据之一，基于BIM数据可以实现城市规划、设计、建设、运维各阶段的精细化管理，提高城市信息模型平台对城市精细化管理的支撑能力。但BIM数据量一般小则几百兆、大则几千兆，对计算机性能配置要求较高，其加载数量也受限制。因此，必须对BIM数据进行轻量化处理，降低模型体量，提高加载速度和展示效果。BIM轻量化处理包括几何模型简化、数据模型简化和显示简化[5]等方法。

3.2.1 几何模型简化

几何模型简化在不影响模型完整性前提下，对模型的点、面、相同图元等进行删除，减少三角面。常用的方法包括边折叠算法和减面优化等方法。边折叠算法通过对模型的每条边进行折叠，计算得出可以保持模型完整性的新点，将新点与原模型边线连接，删除退化的边与三角形。减面优化通过删除模型边或顶点，同步删除边或顶点所关联的三角面，从而简化模型，保持原模型架构层次，提高加载速度，减少内存占有量。

3.2.2 数据模型简化

数据模型简化通常包括精简BIM各阶段数据、删除重复数据模型及压缩数据模型。精简BIM各阶段数据是指对BIM各阶段数据进行取舍，保留对模型起关键作用的数据，舍弃非必要数据。删除重复数据是指对重复的数据进行删除操作。压缩数据模型是指对数据进行压缩处理，减少数据占有量。

3.2.3 显示简化

显示简化即在CIM平台展示层面利用LOD（细节层次）技术，恰当选择细节层次模型，根据实际需要，选择展示不同层级，从而提高平台响应能力。

3.3 多源异构数据融合技术

城市信息模型平台获取的数据涉及不同部门与不同行业，数据格式多样。发挥数据对城市信息模型平台功能应用的支撑作用，须对多源异构数据进行高质量的集成融合。多源异构数据集成融合包括统一时空基准、统一格式标准和实体精准匹配。

3.3.1 统一时空基准

在城市信息模型平台中，多源异构数据需在统一的坐标系进行展示，平台采用2000国家大地坐标系（CGCS2000）和1985国家高程基准。城市信息模型平台将影像、矢量、栅格、点云、倾斜摄影模型和手工建模等数据的坐标进行转换，统一空间基准；支持对未知坐标系的模型进行模型同名点匹配，对模型进行编辑、平移等操作，确保数据位置的准确度。

3.3.2 统一格式标准

城市信息模型平台采用I3S（Indexed 3D Scene Layer）标准对多源异构数据进行格式统一，将获取的倾斜摄影模型、人工建模、BIM、点云、三维管线、二维/三维点线面、地形、影像等数据转换为SLPK（SceneLayerPackage）格式数据，为多源三维地理空间数据在不同终端（移动设备、浏览器、桌面电脑）中的存储、高效绘制、共享与互操作等提供了解决方案。

3.3.3 实体精准匹配

城市信息模型平台中的数据集成融合会遇到各类数据精度不同而导致的实体精准匹配、属性关联等方面的问题。如Z方向存在偏差时，通过对数据进行镶嵌、压平、挖洞、剪裁等处理，实现多源数据的精准匹配。在城市感知运行监测方面，白模、BIM、倾斜摄影模型、手工建模数据与IoT数据的精确集成融合也是平台建设的关键。

（1）DEM 和 DOM 融合。根据基础地形图资料、DEM和DOM，对DEM进行加工优化，融合集成不同格网间距的数字高程模型数据，按照瓦片规定尺寸和计算的最大等级数，对DEM和DOM进行逐级切片，对不同等级的瓦片采用分层的方式存储在数据库，建立三维大场景基础数据，更好满足数据应用和浏览的需求。

（2）BIM 与 GIS 数据集成融合。BIM与GIS数据集成融合是城市信息模型平台建设的基础性、重点性工作之一，通过城市信息模型平台提供的数据接口进行二次开发，建立数据转换插件，将BIM（支持Revit、Bentley、CATIA、PKPM等主流BIM设计软件成果）转入城市信息模型平台并与GIS数据融合。

两种数据的转换基于BIM通用标准格式IFC与3D GIS通用标准格式I3S（·SLPK）的语义模型之间的关系及差异，建立语义映射转换原则，筛选过滤提取IFC中的语义信息并提取几何关系属性，根据映射对象特征，采用一对一、一对多映射或间接映射方式，将IFC的几何信息转换为中间LOD映射算法并进行必要的语义信息增强，最后根据LOD表面模型生成算法，构建可代表BIM数据的多细节层次结构的I3S（·SLPK）模型，从而实现BIM与GIS数据的集成融合。

（3）BIM与倾斜摄影模型、手工建模数据融合。BIM与倾斜摄影模型、手工建模数据的融合采用以现状模型（倾斜摄影模型/手工建模数据）为基底，与BIM融合时可将现状模型隐藏，查看BIM在现状场景中的整体形状、体量、色彩等是否与现状场景保持一致，并且可以切换BIM与现状模型的显示。

（4）IoT数据与BIM、GIS数据集成融合。IoT作为实现城市信息模型平台万物互联的重要支撑，其采集的感知数据与BIM、GIS数据的融合是城市信息模型平台进一步发展演变的重要方向。

城市信息模型平台将IoT数据上传至数据库后，通过借助平台内嵌的BIM应用程序/GIS数据应用程序API接口进行IoT数据调用和接入，从而实现IoT数据与BIM、GIS数据的集成融合。

3.4 可视化渲染技术

可视化渲染即三维渲染，通过明暗着色、光线追踪、表面纹理等手段对图形数据进行处理，输出极度接近现实世界肉眼可见的图像。目前三维渲染技术包括图形简化与删除、WebGL图形渲染、光线跟踪、三维瓦片化渲染、材质优化等方法，本文重点介绍图形简化与删除和材质优化。

3.4.1 图形简化与删除

图形简化与删除顾名思义就是对渲染的图形进行部分删除或简化处理，删除场景内不可见的图形，同时，在不影响感观视觉下，对渲染的模型进行压缩和简化，提高渲染速度和性能[6]。通常用细节层次（LOD）技术对图形数据进行处理，根据物体模型在场景中的位置及重要性，恰当选择细节层次模型，构建起不同层级不同精度的图形数据，使渲染速度和渲染性能达到最大化。

3.4.2 材质优化

城市三维模型的纹理数据具有数据量大、尺寸不一致、图像质量低等特点，因此优化材质数据对提高城市信息模型平台渲染效率具有显著效果。城市信息模型平台材质优化主要采用基于遗传算法的纹理合并技术、基于图像熵和清晰度的纹理压缩方法、基于KTX的材质纹理选择方法、基于边缘计算的材质替换方法。以基于边缘计算的材质替换方法为例，介绍如何优化城市信息模型平台渲染效果。

虽然低精度的LOD材质纹理数据量较少，但占据了大量的网络线程。通过使用相似纹理可以减少网络请求，具体做法如下。（1）将模型的瓦片数据与纹理数据分离。（2）计算低精度的LOD材质纹理特性。（3）匹配相似的纹理数据。（4）边缘计算快速匹配并做出响应。（5）对模型的材质纹理进行优化，最大限度提高模型加载效率和展示效果。

4 结语

城市信息模型平台运行不仅涉及存储技术、轻量化技术、多源异构数据融合技术与可视化渲染技术，还应用大数据、仿真模拟、人工智能、物联网、5G等技术。

城市信息模型平台已被纳入“新城建”任务体系，统筹管理其他六大任务。城市信息模型平台作为智慧城市发展的操作底座，正在加速推进建设，但CIM作为一种新兴技术，其发展载体（城市信息模型平台）建设是一个系统工程，涉及诸多方面，本文选取了几个比较重要且通用的技术进行分析，以期为城市信息模型平台建设提供技术支撑，为进一步开展相关研究奠定基础，未来CIM平台的建设技术也会更加成熟和多元。