基于CityMaker 的BIM 模型处理工具开发

杨 文，向明明，谢邱平

（1. 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，云南 昆明 650033；2. 中国电建集团市政规划设计研究院有限公司，广东 珠海 519000）

随着信息技术的深入发展，通过数字化、信息化技术提升工程项目管理水平，促进建设行业数字化转型，已逐渐成为行业创新发展的前沿。BIM 与GIS 技术是实现工程数字化的数据基础，以BIM、GIS 模型为载体，融合项目设计阶段的几何参数、属性参数，施工阶段的造价、进度、质量、安全、验收等信息，运维阶段的设备性能等属性，为工程项目信息化提供全生命周期的信息模型，打通项目各环节数据流通渠道，形成项目数字化资产，促进工程建设行业数字化转型，并为数字孪生城市、智慧城市等建设奠定基础[1]。CityMaker 是成熟且应用广泛的国产三维GIS 平台，对二三维GIS 数据、各平台BIM 数据都具备良好的支持，在BIM 与GIS 的多源数据整合、大范围三维场景渲染等方面的性能尤其突出[2]。基于CityMaker 开展BIM 与GIS 的应用，实现工程项目数字化平台建设，是国内众多工程数字化研究的首要选择[3]。其中，基于CityMaker 的平台软件Builder，对BIM 数据进行格式转换、坐标配准、拆分合并、属性字段添加、重命名等操作，是实现BIM 与GIS 集成的首要环节[4]。然而，CityMaker 现有的BIM 模型处理工具较少，且局限性较强，难以满足实际项目需求。为有效提升BIM模型处理效率，本文结合项目实际需求，基于CityMaker开发接口，设计了开发BIM模型处理工具的技术路线，研究了常用工具开发的关键技术，形成了通用的BIM模型处理工具集。

1 CityMaker数据结构介绍

不同BIM平台的数据转换为CityMaker数据后，其格式统一为FDB。这是CityMaker特有的三维空间数据结构，是关系型数据库FirebirdDataBase的缩写，同时表明CityMaker 的FDB 数据本质上是通过关系型数据库进行管理的。FDB数据结构分为数据源、数据集和要素类3层树形结构（图1），其中数据源与数据集都是逻辑结构上的概念，不存储具体数据，相当于文件夹的作用，一个数据源可包含多个数据集[5]。FDB 数据中的数据实体存储在最下层，即要素类中，一个数据集可包含多个要素类。要素类和数据库中表的概念一致，其本质上就是关系型数据库的一张表，包含字符串、数字、布尔等类型的字段。较为特殊的是，要素类中存在名为Geometry的二进制类型字段，用于存储模型的几何信息，这也是GIS 数据存储的通用方法，如Orable、SQLServer 数据库中均通过扩展的Ge⁃ometry字段实现对空间几何数据的存储[6]。

图1 FDB数据的3层数据结构

2 CityMaker BIM模型处理工具需求分析

1）要素类整合与拆分需求。CityMaker 通过BIM插件的方式将BIM模型转换为自身平台支持的FDB格式，从而实现对不同BIM格式的统一。然而，插件转换而来的FDB格式的数据内部分类较详细，以BIM 平台Revit 为例，转换后的数据以族类别划分，如将建筑物的墙、门、窗分为不同的要素类，结构过于详细，不利于模型的整合应用，需将转换后的要素类批量合并。此外，对于已整合的FDB 格式的BIM 数据，在工程数字化平台开发过程中，基于不同的业务开发需求，需要对要素类进行拆分，如为实现基于BIM模型的进度可视化模拟，需要BIM模型与工程分部分项WBS 对应，此时就需要将BIM 模型按照WBS 进行拆分。

2）属性字段批量添加与删除需求。BIM 模型的某项重要角色是项目全过程全范围信息的载体，因此需对FDB格式BIM模型的字段进行定制化的新增与删除，如添加时间类型的计划施工时间、实际施工时间，便于在模型中存储各构件的施工进度信息，从而进行BIM4D模拟分析。

3）字段值批量设置需求。BIM 模型的构件数量庞大，如一幢普通别墅的全专业构件可能上万，构件中某些字段值可能相同或可按条件批量赋值，如在BIM4D 进度模拟中需对已施工完成的构件进行标记，就需要对相关字段值进行批量设置。

4）坐标系批量设置需求。坐标系是GIS平台整合BIM模型的标志性特征，只有在统一、真实的地理坐标系下，BIM模型才能具备模拟真实世界的空间参考基础。在实际项目中，BIM 模型个数众多，而其GIS坐标系往往相同，因此就产生了对众多模型批量设置坐标系的需求。

5）数据集与要素类重命名需求。在现有的City⁃Maker 数据处理软件Builder 中，用户只能对第一层结构（数据源）进行重命名，而数据集与要素类是FDB中检索数据的重要依据，在不同的平台开发业务需求中，经常需对二者进行重命名，如需要根据项目编码对各要素类进行命名，便于对数据进行统一的编码管理。

3 BIM模型处理工具开发技术路线

CityMaker 是基于Windows 开发的桌面端GIS 平台，对其进行二次开发时，首选Windows 平台下的.NET 开发环境。目前，CityMaker 开发的SDK 对于WinForm的支持优于WPF，因此本文采用基于.NET的WinForm进行BIM模型处理工具的开发[7]。技术路线如图2 所示。需要注意的是，与一般GIS 桌面程序二次开发不同，CityMaker二次开发时需将工程的输出目录设置为CityMakerConnect的安装目录或将Connect安装路径下的文件拷贝至工程的bin/Debug 路径下，才能确保程序顺利运行。此外，若需使用AxRenderControl控件显示FDB模型，则需在WinFrom初始化后，通过代码创建AxRenderControl 实例，并将其加入WinFrom的Panel等容器控件中。

图2 基于CityMaker的BIM数据处理工具开发技术路线

4 BIM模型处理工具开发实施

1）要素类整合与拆分。要素类整合工具开发的基本思路为将源要素类的每一行数据（即每个BIM构件）复制为新的IRowBuffer 实例，再将该实例通过目标要素类的遍历游标新增到目标要素类中，其核心API 除打开数据源、数据集、要素类的常用接口外，主要为ITable.Search、IFdeCursor.InsertRow 等。要素类拆分工具开发的基本思路为依据要素类某字段的唯一值，将要素类中的数据行分离为不同的FDB 数据。在新建的FDB中，需要将源数据集中的模型、材质进行拷贝，其核心API 主要为IQueryFilter、IResourceM⁃anager、IModel、IImage等。

2）属性字段批量添加与删除。属性字段批量添加工具的开发思路为首先定义需添加字段的类型、名称、别名等信息为配置文件，再通过接口按配置文件批量添加新字段，其核心API 为ITable.AddField。属性字段删除工具则是通过设定需删除字段的名称，利用接口ITable.DeleteField实现。

3）字段值批量设置。该工具可通过要素类逐行遍历和UpdateSQL 语句两种方式实现。通过实验对比发现，后者效率远高于前者。UpdateSQL 语句的实现思路为获取要素类对应的关系数据库表名，定义Up⁃dateSQL 语句，其核心API 为IDataSource.ExecuteUp⁃date。

4）坐标系批量设置。FDB 数据集中的要素类具备同一坐标系，因此数据的GIS 坐标系定义在数据集中。该工具的开发思路为定义坐标系WKT，遍历FDB 中所有数据集进行坐标系批量设定，其核心API 为ICRSFactory.CreateFromWKT、IFeatureDataSet.SpatialReference。

5）数据集与要素类重命名。该工具是BIM 数据处理过程中较常用、开发方式较简单的工具，其核心API为IFeatureDataSet.Name、IObjectClass.Name。实现界面如图3所示。

图3 数据集与要素类重命名工具实现界面

5 结 语

作为国产三维GIS 领域中为数不多的成熟平台，CityMaker 对多源BIM 的支持使其在工程数字化、CIM、智慧城市等领域的应用前景广阔；但其现有BIM数据处理软件所具备的工具难以满足实际应用需要；因此，基于其丰富的二次开发接口进行定制开发，是解决数据处理瓶颈的必然选择。本文结合工程项目实际需求，研究了常用工具的开发需求、技术路线和实施过程，在此基础上，可进一步开展模型批量更新、二进制设计参数解析、模型偏移、坐标转换、多格式导出、空间关系计算等高级BIM模型处理工具的定制开发，进一步深化BIM 与GIS 的集成融合，为基于BIM 与GIS 的工程数字化应用奠定良好的数据基础。