靳 婷

(1. 北京市测绘设计研究院， 北京 100045; 2. 城市空间信息工程北京市重点实验室， 北京 100045)

0 引言

随着新基建的大力推进，数字孪生技术也越发凸显其重要性。“数字孪生”是针对物理世界中的实体，集成了人工智能、机器学习等技术，在数字空间用高精度的数字模型来映射真实世界中的事物，并将真实世界中采集的数据信息反映到数字模型，使之能够随现实的情况变化而不断更迭，并能够基于数字模型联动多源数据信息进行预测性的仿真分析和全生命周期过程的可视化[1-4]。随着近年来城镇化进程的加快，城市走向信息化、智能化、智慧化的脚步也在加快，特别是智慧城市的发展让城市发生了翻天覆地的变化。此时，需要有更新、更科学的方法指导数字城市建设，推动智慧城市高质量构建。数字孪生技术的出现，为智慧城市的发展提供了新思路和新理念，或者说是颠覆性的创新。随之提出的数字孪生城市也必然成为智慧城市发展的一种必然趋势。数字孪生城市是数字城市发展的目标，是新型智慧城市建设的新高度[5]。而数字孪生技术所依靠的海量数据资源是基础，也是新型智慧城市建设的数字底座[6]。

本文将基于北京市中心城区的核心区1 km2试验区范围内的空间资源，进行多维多角度摸底，构建二三维数据信息资源库，为搭建核心区空间二三维一体化[7-10]展示平台提供数据基础，并研究如何利用二三维GIS技术，整合核心区全息三维模型数据和各类专题数据，搭建地上地下、室内室外、二三维一体化的二三维展示应用系统，实现二三维空间展示、全要素信息查询、统计分析等功能，为核心区精细化管理提供有力支撑，也为北京市未来数字孪生城市的建设积累初步经验。

1 设计思路

主要围绕数据资源建设和二三维GIS展示系统建设两方面开展，设计思路如图1所示。数字资源建设方面，主要是：①在核心区1 km2试验区范围内，基于现状一张图、基础地形图完成房屋建筑的空间图形处理，并根据三维模型数据进行建筑高度的采集；②基于不动产数据、房屋普查数据、房屋管理数据、国土三调数据、历史建筑数据、城市体检数据等，完成区域内所有房屋建筑权属的内业初步摸排工作；③基于内业初步成果，完成房屋的权属外业调查工作，包括单位名称、单位性质、门牌地址、总用地面积、用地权属单位、房屋权属单位、地上总建筑面积、地下总建筑面积、建筑层数(地上、地下)、建成时间等信息调查；④搭建核心区内房屋建筑GIS数据库，内外业成果的数据挂接与归一化处理。二三维GIS展示系统建设方面，主要是采用二三维GIS技术，整合核心区全息三维模型数据和各类专题数据，搭建地上地下、室内室外、二三维一体化的展示应用系统。

图1 设计思路

2 数据资源建设

2.1 基础数据组织

收集各类基础数据，涉及行政区划、地籍区、地籍子区、环线、街道等基础图层数据，以及土地数据、物业小区数据、核心区自然幢与逻辑幢数据、房屋户数据、历史建筑数据、道路及公共设施专题数据、地下空间专题数据等空间和属性数据。基础数据如图2所示。

图2 基础数据

2.2 三维数据组织

三维数据组织是从用地、房屋单体、分层分户、城市部件等四方面收集信息。其中用地信息整理是以宗地信息为主，结合国土三调、国情普查等数据完善属性信息，提取主要属性信息与地块挂接；房屋单体属性信息整理是以房屋登记信息为基础，结合国情普查数据、房屋普查数据进行房屋单体属性数据整理，提取主要属性信息与房屋单体挂接，并将相关人口数据挂接在房屋上；分层分户信息整理是对房屋进行分层、分户建模，并按照实际使用情况，利用房屋登记、街道提供的材料等数据，对分层、分户的属性信息进行挂接；城市部件扩展属性信息整理是针对城市的灯杆、井盖、公交车站、地铁站、变电站等部件进行属性数据采集并挂接。

2.3 空间信息编码

空间信息编码是按照空间单元、地物单体、室内分层分户三方面进行分类编码。空间单元编码是将作业区按照主要道路边线进行划分，即大区用4位数字表示，每个大区内部按照道路围合情况，细分为地块级别的小区，以小区作为空间管理单元。地物单体分类是按照对象类别和主要用途组合编码，比如建筑按照住宅、商业、公共设施、办公、工业等用途编码，地下空间按照地下停车场、人防工程、地下管线、地下室等用途编码。室内分层分户编码是按照对象类别、用途、楼层、单元号、4位顺序码组合编码。

2.4 其他资料收集

其他资料的收集范围包括规划审批数据、竣工验收数据、现状数据、人防数据、航片或卫片数据、兴趣点(Point Of Interesting，POI)数据，以及地铁、地下管线数据。

2.5 内业提取信息整理

根据收集的基础数据、三维数据、其他数据资料进行属性信息整理，对于部分不确定或者没有值的属性字段，通过内业登记档案查阅和外业调查的方式进行核查，并将调查的信息补录至数据库。数据库字段主要包括地上建筑面积、地下建筑面积、地上建筑层数、地下建筑层数、房屋建成时间、单位名称、单位性质、门牌地址、总用地面积、用地权属单位、房屋权属单位等。

2.6 建筑空间图形处理

以不动产自然幢为基准，以自然幢不动产单元号为唯一标识。整合不动产自然幢数据，西城普查平房数据，西城普查房屋现状数据和单体一张图数据。整合原则是优先认定不动产登记落宗数据为准确数据，其他数据视建筑对象分情况排列使用优先级。对初步整合完成的建筑空间图形，依据最新的影像进行比对，通过内业方法将新增、拆除、改扩建的建筑进行标记，进一步核实后形成最终的建筑空间图层。

2.7 外业信息采集

外业信息采集分为二维数据外业采集、三维空间数据外业采集。二维数据外业采集是通过外业查看的形式进行单位名称、门牌地址、建筑层数(地上、地下)、建成时间等属性的调查核实，通过对街道进行走访、调查等形式进行单位性质、用地权属单位、房屋权属单位、地上总建筑面积、地下总建筑面积等属性信息的核实。三维空间数据外业采集主要包括：①建筑立面信息采集，对试验区1 km2范围内室外建筑底部照片可全面拍照采集，主要用于发现变化、贴图获取以及属性获取等，拍摄时尽量避开相机镜头与建筑实体之间的杂物，如汽车、行人、电线、衣物等等，尤其是实体上的广告牌，尽量不能让杂物遮挡住字面和画面，也可通过车载移动测量系统(图3)采集室外机动车可行驶的街道两侧点云和全景影像数据，同时也可采集面积较大、全球定位系统(global positioning system，GPS)信号较好的停车场数据；②地下空间及室内空间信息采集，可携带打印的内部图纸，到建筑内部进行拍照，在实地拍照探勘过程中对图纸的现势性和准确性进行核实，对图纸上不清晰的门窗和出入口进行标注，记录房间信息，同时记录拍摄位置图，或采用推扫式三维激光扫描车或背包式三维激光扫描仪进行数据采集；③道路及附属设施信息采集，可通过拍照采集地面、景观小品、绿植、道路、桥梁等，对于城市精细部件，可采用手持式三维激光扫描仪对其进行快速采集。

图3 车载移动测量系统

2.8 三维模型生成

三维数据从结构上分为地面、地上、地下三部分组成，如图4所示。其中地面部分由数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)和真正射影像图(True Digital Orthophoto Map，TDOM)空间叠合生成三维地形；地上部分分为树木、道路和桥梁、建筑物、附属设施等单体模型，建筑可进一步精细化实现分层分户模型，并且进行室内三维建模；地下部分主要指地下空间的三维重建，包含地铁、人防工程、地下管线和普通地下空间。三维数据按照表现细节和表达内容的差异，分为不同层级和不同类别。

图4 三维数据结构图

2.9 内业与外业数据整合

对于内业已有数据成果与外业采集的信息，可采取ArcGIS 10和CityMaker Builder 6等二三维地理信息化技术，依托内业制作的三维模型，通过唯一关联字段和地理空间位置完成外业采集的属性信息的关联与整合，质检合格后统一整理入库，建立内外业一体的数据整合成果数据库。

具体技术实现如下：

(1)将未贴图的三维结构模型在CityMaker Builder6中进行整合。

(2)从三维场景数据导出MDB数据文件，包含三维模型数据的中心点坐标信息及三维模型名称(BuildingID)。

(3)将MDB数据文件导入到ArcGIS中，以X插入点为x值，以Y插入点为y值。

(4)将文件由CGCS2000转为北京地方坐标系。

(5)根据空间位置挂接房屋普查数据中的项目或小区名称、地址、地上层数、地下层数、房屋类型、使用类型、竣工年代信息，无法挂接的在备注中填写原因。

(6)进行两级检查并对问题进行修改。

(7)形成dbf格式的成果，成果中BuildingID作为三维模型的唯一编码。

3 二三维GIS展示应用系统

3.1 系统技术路线

系统平台采用分层架构，各层次之间功能独立且耦合度低，每层再划分独立模块，组件化封装，实现不同模块之间的分离，提高开发效率，增强系统的扩展性，提高系统的稳定性和可维护性，同时安全保障体系和运维保障体系不可或缺。技术架构如图5所示。

注：HTML是超文本标记语言；CSS是层叠样式表；JavaScript是爪哇脚本；Vue是用于构建用户界面的渐进式框架；J2EE是为大企业主机级的计算类型而设计的Java平台；SSM(SpringMVC、Spring、MyBatis)是由轻量级的Java开发框架Spring、SpringFrameWork的后续产品Spring MVC、基于Java的持久层框架MyBatis组成的三大框架的整合框架；WebServer是网页服务器。

基础层是系统运行的前提，包括网络、操作系统组成的运行环境，以及数据库和WebServer(网页服务器)，其中数据库为PostgreSQL[自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统)]。WebServer采用Tomcat+Nginx(Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器；Nginx是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件代理服务器。)。

支撑层包括二维GIS服务引擎和三维GIS引擎。用于构建集中管理的、支持多用户的、具备高级二三维GIS功能的企业级二三维GIS应用与服务。

业务层是基于J2EE SSM[J2EE是为大企业主机级的计算类型而设计的Java平台；SSM(SpringMVC、Spring、MyBatis)是由轻量级的Java开发框架Spring、SpringFrameWork的后续产品Spring MVC、基于Java的持久层框架MyBatis组成的三大框架的整合框架]框架开发，SSM框架由SpringMVC、Spring、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。

表现层是基于HTML(超文本标记语言)、CSS(层叠样式表)与JavaScript(爪哇脚本)进行开发。通过Vue(用于构建用户界面的渐进式框架)的组件机制对前端页面进行组件化拆分，提高页面的响应效率与用户的交互体验。

3.2 系统功能实现

系统实现二三维地图浏览、地上地下、室内室外、分层分户等各种二三维展示功能。同时可查看楼栋及分层分户属性信息、楼盘表、使用情况、产权情况、物业管理等具体信息。

基于核心区1 km2试验区范围内的三维空间立体模型，可将相应关键属性信息赋予三维模型上，主要以土地用途、规划用途、主要权利人性质、楼幢地下空间进行分类，按照土地数量、土地面积、楼幢数量、楼幢建筑面积、楼幢地下层数等主要属性指标统计分析，便于直观便捷查询或浏览目标，用于领导决策或热点区域分析。

4 结束语

首次尝试对北京市中心城区的核心区1 km2试验区范围内的空间资源，进行多维多角度摸底，整合试验区范围内全息三维模型数据和各类专题数据，构建二三维数据信息资源库，搭建核心区空间二三维一体化展示平台。建设成果为后期大规模开展核心区房屋建筑空间边界和权属底数的摸底提供了解决方法和工作思路，为核心区空间资源摸底专项工作打下坚实数据基础与信息化基础。但系统建设层面更多侧重展示核心区空间二三维一体化信息，对于融合多部门、多维度的数据进行统计分析、动态感知以及智能管控关注较少。未来须结合核心区尽可能多的相关各部门信息数据，比如覆盖政务和社会大数据(交通、教育、医疗、公共设施、文化设施等)，实现人、地、房、事、物、组织等基础数据深度融合，对建筑、社区、街区等不同空间尺度城市运行状态进行实时感知和响应，推动核心区全时全域动态感知与智能分析，并继续探索与BIM结合的二三维一体化的应用场景，摸索出一条有效的数字孪生城市发展路径，同时不断尝试与物联网、大数据、人工智能、5G等最新技术的互补融合，提升仿真预测和虚实融合互动能力，助力孪生城市的协同“共智”[11]。