基于多源數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇水淹模擬與分析數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法

楊溯，侯妙樂，馬文武

(北京建筑大學，北京 100044)

1 引言

隨著三維激光掃描技術的發(fā)展，由于其快速、精確、無接觸測量等優(yōu)勢，在眾多領域均被廣泛應用［1］。近年來，有研究者利用三維激光掃描技術對城市的市政道路路面進行了采樣測量［2］。還有學者利用三維激光掃描能夠在城市中復雜的環(huán)境下測量，將各類建筑物，不規(guī)則的空間實體的這一技術特點，實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)對建筑物的三維建模，精確完整地在計算機中重構(gòu)成三維模型，然后對三維點云進行后處理，實現(xiàn)三維量算，仿真，模擬及檢測等功能［3］。

而城市內(nèi)澇是由于短時間內(nèi)強降水量或持續(xù)性降水量超過城市的排水能力導致城市內(nèi)產(chǎn)生積水災害的現(xiàn)象［4］。為了減小城市內(nèi)澇對人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懀瑖鴥?nèi)外學者進行了城市內(nèi)澇水淹模型的研究，以便在城市內(nèi)澇發(fā)生之前發(fā)出預警。例如，印度中尺度預報國家中心將中尺度預報模式與GIS結(jié)合，利用GIS的可視化和空間分析功能制作內(nèi)澇災害分析圖［5］。在美國，有學者集成精細DEM模型，建立了基于GIS的PRISM氣候分析系統(tǒng)，同時用來分析城市內(nèi)澇等水文災害［6］。國內(nèi)學者利用GIS的空間分析技術，結(jié)合城市地理數(shù)據(jù)庫和數(shù)學計算模型及城市暴雨強度經(jīng)驗公式，建立了城市內(nèi)澇災害分析模型［7，8］。而這些模型能夠準確預測城市內(nèi)澇發(fā)生的基礎則是對城市內(nèi)澇產(chǎn)生影響的地理數(shù)據(jù)。因此，本文提出了一種基于多源數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇水淹模擬數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法。該方法首先對影響城市內(nèi)澇發(fā)生的地理要素進行了需求分析，然后從三維激光掃描獲取的精細地面點云數(shù)據(jù)中進行了特征提取，并以靜態(tài)GPS及全站儀數(shù)據(jù)作為補充，以保證數(shù)據(jù)的準確性與全面性。最后利用ArcGIS10.0中的ETL Tool工具生產(chǎn)了可供城市內(nèi)澇水淹模擬的基礎數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)采集方法

2.1 數(shù)據(jù)采集類型

城市內(nèi)澇水淹模擬模型是一個基于GIS空間分析的綜合模型。該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數(shù)學計算模型［9］。因此，城市內(nèi)澇水淹模擬需要采集對地表匯流產(chǎn)生影響的地理要素。按照地理要素的不同類別可以分為:點狀地理要素，即造成水流改變和匯流方向改變的點;線狀地理要素，即地表高程突變邊;面狀地理要素，即不同類型的下墊面或改變水流方向的面。這些數(shù)據(jù)是城市內(nèi)澇水淹模擬與分析的前提條件，它們?yōu)槌鞘袃?nèi)澇發(fā)生區(qū)域的預警提供重要的基礎數(shù)據(jù)。其中，不同模型的數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)采集類型的對應關系如表1所示。

分析模型與數(shù)據(jù)采集類型的對應關系 表1

2.2 數(shù)據(jù)采集流程

由于三維激光掃描數(shù)據(jù)所獲取的點云數(shù)據(jù)為相對坐標，為了能夠與地下排水管網(wǎng)的測量數(shù)據(jù)以及利用靜態(tài)GPS和全站儀獲取的補充數(shù)據(jù)相匹配，所以在數(shù)據(jù)采集過程中還需要設立控制點，使點云數(shù)據(jù)的相對坐標轉(zhuǎn)換為絕對坐標。首先利用三維激光掃描儀對研究區(qū)域中進行掃描，并設立標靶點。然后，利用靜態(tài)GPS測定標靶點坐標。在內(nèi)業(yè)處理中，通過全站儀測得的控制點坐標與三維激光掃描數(shù)據(jù)中的標靶點坐標進行匹配，將點云數(shù)據(jù)的相對坐標轉(zhuǎn)換為絕對坐標。

在靜態(tài)GPS與全站儀測繪中，主要測定雨水篦、封閉空間的出水口、房屋及高架橋的下水立管等三維激光掃描中難以獲取的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的具體流程如圖1所示:

圖1 數(shù)據(jù)采集流程圖

3 實驗

3.1 實驗區(qū)

實驗區(qū)為石景山金安橋區(qū)。金安橋位于北辛安路北端，為一座鐵路橋，北鄰阜石路，距離地鐵1號線西端終點站蘋果園站約 1.4 km。橋上為鐵路，橋下為雙向四車道柏油馬路。金安橋曾在2012年7月21日北京暴雨時發(fā)生嚴重城市內(nèi)澇(如圖2所示)。測量區(qū)域主要包括石景山金安橋區(qū)的三維激光掃描測繪以及周邊 4 km2內(nèi)影響匯水和地表徑流的點、線、面等地理要素的全站儀測繪。

3.2 數(shù)據(jù)處理

(1)數(shù)據(jù)生產(chǎn)

在三維激光數(shù)據(jù)內(nèi)業(yè)處理中，需要先對點云進行拼站，然后利用標靶點和與其對應的靜態(tài)GPS測得的坐標進行坐標轉(zhuǎn)換。圖3為三維激光掃描在金安橋區(qū)域獲取的某站數(shù)據(jù)。由于在掃描過程中，往來的行人及車輛會對點云數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量噪聲，因此還需要對點云數(shù)據(jù)進行去噪。再次，利用Geomagic 2010商業(yè)軟件通過手動選取的方法在點云模型中按照不同類別提取感興趣的幾何特征三維坐標，圖4為提取的某條馬路牙邊界線。最后利用這些坐標直接在AutoCAD中進行繪制，并將全站儀測得的補充數(shù)據(jù)加載到CAD中。

圖3 金安橋區(qū)某站激光掃描數(shù)據(jù)

圖4 馬路牙線邊界提取

(2)數(shù)據(jù)交換

為了將獲取的CAD數(shù)據(jù)用于城市內(nèi)澇發(fā)生區(qū)域進行預測，還需要使CAD數(shù)據(jù)與ArcGIS數(shù)據(jù)進行交換。本文采用基于ArcGIS中ETL的方法進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，使AutoCAD中*.DWG格式的文件轉(zhuǎn)換成為ArcGIS中的*.shp文件。數(shù)據(jù)交換主要包括以下4個階段:

①CAD修圖:去除CAD圖中的地圖標識和較小地物，并對數(shù)據(jù)按照點、線、面地理要素分為三層。然后按照城市內(nèi)澇地形測量數(shù)據(jù)采集原則，對同一種地理要素，不同地物類型進行更細的分層。圖5為提取出的建筑物邊界及圍墻信息，圖6為馬路邊界線信息。

圖5 建筑物圍墻信息

圖6 馬路邊界信息

②DWG－SHP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:利用ArcGIS中的ETL工具對數(shù)據(jù)進行分層并轉(zhuǎn)換為.shp文件。

③數(shù)據(jù)處理:在ArcMap中對數(shù)據(jù)進行精細修圖，并對點進行高程賦值，對多段線及多面體的定點進行高程賦值。高程賦值需要先將點轉(zhuǎn)換為柵格，可利用ArcToolbox中的“point to Raster”可將點shapefile轉(zhuǎn)化為Raster，再將點的高程賦給每個柵格。然后，根據(jù)ArcToolbox中的“InterPolate shape”將每一個柵格值賦給建筑、馬路等結(jié)點，其中要求數(shù)據(jù)類型為PolyLineZ。

④數(shù)據(jù)檢查:將數(shù)據(jù)導入ArcSence中進行數(shù)據(jù)檢查，主要檢查數(shù)據(jù)中各地理要素的高程是否合理以及各地理要素之間的地理相關性是否正確。

3.3 實驗結(jié)果

經(jīng)過上述處理后，獲取了金安橋及其周約邊4 km2內(nèi)影響水流及匯水的所有點、線、面地理要素。其中點狀要素包含建筑物及高架橋落水管高程、離散點高程;線狀要素包括圍墻、馬路牙等;面狀要素包括建筑、綠地等。在ArcScene中，利用上述地理要素的高程屬性，對數(shù)據(jù)進行可視化，其結(jié)果如圖7所示。圖8為通過點云數(shù)據(jù)制作的金安橋虛擬模型。

圖7 數(shù)據(jù)可視化

圖8 金安橋模型

4 結(jié)語

本文針對城市內(nèi)澇水淹模擬中的數(shù)據(jù)需求問題，以三維激光掃描數(shù)據(jù)為主，全站儀測繪數(shù)據(jù)為補充，論述了多源數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇模擬與分析的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法。最后，生成了可用于城市內(nèi)澇水淹模擬與分析的基礎數(shù)據(jù)。利用多源數(shù)據(jù)對城市內(nèi)澇水淹模擬與分析數(shù)據(jù)生產(chǎn)極大地減少了外業(yè)工作量，削弱了天氣等因素的影響，提高了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的效率，也保證了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的準確性與全面性。

［1］ 趙思健.GIS模型在城市內(nèi)澇災害分析、評估和對策中的應用［D］.汕頭:汕頭大學，2003.

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