基于CityEngine的城市三維模型構建方法與問題分析

段雅萍，郝連秀，王瑞富，李家貴

（1.山東科技大學 測繪科學與工程系學院，山東 青島 266590；2.國家測繪地理信息局 第二地理信息制圖院，黑龍江 哈爾濱150081）

基于CityEngine的城市三維模型構建方法與問題分析

段雅萍1，郝連秀2，王瑞富1，李家貴1

（1.山東科技大學 測繪科學與工程系學院，山東 青島 266590；2.國家測繪地理信息局 第二地理信息制圖院，黑龍江 哈爾濱150081）

以傳統手工建模方式為主的建模手段存在周期長、工作量大、成本高等缺點，制約了數字城市的發展。在分析數字城市和三維GIS的基礎上，設計了基于CityEngine的三維建模解決方案，通過程序化的規則實現了高效、批量建模，并總結了一 套通用的建模技術流程。結合實際案例分析了建模過程中存在的問題，并從底圖數據處理、建筑物紋理獲取和模型表達優化等方面給出了相應解決方案，最后以青島市唐島灣地區為示范區進行了三維建模。

CityEngine；三維建模；CGA規則；模型優化；批量

隨著人們關注度的不斷提高，3DGIS技術得到迅速發展，國內一些城市已經開始建立基于3DGIS的數字城市系統[1-3]。隨著城市規模的擴大，建模的數據量也在急劇增長，建模效率成為三維城市發展的瓶頸。傳統手工建模方式能得到逼真的三維城市效果，但需投入的經費和人力物力也非常巨大[4]；且得到的結果往往是“固化的”和“靜態的”，模型沒有建立與空間數據庫之間的聯系，也沒有設計規則與之匹配，雖然模型可以瀏覽，

但很難實現面積、體積計算等統計分析功能，以至于后續的功用有限，在城市規劃設計、審核和監管等工作中也很難充分發揮作用，所以傳統建模方式已不能滿足用戶的需求[5]。本文主要研究了ESRI公司三維建模軟件CityEngine的建模方法，給出了利用CityEngine進行高效、快速建模的技術流程，并針對建模過程中出現的問題，結合實際應用給出了解決方案。

1 CityEngine建模流程分析

CityEngine具有獨特的建模方式，它通過參數化的CGA 規則來創建模型，并可批量生成。由于CityEngine是ESRI ArcGIS軟件體系中的一部分，因此在建模時可直接使用現有GIS空間數據，關聯GIS數據的屬性信息，提高城市三維建模的效率[6-7]。

本文以青島市黃島區唐島灣地區的三維建模為例，建模流程如圖1所示。數據采集主要是收集DEM、影像、線劃圖等地形數據以及樓層高度、外部紋理等屬性數據；對于地形數據需進行匹配、疊加等處理，對于屬性數據需進行規范化整理并與矢量數據關聯；在此基礎上，構建規則，實現批量模型構建[8]。

1.1 數據采集

數據采集屬于模型的前期準備工作，不僅要收集相關數據，而且要根據后期建模需求進行處理。紋理數據本質上是一種屬性數據，但處理方法與其他數據不同，且對三維效果影響很大，所以本文從數據處理角度將數據分為基礎地理數據與紋理數據。

1.1.1 基礎地理數據

基礎地理數據主要包括建模地區的影像圖、DEM、房屋和道路等主要建筑物的底圖矢量數據和建筑物屬性信息等?；A地理數據采集與處理流程如圖2所示。

圖1 建模流程圖

圖2 基礎地理數據采集與處理流程圖

影像和DEM數據需要調整尺寸，統一坐標系與高程，轉換成tif格式后，才可加載到場景中作為地形圖層。綠化點數據、街道數據、房屋地塊數據，一般通過購買數字化測繪產品的方式得到；其屬性信息包括建筑物的樓層數、屋頂樣式、材質、道路寬度、名稱等，通過搜集相關資料或現場調查獲取，并與矢量數據關聯形成二維矢量數據。

為了與地形圖層匹配疊加，二維矢量數據需要具有高程信息，一般通過DEM插值獲取。本文采用ArcGIS相關工具處理，其中點要素直接基于DEM進行插值（Interpolate Shape工具）；線要素則需先將數據進行簡化（Simplify Line工具）處理，再進行插值；面要素相對復雜，一般是先將面要素轉換為點要素，并按點要素方式插值獲取高程，再將高程屬性信息以鏈接的方式傳遞給原始面，最后通過ArcGIS三維賦值工具實現面要素的三維轉化。

通過上述處理，DEM、影像、矢量數據等數據就具有統一的空間參考與高程信息，可作為基礎地理數據加載到CityEngine場景中。

1.1.2 紋理數據

紋理數據主要是指建模物體表面的彩色圖案，也可稱為紋理貼圖。紋理數據的采集與處理是三維建模中的一個關鍵環節，對于場景的整體效果和模型的細節展示都有重要作用，通常通過Photoshop進行處理。

本文通過實地踏勘唐島灣地區采集紋理素材，由于實地采集的紋理數據在分辨率、角度、尺寸、色調等方面不統一，不能滿足三維模型紋理貼圖的需求，所以需對原始數據進行處理。本文選擇Photoshop作為圖像處理工具對原始紋理數據進行處理，主要包括影像拼接、裁切、糾正、雜物消除、色調調整和分辨率調整等。為了后續規則調用方便，處理后的紋理數據需統一命名管理，最終得到滿足建模要求的正射紋理圖片數據集。

1.2 規則分析

CityEngine程序化自動建模是基于CGA規則定義了一系列的細節規則規定模型如何生成，越來越相近地迭代進化模型[9-10]。模型依據底圖矢量數據調用CGA規則文件生成。

圖3 基本規則示例

圖3a是一個基本的CGA規則，其中定義了屬性信息、起始規則、模型分割規則以及紋理的具體貼圖方法等。通過這個規則可以得到一個普通三維體，并賦予紋理。根據CityEngine參數化的規則編寫方式，在模型細節調整時，可直接修改模型參數，實現交互式的模型調整，如圖3b所示，groudFloor為一樓高度，height為整個建筑物高度，這些屬性都可以交互調整[11-13]。

CityEngine創建模型依托于底圖要素，而底圖要素未必都是規則形狀，因此在調用相同規則文件時，CGA規則會依據底圖自適應生成模型。圖4a是一組不規則的底圖，但應用相同規則生成的模型能反映其底圖特征，見圖4b，這實現了批量建模和規則復用，且與傳統模型復制有本質不同。

圖4 自適應生成模型

2 關鍵問題及解決方案

2.1 常見數據問題

CityEngine建模過程中，常見的數據問題包括地形、影像的疊加以及場景數據空間參考問題。

2.1.1 地形、影像的疊加

向CityEngine導入影像和地形數據時，經常會出現影像或地形不顯示或非正常顯示等問題。這主要是由影像和地形尺寸不符合要求或像素深度不匹配導致的，可按照以下步驟檢查并修改文件：

1）檢查影像與地形數據尺寸。CityEngine對影像和地形數據的大小有一定限制，一般要求單幅數據行列數在8 192×8 192以內，若超出可利用重采樣或裁切等方法對影像和地形進行處理。

2）檢查像素深度。CityEngine中DEM的像素深度為8位，沖突時把DEM存儲格式轉成8位即可調整像素深度。

2.1.2 場景數據空間參考問題

CityEngine是基于實際空間參考進行建模的，包括地形影像坐標、底圖矢量數據坐標和場景坐標。當三者的坐標系不匹配或空間位置偏差較遠時，則會提示加載的數據距離過遠，出現無法正常加載的情況。需要在數據導入場景前預處理，具體步驟為：

1） 將數據加載到ArcMap，檢查數據位置是否正確。

2）檢查數據的空間參考信息，CityEngine目前只支持投影坐標系，若參考信息為Unknown，則這時創建場景也不需要選擇坐標系。

3）檢查影像地形數據是否帶坐標信息文件。數據必須具有坐標信息，即.tfw文件，若沒有坐標信息，則必須通過GIS投影工具對其進行校正處理。

2.2 屋頂紋理數據提取

快速提取屋頂紋理，并與矢量數據進行匹配對于批量建模來說至關重要，是本文要解決的一個關鍵問題，可以歸納為4個關鍵點：①根據建模區域影像數據得到對應的建筑物屋頂的切片影像，即影像裁切問題；②底圖矢量數據所需屬性字段添加問題；③在CGA規則中檢索調用建筑屋頂紋理數據，即裁切后影像的命名問題；④規則編寫問題。對于①～③階段需要確定矢量數據每個要素對應裁切后影像起點坐標和尺寸，并實現基于每個矢量要素的影像裁切與命名，如果通過手工處理，過程繁瑣，效率很低。為簡化相應工作流程，本文引入一個影像裁切的ArcGIS工具，先基于二維矢量數據，得到建筑物平面輪廓；再應用ArcGIS基于形狀的影像裁切工具，從影像中裁得對應的區域并保存為圖片，該圖片即模型的屋頂紋理。

為了給模型精確添加紋理，需記錄紋理起始坐標，本文在屬性表中增加了5個字段，以X、Z記錄紋理起始水平坐標，以Xrange、Zrange記錄紋理范圍，以Material記錄紋理名稱，見表1。通過這種處理，模型屋頂紋理可與背景圖較好匹配。

表1 屬性字段添加

2.3 模型優化問題

通常模型越精細則越復雜，占用內存越多，導致顯示速度降低[14]。模型的復雜程度體現為模型面與節點的數量，CityEngine中的Cleanup Geometry規則函數、Cleanup Shape工具以及LOD機制可通過分級適應，優化模型，提高顯示效率。

2.3.1 Cleanup Geometry規則函數

建模過程中，經常會引入一些精細的外部模型或部件，由于其占用內存太大，需進行優化處理。通過規則將外部模型導入到CityEngine并利用Cleanup Geometry規則函數進行優化，可有效減少模型節點和面的數量，還可利用Cleanup Shape工具對模型進行優化。

2.3.2 LOD機制

LOD為多細節層次機制，主要是根據場景顯示需求，設置不同建筑物模型細節級別，在不影響三維場景顯示效果的前提下，減少內存占用量，使三維場景能流暢顯示。

在本示例中（圖5），設置了兩個顯示級別：LOD=0：代表較低級別，即調用復雜度低的規則，顯示較少的模型細節； LOD=1：代表較高級別，即調用相對精細的規則，顯示較多的模型細節。本文以模型的窗戶部件為例，可在屬性查看窗口看到LOD屬性。

圖5 模型優化對比圖

當LOD=1時，規則調用的是相對精細的模型，模型的細節顯示有2 466個面，這時模型較為精細，例如窗臺凸出，在近距離的模型展示中會有很逼真的效果。當LOD=0時，模型的細節顯示僅有324個面，這時CGA規則直接給模型貼上一個平面紋理，僅占用很少內存，在大范圍的三維場景中，顯示效率相對較快。

3 結 語

本文分析了基于CityEngine建模的相關問題，并給出了相應的解決方案，形成了一個比較可行的建模流程。基于本文提出的方案，以唐島灣地區為例，將CityEngine建模軟件與GIS數據相結合創建了三維模型，建模效率有很大提升。圖6為最終效果圖。

圖6 唐島灣效果圖

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P208

B

1672-4623（2017）05-0075-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.0052.3

段雅萍，碩士研究生，主要研究方向為GIS軟件應用與開發。

2016-09-07。

項目來源：全球變化與海氣相互作用專項資助項目 （GASI-02-YG-BC01）。