一種城市建筑體量自動計算方法

何 騫 吳幼絲

(廣州市城市規劃勘測設計研究院, 廣東 廣州 510060)

0 引言

自習總書記提出“城市管理應該像繡花一樣精細”的總體要求以來,信息化技術作為數字化城市管理最為重要的支撐[1],對種類繁多且體量巨大的城市數據進行信息分類、統計分析與整合,實現數據的程序化、標準化。建筑數據作為城市數據的重要組成部分,是人文、經濟等其他各類城市數據的空間載體,可反映各類城市信息的空間分布和時間演化情況,本文針對城市建筑數據進行研究。

目前,城市建筑數據管理主要有兩個難點:一是數據獲取,主要表現為城中村建筑遮擋嚴重且違建加建現象較多,變化周期短而摸查難度大,難以得到業主普遍支持;二是數據分析,主要表現在建筑數據體量巨大,分析指標類型繁多,對于針對性需求往往需要投入大量的人力物力進行分析,復用性極差。傳統的建筑數據獲取主要依賴于地面實地量測手段,這種方式成本高昂、容易受阻且更新周期長,對于發生變化的建筑難以及時發現,且僅形成單一的圖形與數據成果,未進行集成化信息管理,無法滿足精細化管理需求。

針對上述問題,本文利用低空無人機傾斜攝影方式克服傳統的入戶難、效率低、時效差等數據獲取難題,結合傾斜三維模型特點和建筑數據分析需求構建建筑矢量數據庫,進而基于矢量驅動實現城市建筑體量的快速動態分析計算,改善數據分析困難現狀,形成了一套城市建筑數據獲取、處理和分析的方案,并進行了實驗驗證。

低空無人機傾斜攝影能夠形成精細的三維模型[2],近年來在1∶500地形圖要素采集[3-4]、電力巡查[5-6]、監測[7-8]、工程應用[9]、規劃[10]、建筑巡查[11]等方面取得了較多進步。但在建筑數據信息化、統計分析等方面對傾斜攝影模型應用潛力的挖掘仍然不足。

本文從面向城市管理應用的研究盲點建筑體量評估出發,提出一種矢量驅動的自動快速計算方法,并應用于廣州市番禺區城市管理,構建數字城市復雜大場景三維模型,進行建筑物圖元具象分割,并擴充建筑信息,形成建筑數據庫,快速動態計算建筑體量,平均計算一宗建筑體量的效率為0.2 s。

1 技術思路與方法

本文的總體路線如圖1所示。

圖1 建筑模型構建與體量自動快速計算總體路線

1.1 傾斜三維模型構建

通過傾斜攝影獲取城市建筑模型是一種非接觸式的采集手段,具備快速靈活的優勢。城市建筑一般分布較為密集,高低錯落,結構復雜,基于其傾斜三維模型進行建筑數據獲取與分析,往往需要具備較高的精細度,最大限度避免粘連現象,位置準確。

1.1.1實地標志布設

為確保傾斜三維模型具有足夠的精度,本研究采用角點布設法進行實地標志布設,即在區域網凸角轉折處和凹角轉折處布設平面點,其他位置均勻布設,距離控制在200～300 m之間,如圖2所示。為確保布設點的精度,每個像控點均應有兩次獨立的觀測結果,且平面坐標較差σx,y≤3 cm,高程較差σz≤5 cm,在限差內取平均值作為像控點的平面坐標和高程。角點布設法對于不同形狀的作業區域都具備穩定的控制效果,滿足精度要求的平面點資源可以重復利用。

圖2 像控點布設位置示意圖

1.1.2多視影像采集與精細化建模

在高精度地面標志的基礎上,本研究通過以下措施確保模型的精度滿足要求。

(1)提高像片的地面分辨率

高分辨率影像具有更好的判讀條件,本研究為確保多視影像采集的地面分辨率不低于地面2 cm,針對實驗區多為城中村低矮建筑,部分為100～120 m高層建筑的情況,搭載型號5100X5索尼相機,設定航高為80～100 m進行影像采集。

(2)減小鏡頭畸變,適當增大影像重疊度

無人機航攝采用的相機在糾正過程中會產生糾正誤差,且畸變和誤差在邊緣部分更加嚴重。為了解決這一問題,本文研究加大像片重疊度到75%～85%,進行畸變糾正后,盡可能使用像片中心部分的影像。

(3)控制空三精度

空中三角測量通過整體區域網光束法平差,整合相機畸變、同名點匹配誤差、像控點聯測誤差、影像位姿誤差、像控點誤差等多方面的影響,使其最小化,得到重投影誤差最小的空三成果。因此,空三的精度反映了前期數據采集的整體精度水平,本研究控制像控點重投影誤差小于1個像素。

1.2 面向城市建筑管理需求的建筑體量自動快速計算

城市建筑管理主要以棟數、結構、層數、建基面積、建筑面積、地理位置等信息為興趣點,本研究通過高精度的城市建筑傾斜三維模型,結合需求進行矢量化并構建數據庫,數據庫主要分為幾何信息(建基面積、建筑面積)和屬性信息(結構、層數、門牌地址)。其中,建筑面積自動計算主要通過以下方式獲得:(1)識別矢量化后的結構，如建基線、分層線、飄樓線、陽臺線等線型,自動構建相應矢量面,根據規范計算建筑面積;(2)讀取結構注記獲取層數信息,統計該建筑結構總建筑面積;(3)根據建基線與其他結構矢量線的相交關系,確定同一棟城市建筑所有的結構矢量面,統計所有結構總建筑面積,并自動賦予棟號,形成矢量數據庫幾何信息成果;(4)任意劃定城市建筑矢量數據庫成果統計范圍閉合線,獲得該范圍內所有城市建筑的總建基面積與總建筑面積,即建筑體量,同時形成該范圍內每一棟城市建筑的建筑面積明細。

1.2.1城市建筑矢量化

本研究中城市建筑矢量化主要通過清華山維軟件(EPS)實現:首先,采用三維測圖模塊讀取高精細的三維模型數據;然后,通過搭載的基礎測繪模塊啟用居民地工具欄的建基線、飄樓線、分層線、陽臺線等繪圖功能,即可根據三維模型的房角點勾勒城市建筑的主體輪廓基底矢量線,同時進行屋檐矯正,正確切準分層線、陽臺線的具體位置,標注層數結構,以準確反映建筑物的總體結構。

城市建筑矢量化關系到建筑體量計算的準確性,需要做到以下三點:(1)房角點捕捉準確;(2)建筑物結構區分正確;(3)結構矢量閉合或者圍合的面閉合,如建基線閉合、飄樓線與建基線形成閉合面。

完成后需通過質檢,對自動懸掛點、交叉點、重復點、斷點等進行檢查,及時更新更改后的矢量狀態。

1.2.2城市建筑面積自動計算

本研究中城市建筑面積計算主要通過編寫EPS計算腳本實現:首先,識別建基線、分層線、飄樓線、陽臺線等線型,根據線型形成最小圍合面，如一般房屋面、房屋分層面、飄樓面、陽臺面等(如圖3陰影部分);然后讀取最小圍合面內的結構層數注記,自動計算最小圍合面的建筑面積;最后,根據每棟建筑僅有一條建基線,與其相交的其他結構為同一建筑物,賦予同一編號,同時進行面積疊加,自動計算該棟建筑的總建筑面積,具體算法如圖4所示。

圖3 結構面示意圖

圖4 城市建筑面積自動計算流程圖

1.2.3城市建筑體量自動計算

本文提出的方法在自動計算城市建筑面積的同時,根據同一建筑物不同結構的拓撲關系附加同一棟號屬性,形成矢量數據庫,獲取結構、層數、棟號、建基面積、建筑面積等信息。

在此基礎上,城市建筑體量自動計算主要通過劃定任意統計范圍閉合線(如圖5范圍一、二、三所示),根據閉合線與矢量數據庫成果的拓撲關系判別,自動識別閉合線范圍內的建筑物,并進行遍歷輸出范圍內所有建筑物的幾何信息與屬性信息，如層數、結構、建基面積、建筑面積等,同時統計總棟數、總建基面積、總建筑面積,即建筑體量,具體算法如圖6所示。

圖5 城市建筑體量統計范圍線劃定示意圖

圖6 城市建筑體量統計算法示意圖

2 成果應用案例

2018年底,廣州市開始計劃進行轄區內建筑物調查與入庫,調查以街道為主要實施主體,難度大、工期緊、任務繁重,簡單粗放的現場摸查難以快速得到群眾的普遍支持,以無人機為代表的傾斜攝影技術以其動態、快速、高效地通過非接觸式測量的優勢成為輔助摸查建筑物,創新城市管理模式的必然手段。

本文以番禺區某街道建筑物調查項目為例,項目總面積為11.8 km2,利用購置的哈瓦無人機進行作業,每個鏡頭相機分辨率為6 000×4 000,總像素為1.25億。作業航高為80～100 m,航向重疊度80%,旁向重疊度80%,地面采樣間隔為2 cm,形成建筑模型如圖7所示。基于建筑模型進行矢量驅動下的建筑體量自動快速計算,形成包含建筑結構、層數、建基面積、建筑面積等屬性的數據庫成果與統計結果。

圖7 本文研究所采集和構建的建筑模型

2.1 精度驗證

通過人工入戶測量結果進行檢核,對700多宗建筑進行建筑量面積誤差率統計,最小值為0.009 4%,最大值為15.6%,平均值為3.4%,標準差為3.4%,具體如圖8所示。

圖8 面積誤差比率分布圖

其中,部分面積誤差比率較大，主要由于密集房屋部分隱蔽不可見或不清晰，無法辨認,建筑內部如果存在夾層,本文傾斜建模的方式無法進行感知。

2.2 效率驗證

在精度方面本文方法與現場測量入戶相比,雖然不具備優勢,但基本上滿足城市管理的需求,且執行難度低,另一方面在效率上具有明顯優勢,例如，在建筑體量自動快速計算方面,采用Win10系統、Intel(R)Core(TM)i7-9700K CPU、32 GB RAM 配置的計算機進行計算,平均計算一宗建筑體量的效率為0.2 s,具體計算體量與耗時如表1所示。

表1 建筑體量自動快速計算效率表

通過項目對比,本文方法與傳統方法在人員效率、成本、工期、適用性、精度、施行難度、數據優勢等方面進行對比,結果如表2所示。

表2 本文方法與傳統測量方法效率對比

3 結束語

本文提出的建筑體量自動計算方法準確快捷,容易操作,顯著減少了人工外業測算面積的工作量。建筑體量自動快速計算方案,依托城市管理沙盤數據——高精細建筑模型,一次性采集,同步建立建筑圖元屬性數據庫,輸出建筑體量明細與統計值,成果形式豐富多樣,計算過程自動化程度高,在精細化管理、動態化日益迫切的城管管理中,對于城管快速把握建筑詳細信息、統計信息、現勢情況有著重要指導意義。