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基于BIM和GIS的數據協同體系研究

2024-12-06 00:00:00吳崢
互聯網周刊 2024年24期

摘要:隨著信息技術的飛速發展,建筑信息模型(building information modeling,BIM)與地理信息系統(geographic information system,GIS)的融合應用越來越廣泛。將BIM數據與GIS數據進行有效協同,能夠充分發揮兩者的互補優勢,提升基礎設施項目的數據管理水平和決策效率。本文提出了一種實現BIM與GIS數據協同的關鍵技術,并通過實際案例驗證其可行性和應用價值。

關鍵詞:BIM;GIS;數據協同

引言

在基礎設施項目的全生命周期管理中,BIM憑借其強大的三維建模和數據分析能力發揮著舉足輕重的作用,但BIM主要聚焦于建筑內部的微觀信息,對周圍環境缺乏宏觀的說明。GIS則專注于整合多種地理空間信息,為城市規劃、環境監測和災害預警等領域提供大尺度宏觀環境空間數據管理與分析的強大支持,而對于建筑內部信息的表達,GIS相對薄弱,精細化管理的需求很難得到滿足[1]。

本文針對BIM數據與GIS數據在基礎設施產業的協同方法進行了深入探討,并提出一種通用的方案,將自研BIM數據和商業BIM數據轉換為與GIS數據標準兼容的格式,并在統一的三維地球場景中進行融合展示。同時,針對大場景模型加載時間過長、系統崩潰等問題,構建LOD(level of detail)空間層級架構,實現高效加載與渲染,對3D場景進行分組處理。該方案解決了BIM與GIS在數據標準、數據結構、數據處理流程等方面的差異問題,并在實際案例中進行了驗證[2-3]。

1. 數據協同現狀及問題

1.1 BIM+GIS數據協同的技術進展

(1)數據交換與互操作性。近年來,隨著IFC(industry foundation classes)等標準的推廣,BIM與GIS數據之間的交換與互操作性得到了顯著提升。通過開發專門的轉換工具或插件,可以實現BIM數據向GIS平臺的無縫導入,同時保留大部分關鍵信息,如幾何形狀、材質屬性、空間關系等。

(2)數據融合與集成。為實現BIM與GIS數據的深度融合,研究者們探索了多種數據融合技術。這些技術包括但不限于:構建統一的數據模型或本體論以實現語義層面的融合;利用云計算、大數據等技術提升數據處理與分析的智能化水平;開發專門的數據可視化工具與平臺,以便用戶能夠直觀地理解和交互BIM+GIS數據[4-5]。

1.2 BIM+GIS數據協同存在的問題

(1)數據格式與標準不統一。采用不同數據格式、不同標準的各種BIM軟件、GIS平臺,導致資料共享、協同困難。

(2)數據精度與一致性不高。在數據轉換和整合的過程中,幾何信息和屬性信息的丟失或不一致,都有可能發生[6]。

(3)技術成熟度不高。盡管BIM與GIS的集成化研究已取得一定的進展,但總體技術成熟度仍須提高,尤其是軟件的兼容性、資料處理效率等在實際應用中還有待解決[1]。

2. 基于IFC與3D Tiles標準的BIM與GIS數據融合

2.1 數據協同體系框架

BIM與GIS數據協同圍繞IFC或自研數據格式與3D Tiles標準展開,旨在通過標準化的數據轉換與處理流程,實現BIM與GIS數據的無縫對接與高效利用。體系框架主要包括數據源層、轉換處理層、數據存儲層、服務應用層四個層次。

(1)數據源層。作為數據協同的起點,該層包含BIM數據源(基于IFC標準)與GIS數據源。BIM數據源提供建筑物的詳細幾何、屬性及語義信息;GIS數據源則包含宏觀地理空間數據,如地形、地貌、交通網絡等[7]。

(2)轉換處理層。該層是數據協同體系的核心,負責將BIM數據源中的IFC數據或自研數據轉換為適合Web端渲染的中間格式(如GLTF),并進一步轉換為3D Tiles格式以優化加載效率。同時,對屬性數據進行結構化處理,確保其與幾何數據的關聯性和一致性。轉換過程中,需采用先進的算法和技術手段,以最大限度地保留原始數據的信息量和精度。

(3)數據存儲層。該層負責存儲轉換后的3D Tiles模型數據、屬性數據,以及可能的其他輔助數據,如元數據、索引信息等。數據存儲須考慮數據的可擴展性、安全性和可訪問性,以滿足不同應用場景下的數據需求[8]。

(4)服務應用層。作為數據協同體系的最終輸出端,該層提供基于Web的3D可視化服務、數據查詢與分析服務、API接口等。用戶可通過瀏覽器或其他客戶端軟件訪問這些服務,實現BIM與GIS數據的協同展示、交互操作及數據分析等功能。

2.2 關鍵技術與方法

研究并開發高效的IFC或自研數據到3D Tiles轉換工具或算法,確保轉換過程中數據的完整性和一致性。轉換過程中主要處理幾何信息的精確表達、屬性信息的結構化存儲、數據結構的優化等問題。下面重點介紹BIM數據與GIS數據融合的處理方式,整體數據轉換技術路線如圖1所示。

2.2.1 數據解析

(1)IFC文件解析

工具選擇:使用IFCOpenShell庫對IFC文件進行分析。IFCOpenShell是開源的IFC處理工具,可以讀操作IFC文件,從中提取幾何信息和屬性資訊。

解析過程:通過C# OpenShell所提供的API,如loadModel()函數將IFC文件加載到內存中,使用getEntities()方法獲取所有IFC實體,在引擎中提取到的信息都有相應的類型進行存儲。

(2)OBJ與GLTF格式轉換

OBJ 格式轉換:解析后的IFC文件將幾何信息轉換成OBJ格式。OBJ格式是一種只包含幾何信息而不包含材料和紋理信息的簡單3D模型文件格式。通過IFCOpenShell的轉換工具或者自定義腳本就可以實現這一步。

GLTF 格式轉換:將OBJ文件轉換成GLTF文件即可。GLTF是一種支持幾何體、材料、動畫、紋理等的Web輕量級3D格式。本步驟可使用OBJ2GLTF工具完成。

(3)3D Tiles格式轉換

工具選擇:使用Cesium的3D Tileset Generator工具(如Cesium-Tools包中的gltfTo3dtiles工具)將GLTF文件轉換為3D Tiles格式。

(4)自研數據格式轉換

用戶輸入路橋隧建模所需的參數,通過自研的路橋隧API能夠實現將自研數據格式轉換成3D Tiles格式。

2.2.2 數模分離策略

制定數模分離的實施方案,明確幾何數據與屬性數據的分離原則、存儲方式及關聯機制。通過合理的數模分離策略,提高數據的可管理性、可維護性和可重用性[9-10]。

2.2.3 數據優化與壓縮技術

采用圖像壓縮、幾何壓縮及數據索引技術,對3D Tiles模型數據進行優化處理,以減少數據傳輸量、提高加載速度和渲染效率。

2.2.4 服務接口與API設計

設計標準化的服務接口和API,確保不同系統之間的數據交換與共享。服務接口需遵循國際標準和行業規范,具有良好的兼容性和可擴展性[10]。

3. 應用案例

獨庫公路是天山中部連接北疆和南疆的綜合運輸大動脈,主線橋梁(含互通區主線橋)全長24323.5m/27座,隧道全長24430.5m/8座,橋隧總長48754m,占比58.90%;通道39座(橋式通道11道,涵式28道),涵洞16道,互通1處,服務區2處,停車區2處。

基于BIM+GIS數據融合需求,自研了設計成果數字化交付系統,功能包括坐標系配置、地理信息圖層、地形、導入路線、橋梁3D建模等功能。下面基于該系統進行BIM+GIS數據融合案例應用。

3.1 數據準備階段

模型創建:輸入道路、橋梁、隧道中所有必要的幾何信息和屬性信息,程序內部將對接IFC標準,將模型生成為IFC格式。

3.2 數據轉換階段

使用圖1所示技術路線,并Cesium的API對GLTF文件進行預處理,如設置模型的LOD(Level of Detail)等級。

環境配置:安裝配置IFCOpenShell、OBJ2GLTF、Cesium等工具,確保這些工具能正常運行,并準備好腳本或指令行參數,以便進行轉換。

格式轉換:根據以上技術細節中的步驟,IFC文件依次轉換為OBJ文件、GLTF文件以及3D Tiles格式。在轉換過程中,要確保數據的完整性和準確性,對每一步的輸出結果都需要密切關注。

錯誤處理:文件損壞、格式不兼容等各種問題都可能在轉換過程中遇到。對于修復損壞的文件、使用其他工具進行轉換等,都需要準備相應的錯誤處理機制。

3.3 數據集成與展示階段

Cesium平臺配置:對于新的項目或場景,要對必要的參數及設置進行配置,如場景的坐標系、光照條件、攝像機位。

數據加載與測試:在Cesium平臺加載轉換后的3DTiles數據并進行試驗,試驗包含加載速度、渲染性能、交互功能等模型,保證各項功能正常運行,并滿足使用者需求。

優化與調整:根據試驗結果進行改進調整,優化模型。例如,優化加載速度、渲染性能,調整模型的LOD等級;以提供較好的視覺效果為目的,調整攝像機的位置和角度等。加載所有數據到Cesium平臺中。

本案例成功將自研BIM數據與商業BIM格式(IFC、Obj等)數據轉換為3D Tiles格式,實現了瀏覽、查詢、分析BIM在Cesium平臺上的功能。實驗結果顯示,3D Tiles格式在穩定性、加載速度和渲染表現上都比其他數據格式更好。另外,通過解析各類數據格式,保留模型的語義信息與造型數據,實現查詢BIM屬性和展示關聯關系,有力地支持了BIM與GIS的融合。

結語

本文闡述了BIM數據和GIS數據融合的實際流程,并通過案例對技術路線進行了可行性驗證,但本文所用的Cesium引擎相比其他引擎存在一些差距,仍有較大的優化空間,今后還將繼續探討更多的BIM及GIS集成方法和應用場景,提升技術路線的適用場景。

參考文獻:

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[8]唐欽.人工智能背景下圖書館數據集成研究[J].科技資訊,2024(10):231-234.

[9]姜佩奇,伍杰,劉輝,等.基于BIM的數字孿生水利工程輕量化技術研究[J].人民黃河,2024,46(05):133-137+144.

[10]李德旭,喬文靖,王元戎,等.基于三維協同的公路工程BIM正向設計研究[J].科技通報, 2024, 40(7):8-14.

作者簡介:吳崢,碩士研究生,工程師,849497191@qq.com,研究方向:技術研發。

基金項目:中交集團工程軟件技術研發中心專項課題——中交集團工程軟件開發能力建設(編號:RP2022015111)。

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