基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

陳曦

（四川九洲北斗導(dǎo)航與位置服務(wù)公司 四川省成都市 610041）

沙盤(pán)是城市規(guī)劃建設(shè)、數(shù)據(jù)信息標(biāo)記等必不可少的工具，隨著城市變遷，數(shù)據(jù)信息不斷增多，對(duì)沙盤(pán)收集和顯示功能的要求也在提高。實(shí)體沙盤(pán)模型顯示位置較少，修改次數(shù)有限，且部分沙盤(pán)與地理信息系統(tǒng)的連接不夠緊密，因此，本文提出將地理信息系統(tǒng)和數(shù)字孿生沙盤(pán)設(shè)計(jì)融合，利用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、地理信息系統(tǒng)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等，為數(shù)字孿生沙盤(pán)的應(yīng)用提供更多輔助。因此，本文對(duì)基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)設(shè)計(jì)與應(yīng)用的研究分析，也就具備重要理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

1 背景闡述

近年來(lái)，隨著智慧城市建設(shè)和數(shù)字化中心打造發(fā)展的如火如荼，越來(lái)越多部門(mén)強(qiáng)化了對(duì)數(shù)字交通體系、虛擬空間等的建設(shè)，數(shù)字化理念和智慧化平臺(tái)的融合連接，逐步成為數(shù)字交通發(fā)展的最佳途徑，在此背景下，數(shù)字孿生交通體系諸多技術(shù)的突破和飛躍，逐步成為城市建設(shè)的關(guān)鍵。與此同時(shí)，進(jìn)一步探究智慧城市建設(shè)過(guò)程中的交通仿真工具平臺(tái)研究設(shè)計(jì)與運(yùn)營(yíng)，其監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)、調(diào)查、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、管理、測(cè)試、驗(yàn)證等均是智慧交通、數(shù)字城市建設(shè)的關(guān)鍵，我國(guó)現(xiàn)階段絕大部分的地市級(jí)城市治堵緩堵技術(shù)等的投資較為充足，未來(lái)在智慧城市建設(shè)中基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)的應(yīng)用大有可為。因此，本文將地理信息數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生沙盤(pán)設(shè)計(jì)應(yīng)用聯(lián)合，也就具備重要價(jià)值。

2 地理信息數(shù)據(jù)預(yù)處理為數(shù)字孿生數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵技術(shù)

以某數(shù)字孿生沙盤(pán)建設(shè)工作為例，按照相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)要求，針對(duì)地理信息數(shù)據(jù)的類(lèi)型，采用調(diào)繪、數(shù)碼攝影測(cè)量等比較成熟的資料收集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、更新、生產(chǎn)和制作，為后續(xù)預(yù)處理提供條件。在建模理論的支撐下，數(shù)字孿生數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建包括物理行為研究無(wú)損數(shù)據(jù)測(cè)定技術(shù)、量化誤差與置信評(píng)估研究，且上述研究已取得一定進(jìn)展，將有助于模型參數(shù)的確定、行為約束的構(gòu)建以及模型精度的驗(yàn)證。在設(shè)計(jì)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)模型的過(guò)程中，數(shù)據(jù)類(lèi)型主要包括數(shù)字線劃地圖(Digital Line Graphic, DLG)數(shù)據(jù)、數(shù)字正射影像圖(Digital Orthophoto Map, DOM）數(shù)據(jù)、三維（3D)圖像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數(shù)據(jù)等。詳細(xì)論述整個(gè)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)模型建設(shè)步驟，其中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和地形模型數(shù)據(jù)預(yù)處理較為重要。數(shù)據(jù)預(yù)處理針對(duì)DLG 數(shù)據(jù)資料，在完成對(duì)數(shù)據(jù)的外業(yè)采集后，用專(zhuān)門(mén)的軟件對(duì)DLG 數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部的整理和處理。將DEM、DOM、DLG、激光掃描、CAD 圖等數(shù)據(jù)的空間參照系統(tǒng)一到2000 國(guó)家大地坐標(biāo)系（CGCS2000）或依法批準(zhǔn)的平面坐標(biāo)系中，進(jìn)行空間位置配準(zhǔn)。在此過(guò)程中，DOM 數(shù)據(jù)資料的采集主要集中在衛(wèi)星和航空影像上，通過(guò)拼接、勻色等處理，得到質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)。高分辨率的圖像資料包含的信息更加豐富且更直觀形象，是目前地圖背景資料的重要組成部分。在獲取DEM 數(shù)據(jù)資料的過(guò)程，以航片掃描的方法，引入了空間加密[1]，并依據(jù)立體效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，提取特征點(diǎn)、特征線，從而重建DEM 數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。針對(duì)已有的DEM 數(shù)據(jù)，對(duì)其格式進(jìn)行檢查，確保數(shù)據(jù)的有效性。如果數(shù)據(jù)不符合入庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)，則需要將.dem 格式、.asc 格式轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)格式。針對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容的差異性，將所有需要的各類(lèi)參數(shù)輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中。針對(duì)柵格數(shù)據(jù)的加載，需要考慮到分塊的大小和柵格金字塔的級(jí)別，圖1 即為數(shù)據(jù)預(yù)處理界面示意圖。

圖1：數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖

在數(shù)字孿生沙盤(pán)的地形模型數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，要確定地形表面的點(diǎn)P 在TS 中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)(u, v)，從而TS中的點(diǎn)(u, v)處的紋理值就是物體表面點(diǎn)P的紋理屬性?？赏ㄟ^(guò)下面的轉(zhuǎn)換得到需要的地形模型數(shù)據(jù)：

Photo Zone --> Object Zone --> Texture Zone（P -->O --> T）

其中（O --> T）的函數(shù)可表示為：(u, v) = H(x, y, z)

其中(u, v)是地形模型的平面區(qū)域，(x, y, z)分別是地形模型空間中的點(diǎn)。

如果整個(gè)數(shù)字孿生沙盤(pán)是多個(gè)地形模型同時(shí)轉(zhuǎn)換而成的，那么地形模型的平面區(qū)域?yàn)?u1、u2……un; v1、v2……vn;)

地形模型空間中的點(diǎn)為(x1、x2……xn;y1、y2……yn;z1、z2……zn;)

地形模型表面數(shù)據(jù)需要利用基本三角函數(shù)計(jì)算技術(shù)生成，利用三角函數(shù)計(jì)算物體點(diǎn)（x，y，z)的坐標(biāo)。

當(dāng)0 <= a 或b<= 2Π 時(shí)余弦函數(shù)用于計(jì)算x 坐標(biāo)信息的數(shù)據(jù)，如果地形內(nèi)有大量的物體，對(duì)應(yīng)不同的點(diǎn)用(x1、x2……xn）來(lái)表示。

當(dāng)0 <= a 或b<= 2Π 時(shí)正弦函數(shù)用于計(jì)算y 坐標(biāo)信息的數(shù)據(jù)，如果地形內(nèi)有大量的物體，對(duì)應(yīng)不同的點(diǎn)用(y1、y2……yn）來(lái)表示。

當(dāng)2Π>= a 或b 時(shí)正弦函數(shù)用于計(jì)算x 坐標(biāo)信息的數(shù)據(jù)，如果地形內(nèi)有大量的物體，對(duì)應(yīng)不同的點(diǎn)用(x1、x2……xn）來(lái)表示。

當(dāng)2Π>= a 或b 時(shí)余弦函數(shù)用于計(jì)算y 坐標(biāo)信息的數(shù)據(jù)，如果地形內(nèi)有大量的物體，對(duì)應(yīng)不同的點(diǎn)用(y1、y2……yn）來(lái)表示。最后將DEM 和DOM 數(shù)據(jù)疊加計(jì)算，生成CIM 地形模型。

3 典型應(yīng)用場(chǎng)景

基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)應(yīng)用，主要是數(shù)字孿生智慧沙盤(pán)大腦應(yīng)用。該部分內(nèi)容以發(fā)展沙盤(pán)為牽引，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，運(yùn)用信息技術(shù)，推進(jìn)沙盤(pán)精細(xì)化管理、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化升級(jí)，致力于人機(jī)協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、有序高效，最終讓沙盤(pán)大腦“看得見(jiàn)問(wèn)題、聽(tīng)得見(jiàn)聲音、感受到溫度”。在整個(gè)應(yīng)用架構(gòu)中，總體采用“1+2+N”的框架，即一個(gè)數(shù)字孿生沙盤(pán)、兩個(gè)中心、N 個(gè)智慧場(chǎng)景，在全域加強(qiáng)智慧治理場(chǎng)景建設(shè)，打造智慧孿生產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈、賦能生態(tài)民生服務(wù)體系，最終確保能夠在“大數(shù)據(jù)+”應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新等領(lǐng)域取得顯著成效，本文主要詳細(xì)論述基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)在全景仿真和數(shù)字化經(jīng)營(yíng)治理上的應(yīng)用。就全景模擬仿真而言，通過(guò)地理信息數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字孿生沙盤(pán)，打造三維實(shí)景仿真數(shù)字底板，針對(duì)沙盤(pán)核心區(qū)域采用高精度的建筑信息模型，建設(shè)全面、信息化的沙盤(pán)仿真模型。詳盡直接地展現(xiàn)沙盤(pán)各個(gè)區(qū)域、部件，提供基于實(shí)景的事件模擬、預(yù)測(cè)推演、實(shí)景仿真等。接入可開(kāi)放的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻圖像，采用AI 圖像識(shí)別分析技術(shù)，分析占道游商、車(chē)輛違章等違規(guī)現(xiàn)象[2]。把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送給城管執(zhí)法局，處置后再通過(guò)視頻圖像自動(dòng)核查歸檔?；跀?shù)字孿生體，綜合實(shí)現(xiàn)沙盤(pán)管理的柔性勸導(dǎo)和智能執(zhí)法，有效改善市容市貌。平臺(tái)具備視頻播放、場(chǎng)景切換、天氣切換、區(qū)域網(wǎng)格化、路線規(guī)劃、夜景燈光、動(dòng)畫(huà)特效、面板集成等多種能力。就數(shù)字經(jīng)營(yíng)治理而言，通過(guò)賦能交警、社區(qū)、城管的道路監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)平臺(tái)各類(lèi)非結(jié)構(gòu)化視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，利用數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)沙盤(pán)全景全要素1:1 仿真模擬，從而智能監(jiān)測(cè)違規(guī)占道經(jīng)營(yíng)事件，實(shí)現(xiàn)感知發(fā)現(xiàn)、智能分析、協(xié)同處置、回訪評(píng)價(jià)、考核監(jiān)督全流程閉環(huán)，帶動(dòng)業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)歸集、分析建模、場(chǎng)景訓(xùn)練、業(yè)務(wù)優(yōu)化，解決商業(yè)經(jīng)營(yíng)、實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)、快速處置的核心痛點(diǎn)問(wèn)題。

基于地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生沙盤(pán)應(yīng)用，主要包括基于數(shù)字孿生交通底座的城市交通管控服務(wù)、基于數(shù)字孿生交通底座的車(chē)路協(xié)同、基于數(shù)字孿生交通底座的大規(guī)模道路巡管養(yǎng)綜合和基于數(shù)字孿生交通底座的數(shù)字化資產(chǎn)管理平臺(tái)四個(gè)方面。就基于數(shù)字孿生交通底座的城市交通管控服務(wù)而言，該技術(shù)基于數(shù)字孿生交通底座，在城市交通治理方向上提供了一系列的交通仿真決策與服務(wù)，并能夠通過(guò)駐場(chǎng)人員的全周期跟蹤服務(wù)，打造道路交通的智能化服務(wù)流程，其示意如圖2 所示。在此過(guò)程中，基于數(shù)字孿生交通底座的城市交通管控服務(wù)包括交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集調(diào)查、本地化數(shù)字交通、交通設(shè)計(jì)/管控方案評(píng)價(jià)比選、交通大數(shù)據(jù)可視化展示和道路資產(chǎn)管理幾個(gè)模塊，能夠助力交管部門(mén)科學(xué)決策，也能夠緩解城市交通問(wèn)題，為開(kāi)展智慧化的“緩堵保暢”奠定基礎(chǔ)，也為提升城市影響力做鋪墊[3]。

圖2：基于數(shù)字孿生交通底座的城市交通管控服務(wù)示意圖

就基于數(shù)字孿生交通底座的車(chē)路協(xié)同而言，該車(chē)路協(xié)同和自動(dòng)駕駛平臺(tái)主要包括路側(cè)傳感系統(tǒng)、路側(cè)通信系統(tǒng)、路側(cè)邊緣計(jì)算系統(tǒng)和數(shù)字孿生云控平臺(tái)四個(gè)子系統(tǒng)，系統(tǒng)之間的不同模塊具備不同功能，利用路側(cè)傳感系統(tǒng)收集參數(shù)信息，并進(jìn)一步將數(shù)據(jù)傳送到邊緣云結(jié)構(gòu)中，路側(cè)設(shè)備將各項(xiàng)點(diǎn)位數(shù)據(jù)傳遞到中心平臺(tái)后，智能路側(cè)系統(tǒng)借助信息數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)參數(shù)優(yōu)化，最后達(dá)成既定目的，圖3 即為基于數(shù)字孿生交通底座的車(chē)路協(xié)同示意。

圖3：基于數(shù)字孿生交通底座的車(chē)路協(xié)同示意圖

就基于數(shù)字孿生交通底座的大規(guī)模道路巡管養(yǎng)綜合模塊而言，該功能模塊基于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生和大數(shù)據(jù)處理等新興技術(shù)，推出功能齊備的大規(guī)模的道路“巡管養(yǎng)”綜合管理服務(wù)方案，不斷提高道路的巡檢技術(shù)水平，降低巡檢技術(shù)成本，打通巡檢、管理和維護(hù)的通道，打造“全覆蓋、高精度、高效率、信息化”的道路巡管養(yǎng)模式，圖4 即為其示意圖。在此過(guò)程中，為車(chē)輛能夠自動(dòng)識(shí)別裂縫、坑槽等16 種病害，實(shí)際識(shí)別率高達(dá)99%，能夠識(shí)別病害的位置和面積，位置識(shí)別精度為1m，病害面積識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%，能夠自動(dòng)識(shí)別路面的平整度，也能夠自動(dòng)識(shí)別道路結(jié)構(gòu)和路產(chǎn)數(shù)據(jù)，能夠基于三維數(shù)字交通底座的病害數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能化管控，還能夠打通養(yǎng)護(hù)環(huán)節(jié)，建立施工保暢方案。在此過(guò)程中，基于數(shù)字孿生交通底座的大規(guī)模道路巡管養(yǎng)綜合模塊功能實(shí)現(xiàn)包括五個(gè)部分：首先是車(chē)輛+云鏡聯(lián)合形式，采集影響交通底面的病害數(shù)據(jù)，然后通過(guò)5G 網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)上傳到云平臺(tái)中，再借助算法中心識(shí)別病害的具體類(lèi)型和路面平整度[4]，進(jìn)而整合所有的數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)三維可視化的病害信息管理，最終借助信息管理平臺(tái)指導(dǎo)道路的養(yǎng)護(hù)過(guò)程和管理。

圖4：基基于數(shù)字孿生交通底座的大規(guī)模道路巡管養(yǎng)綜合模塊示意圖

就基于數(shù)字孿生交通底座的數(shù)字化資產(chǎn)管理平臺(tái)而言，該平臺(tái)以道路、橋隧構(gòu)造物、沿線設(shè)施等公路資產(chǎn)為對(duì)象，利用自動(dòng)化巡檢技術(shù)、人工錄入等諸多方式，采集道路資產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)景的三維建模，形成道路資產(chǎn)三維數(shù)字底座，并在此基礎(chǔ)上全面實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)管理，圖5 即為基于數(shù)字孿生交通底座的數(shù)字化資產(chǎn)管理平臺(tái)架構(gòu)示意圖。

圖5：基于數(shù)字孿生交通底座的數(shù)字化資產(chǎn)管理平臺(tái)架構(gòu)示意圖

4 結(jié)論

總之，有了地理信息數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生沙盤(pán)支撐，根據(jù)本文運(yùn)用的方法進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理與三維建模的結(jié)合測(cè)試和技術(shù)實(shí)現(xiàn)，明確了數(shù)字孿生沙盤(pán)建設(shè)是一項(xiàng)相對(duì)復(fù)雜的工作。通過(guò)不斷的技術(shù)攻關(guān)，在應(yīng)用上賦能于智慧城市管理，實(shí)現(xiàn)多個(gè)智慧場(chǎng)景智能感知，涵蓋了城市管理、社會(huì)治理、政務(wù)服務(wù)、民生福祉、文化旅游等大領(lǐng)域沙盤(pán)綜合治理，通過(guò)建設(shè)商業(yè)經(jīng)營(yíng)智慧化場(chǎng)景，城市治理效率得到顯著提升，實(shí)現(xiàn)城市管理水平從人工排查到智能發(fā)現(xiàn)的跨越，社會(huì)治理機(jī)制從分散治理到協(xié)同治理的跨越，同時(shí)實(shí)現(xiàn)城市治理機(jī)制的創(chuàng)新變革，并提供數(shù)據(jù)建模、指標(biāo)分析、決策預(yù)警等多種應(yīng)用能力，為政府領(lǐng)導(dǎo)者提供完善科學(xué)精準(zhǔn)有效的智能化服務(wù)，將為更充分地利用地理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，為數(shù)字孿生沙盤(pán)建設(shè)提供更多支撐。