基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、移動應(yīng)用App等技術(shù)的城市建筑物調(diào)查與在線應(yīng)用
——以貴陽市建筑物普查項目為例

佘佐明，申勇智，鐘寶，雷洋，宋劍虹

(貴陽市測繪院，貴州 貴陽 550000)

1 引 言

開展建筑物普查，全面、準(zhǔn)確掌握城市內(nèi)各建筑物的空間分布特征與基本信息，是建設(shè)“智慧城市”不可缺少的基礎(chǔ)性工作，是為國土空間規(guī)劃、城市建設(shè)和城市管理等領(lǐng)域性工作建立科學(xué)數(shù)據(jù)支撐的重要手段。為實現(xiàn)城市“精準(zhǔn)規(guī)劃”的目標(biāo)，貴陽市原城鄉(xiāng)規(guī)劃局制定了“規(guī)劃大數(shù)據(jù)”行動，2018年～2021年開展了貴陽市規(guī)劃管理區(qū)域現(xiàn)狀建筑普查工作，實現(xiàn)“摸清規(guī)劃數(shù)據(jù)家底，搞清規(guī)劃存量數(shù)據(jù)”。其工作思路與目標(biāo)為：對貴陽市建成區(qū)現(xiàn)狀建筑物存量數(shù)據(jù)及相關(guān)聯(lián)的規(guī)劃管理審批檔案進行普查、梳理，全面摸清貴陽市規(guī)劃區(qū)建筑物信息情況，建立建筑物信息綜合數(shù)據(jù)庫，為下一步做好城市規(guī)劃工作，提供準(zhǔn)確的查詢與分析的科學(xué)依據(jù)。

貴陽市特定的地理環(huán)境條件對建筑物信息普查也帶來了一些現(xiàn)實難題，通過合理的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和技術(shù)設(shè)計，高效、準(zhǔn)確地獲取了建筑物基本信息，這里梳理項目中涉及的現(xiàn)實問題與技術(shù)路線，希望對于城市測繪地理信息部門或企業(yè)開展下一步的自然資源類調(diào)查監(jiān)測項目，提供有價值的參考。

2 城市建筑物普查的內(nèi)容與步驟

貴陽是貴州省省會，是一座具有亞高原地形特征的現(xiàn)代都市，其地貌可概括為“山中有城，城中有山，綠帶環(huán)繞，森林圍城，城在林中，林在城中”，屬于典型的山地城市。因此，城市建筑普查具有明顯的地域性特征，不同區(qū)域的建筑物在高度、朝向、疏密分布上存在明顯的差異，在新建城區(qū)范圍，建筑物分布規(guī)整、密度適中；老舊城區(qū)地形復(fù)雜，建筑物依山而建，密度高，多低矮建筑；偏遠地區(qū)建筑物密度較低，交通不便。這為調(diào)查工作獲取與處理帶來了復(fù)雜性與難度。

2.1 建筑物普查的內(nèi)容

建筑物普查區(qū)域為貴陽市規(guī)劃管理區(qū)，范圍覆蓋貴陽市所轄的云巖區(qū)、南明區(qū)、白云區(qū)、觀山湖區(qū)、烏當(dāng)區(qū)、經(jīng)開區(qū)、花溪區(qū)北部，區(qū)域總面積約 2 163 km2，地勢起伏較大，南北高、中部低。預(yù)計永久性建筑物數(shù)量為40萬棟以上。

本次普查的具體內(nèi)容是：在現(xiàn)有1∶500地形圖、規(guī)劃竣工測量數(shù)據(jù)、衛(wèi)星影像、航空影像等數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上，通過梳理規(guī)劃設(shè)計成果資料、規(guī)劃審批檔案數(shù)據(jù)，實地調(diào)查、拍攝永久性建筑物現(xiàn)場照片等方法手段，完善和擴充單棟建筑物現(xiàn)狀的空間及屬性(13類)信息，建立普查數(shù)據(jù)庫及實時更新與瀏覽查詢系統(tǒng)，形成建筑物的現(xiàn)狀普查常態(tài)機制方法。具體要求包括如下幾個方面：

(1)更新周期。建筑物信息的更新周期為6個月，信息延遲應(yīng)不超過6個月。

(2)建筑物基本屬性的完整性要求。建筑物應(yīng)當(dāng)包括建筑名稱、詳細地址、結(jié)構(gòu)類型、使用期限、建造年代、建筑狀態(tài)、建筑層數(shù)、建筑高度、地下室及附屬設(shè)施、停車位數(shù)、基底面積、總建筑面積、建筑質(zhì)量評價、外觀照片等。

(3)單棟建筑物的標(biāo)識碼要求。貴陽市區(qū)域根據(jù)城市網(wǎng)格化管理的需要，由網(wǎng)格化服務(wù)管理指揮調(diào)度中心依據(jù)村居(社區(qū))管轄范圍，制定一套網(wǎng)格管理單元的劃分體系。普查成果在應(yīng)用時，單棟建筑物的唯一性標(biāo)識碼應(yīng)與該網(wǎng)格管理單元保持關(guān)聯(lián)性。

(4)單棟建筑物空間精度要求。建筑物位置、輪廓、部件結(jié)構(gòu)等空間數(shù)據(jù)，達到 1∶2 000比例尺地形圖的精度要求。

2.2 普查單元的實施步驟

傳統(tǒng)的地理信息數(shù)據(jù)采集通過實地調(diào)查測量獲取數(shù)據(jù)，往往存在人員和時間成本過高、工作效率低下等問題。為了最大化地提高數(shù)據(jù)獲取效率，這里提出了融合多種技術(shù)方式的思路，一方面通過采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)抓取互聯(lián)網(wǎng)中與貴陽市建筑物相關(guān)的信息數(shù)據(jù)資源，擴充數(shù)據(jù)來源渠道，最大限度地豐富本項目的數(shù)據(jù)源，減少外業(yè)調(diào)查次數(shù)。另一方面，研制手機端調(diào)查App，在部分外業(yè)調(diào)查上，手機端調(diào)查App也能最大化地減少單次調(diào)查的時間。普查的技術(shù)路線圖如圖1所示。

圖1 貴陽市建筑物普查技術(shù)路線

3 現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料整理與預(yù)處理

3.1 科學(xué)劃分普查單元

對現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料的整理，首先就是合理劃分普查單元，這也是后續(xù)成果推廣應(yīng)用和動態(tài)更新的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這里最終確定普查單元的劃分技術(shù)原則為：與貴陽市網(wǎng)格管理單元保持一致，強調(diào)城市線狀地理要素(如道路、河流、圍墻)的邊界作用，普查單元不能切分建筑物，并保證普查單元內(nèi)建筑物數(shù)量基本一致。每個普查單元分配唯一編號，并建立與貴陽市網(wǎng)格管理單元的聯(lián)系。

以貴陽市網(wǎng)格管理單元為依據(jù)，對每一棟建筑物進行了唯一編碼，編碼將伴隨建筑物的生命周期，建筑物不存在后編碼也將不再用于其他建筑物。為全市各委辦局以建筑物編碼作為關(guān)聯(lián)條件，將人口、法人、國民經(jīng)濟等數(shù)據(jù)進行共享奠定基礎(chǔ)，此次普查的單元總數(shù)量為951個，劃分后單元的平均面積為 2.69 km2，其中最大單元為 23.29 km2，最小單元為 0.134 km2。

3.2 建筑物外輪廓初級實體化

建筑物外輪廓矢量數(shù)據(jù)是建筑物普查成果的空間化體現(xiàn)。這里提出了技術(shù)原則：在內(nèi)業(yè)采集時根據(jù)影像分辨率用可識別的建筑間隔確定建筑物“對象個體”(幢)，對單幢建筑按照樓層數(shù)的不同作區(qū)塊劃分(幢編號相同)，城市建筑區(qū)分塔樓和裙樓，農(nóng)村建筑不做區(qū)分，權(quán)屬、樓層數(shù)及用途等未知的信息預(yù)留待外業(yè)調(diào)查時補充。由于成本和效率的原因，建筑物外輪廓無法全部依靠外業(yè)實測來獲取，這里充分利用現(xiàn)有地形圖、衛(wèi)星航空影像、規(guī)劃竣工、規(guī)劃設(shè)計、規(guī)劃審批檔案等成果資料，通過內(nèi)業(yè)綜合提取構(gòu)建。此外設(shè)計了一套建筑物外輪廓實體化構(gòu)建的技術(shù)流程，通過基于影像、人工輔助的建筑物信息提取方法，自動生成了具有建筑物輪廓實體化初級成果，并盡可能在內(nèi)業(yè)階段收集樓層、結(jié)構(gòu)、用途等屬性信息。這些成果將作為進行外業(yè)調(diào)查后續(xù)工作的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與參考依據(jù)，其包含信息越豐富，外業(yè)調(diào)查的效率和準(zhǔn)確性就越高。

4 基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的建筑物信息抓取

4.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取數(shù)據(jù)原理

網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，可以讓研究人員通過設(shè)定需求條件，自動化地從互聯(lián)網(wǎng)中獲取研究者關(guān)心的數(shù)據(jù)內(nèi)容，并將這些數(shù)據(jù)內(nèi)容“爬取”下來進行一定程度的形式化、格式化整理，形成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)資源。利用這些“爬取”下來作為數(shù)據(jù)源，可以進行更深層次的數(shù)據(jù)分析，挖掘出更多有價值的信息。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的出現(xiàn)，最大化地減少了人工參與過程，一定程度上可代替人工訪問相關(guān)主題的網(wǎng)絡(luò)資源，并且，相比傳統(tǒng)人工操作效率更高。

4.2 建筑物信息爬取方法與數(shù)據(jù)成果

結(jié)合項目對速度和精度的要求，并且經(jīng)常需要修改部分采集代碼，這里通過對比PHP、Java、C/C++、Python等幾種網(wǎng)絡(luò)爬蟲的程序語言，最終選取了采用Python語言編寫爬蟲，主要考慮Python語法優(yōu)美、代碼簡潔、開發(fā)效率高、支持的模塊多，相關(guān)的HTTP請求模塊和HTML解析模塊非常豐富。還有強大的第三方工具庫爬蟲Scrapy，以及成熟高效的Scrapy-redis分布式策略，在調(diào)用其他功能接口時也相對方便。

利用爬蟲技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)中抓取與貴陽市建筑物相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，主要來源于互聯(lián)網(wǎng)地圖平臺，包括高德地圖、必應(yīng)地圖中發(fā)布項目范圍內(nèi)的POI(興趣點)數(shù)據(jù)、建筑輪廓數(shù)據(jù)等。POI興趣點具體屬性包括：名稱、地址、電話、分類(建筑用途)及坐標(biāo)等信息；建筑輪廓數(shù)據(jù)提取使用深度學(xué)習(xí)算法，從高分影像中提取的建筑物邊界。實現(xiàn)步驟如下：

(1)將需要檢索的地理范圍，劃分為若干個矩形區(qū)域，比如可劃分成10行×10列=100個矩形區(qū)域，設(shè)每個矩形范圍為Ri(i=1，2，3，……100)；

(2)設(shè)定需要查找的信息類別S，利用Python程序開發(fā)語言，對單個矩形，將設(shè)定的矩形范圍Ri及信息類別S作為前置條件的進行信息查詢檢索；

(3)重復(fù)步驟2，遍歷完成后，可得到整個區(qū)域某一類別所有POI的屬性數(shù)據(jù)，如圖2所示；

圖2 互聯(lián)網(wǎng)爬取POI數(shù)據(jù)

(4)對于建筑輪廓數(shù)據(jù)的提取，使用必應(yīng)地圖中的Maxar和Airbus各個年份的影像數(shù)據(jù)，通過人工智能學(xué)習(xí)算法，從高分辨率影像中提取建筑物邊界成果。

對獲得的最終成果進行測試，可滿足以下要求：POI數(shù)據(jù)的定位誤差絕在 10 m以內(nèi)，可對應(yīng)至每棟建筑。除精準(zhǔn)的定位信息外，抓取的POI數(shù)據(jù)還有包含有建筑物上述名稱信息和地址信息的基本屬性外，還對應(yīng)了“醫(yī)療”“文化傳媒”“房地產(chǎn)”“政府機構(gòu)”“教育培訓(xùn)”5個類別，部分?jǐn)?shù)據(jù)還包括了較為翔實的地址信息。建筑物輪廓線無偏移，無切割線，可拉升成三維白模展示；輪廓線屬性中包含有建筑層數(shù)信息等。經(jīng)抽樣檢查，網(wǎng)絡(luò)爬取的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性符合要求，可用于建筑物基本屬性信息的完善豐富階段工作。

5 利用移動應(yīng)用技術(shù)進行建筑物信息調(diào)查

“一站式采集與整理”的建筑物外業(yè)調(diào)查方式，一方面提高采集人員的在線作業(yè)便利性，減輕外業(yè)人員的建筑物信息采集的難度，另一方面在不增加外業(yè)調(diào)查工作時間的前提下，完成數(shù)據(jù)采集的同時也完成了后續(xù)的數(shù)據(jù)整理及結(jié)構(gòu)化，提升工作效率、減少工作協(xié)同流轉(zhuǎn)的時間。隨著定位、攝像、傳感器與通信、計算芯片等硬件的性能提升，以及開源的GIS平臺與數(shù)據(jù)庫功能的擴展與強化，這些技術(shù)都可作為移動端應(yīng)用的基礎(chǔ)支撐。這里研制了建筑信息采集外業(yè)調(diào)查App，從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模式向新的移動采集模式進行遷移，進行建筑物名稱、詳細地址、結(jié)構(gòu)類型、樓層信息、建筑物用途等相關(guān)屬性的采集、傳輸、處理與信息系統(tǒng)綜合管理。

5.1 移動應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯與設(shè)計思路

貴陽市建筑物移動外業(yè)調(diào)查App設(shè)計的業(yè)務(wù)邏輯是：首先，對于上述工作階段完成的建筑物外輪廓實體化數(shù)據(jù)及部分屬性數(shù)據(jù)，以普查任務(wù)單元為單位，外業(yè)調(diào)查人員可以通過網(wǎng)絡(luò)在線訪問，通過符號、圖形、表格等多種方式，可以直觀地查找目標(biāo)建筑物的信息的完善程度與準(zhǔn)確性；其次，作業(yè)人員通過App的用戶界面，可以現(xiàn)場錄入建筑物信息，對建筑物外觀進行拍攝，實時編輯更新等，要求照片能夠充分反映建筑物的樓層信息、外觀全貌，將現(xiàn)場采集的信息建立圖形與表格、照片的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終形成圖、表、照片一一對應(yīng)的數(shù)字化普查成果；之后，通過在線訪問方式云端推送到Web服務(wù)器、GIS服務(wù)器上，保存到共享數(shù)據(jù)庫。最后，對數(shù)據(jù)庫中采集后的建筑物數(shù)據(jù)，還可以進行分類展示和直觀表達，檢查與核實外業(yè)調(diào)查工作。

研制建筑物普查外業(yè)數(shù)據(jù)采集App的思路，是依據(jù)建筑物外業(yè)調(diào)查工作流程為基礎(chǔ)，以“云+端”的移動GIS開發(fā)模式，基于SOA架構(gòu)的移動GIS開發(fā)通用平臺，結(jié)合5G移動網(wǎng)絡(luò)和GNSS導(dǎo)航定位及多種定位方式、流媒體等技術(shù)，在開放式移動操作系統(tǒng)上，建立了一套可實現(xiàn)在線地圖瀏覽、定位導(dǎo)航、空間信息采集、管理和分析能力的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。建筑物普查App以面向?qū)ο蠓?wù)的思路，體系架構(gòu)由四個部分組成：移動終端部分、服務(wù)器部分、數(shù)據(jù)鏈路傳輸部分、數(shù)據(jù)庫部分，四個部分分別承載在應(yīng)用層、服務(wù)層、通信層、數(shù)據(jù)層。

5.2 應(yīng)用App研制中的關(guān)鍵技術(shù)

外業(yè)數(shù)據(jù)采集App在具體的研制實現(xiàn)過程中，基于ArcGIS Runtime SDK For Android的移動開發(fā)模式，在Eclipse平臺上使用“Java語言+XUtils開源框架”進行二次開發(fā)，在ArcGIS系列軟件下進行原始數(shù)據(jù)整理打包及底圖制作，并且發(fā)布相關(guān)服務(wù)構(gòu)成原生及跨平臺的地圖應(yīng)用基礎(chǔ)，實現(xiàn)離、在線一體化同步機制，從而提高實地普查的工作效率，本次普查擬使用移動終端進行現(xiàn)場信息的采集工作，主要功能包括外業(yè)導(dǎo)航定位、現(xiàn)場建筑物外觀拍照及基本信息采集。采用的關(guān)鍵技術(shù)如下：

(1)多類型傳感器數(shù)據(jù)采集與變換處理。移動應(yīng)用中涉及GPS、運動姿態(tài)、環(huán)境、光照等傳感器。通過運用最佳拍攝焦距模型實現(xiàn)對焦，并對成果照片進行仿射變換，計算繪制矩形的頂角坐標(biāo)并進行矩陣變換，實現(xiàn)對有照片的形變處理。

(2)基于數(shù)據(jù)的在線壓縮及流化的地圖要素服務(wù)。為實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訪問要素的能力和顯示要素所需要的符號系統(tǒng)。通過網(wǎng)絡(luò)訪問在線電子地圖(使用geodatabase格式，適用于ArcGIS Runtime下全平臺支撐)，結(jié)合切片緩存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、照片壓縮的技術(shù)，適當(dāng)限制采集時拍攝照片的文件大小，對圖片像素較高的照片進行實時壓縮處理，減輕數(shù)據(jù)文件傳輸負擔(dān)。

(3)采用多種新型標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議及第三方庫。在標(biāo)準(zhǔn)Active組件與Internt機制的基礎(chǔ)上，為保證用戶交互的高效性，管理控制不同的軟件生命周期，為應(yīng)用程序運行中不同的組件消息傳遞設(shè)計實現(xiàn)算法模型。這里使用到的工具包括：ArcRuntimeSDKs，ArcGIS Runtime SDK For Android的移動開發(fā)包、ArcGIS Server、ArcGIS Online數(shù)據(jù)集、ArcGIS Engine等。

5.3 移動應(yīng)用App功能及應(yīng)用環(huán)境

主要功能包括：地圖瀏覽與圖層管理、地圖快速定位與地圖導(dǎo)航、建筑物自動對焦拍照、矢量編輯與屬性編輯、在線與離線數(shù)據(jù)同步、核查軌跡記錄與建筑物信息的輸出與輸入、空間分析與查詢、距離與面積量算。界面效果如圖3所示。設(shè)備運行環(huán)境及性能要求為：Android系統(tǒng)；具備GPS、北斗等衛(wèi)星定位功能；具備500萬以上像素且自動快速對焦的拍照功能；電池續(xù)航時間要保證外業(yè)工作。有開源的ASOP(開源計劃)和需要Google授權(quán)使用的移動服務(wù)GMS。

圖3 建筑物普查App用戶界面

6 完成成果與在線應(yīng)用

實踐中完成的建筑物普查成果，總計建筑物約45萬棟，照片80萬張。在內(nèi)容上包含了建筑名稱、詳細地址、結(jié)構(gòu)類型、使用期限、建造年代、建筑用途、建筑狀態(tài)、建筑層數(shù)、建筑高度、地下室及附屬設(shè)施、停車位數(shù)、基底面積、總建筑面積等建筑物基本信息，建筑物空間精度滿足 1∶2000地形圖精度要求。

建筑物普查的成果還可應(yīng)用于城市管理領(lǐng)域，在后續(xù)階段，項目組依托生產(chǎn)成果研制了“貴陽市違法建筑物監(jiān)測平臺”在線系統(tǒng)。違法建筑物監(jiān)測平臺采用全新的“D2C”平臺，從數(shù)據(jù)生產(chǎn)到展示統(tǒng)一由“D2C”平臺提供。系統(tǒng)前端采用“Html+Css+JavaScript”技術(shù)框架，統(tǒng)一調(diào)用“D2C”平臺接口進行數(shù)據(jù)操作及展示；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)為基于ArcGIS 10.2的JAVA接口開發(fā)實現(xiàn)。系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)包括4個部分：

(1)基礎(chǔ)層。包括硬件設(shè)施、軟件設(shè)施和安全網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，為平臺運行提供基礎(chǔ)支持。

(2)數(shù)據(jù)庫層。包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)，其中業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括違法建設(shè)信息和違法用地信息；空間數(shù)據(jù)包括電子底圖、影像底圖、規(guī)劃數(shù)據(jù)、國土數(shù)據(jù)、違法圖斑數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)通過加工入庫，最終形成空間數(shù)據(jù)庫。空間數(shù)據(jù)庫主要存儲空間數(shù)據(jù)。

(3)中間層。第三方的中間銜接工具，如ArcGIS Server等。

(4)應(yīng)用層。分為數(shù)據(jù)管理、分析應(yīng)用、公共應(yīng)用、違章巡檢4個子系統(tǒng)。數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)基于ArcGIS平臺，數(shù)據(jù)庫采用Oracle，用來維護管理建筑物現(xiàn)狀信息、各時期的影像、專題數(shù)據(jù)。分析應(yīng)用子系統(tǒng)用于統(tǒng)計、分析全市的土地利用、建筑物占比、綠地占比等信息。公共應(yīng)用子系統(tǒng)供全市居民與其他單位查詢不涉密的違章建筑信息和其他信息。違章巡檢系統(tǒng)是移動應(yīng)用程序，供執(zhí)法人員通過智能移動設(shè)備巡查、核實建筑物違章詳細。

平臺首頁界面如圖4所示，平臺分為工具欄和信息展示區(qū)，工具欄包含整個平臺功能模塊的使用，信息展示區(qū)展示了分析以及統(tǒng)計的主要量化指標(biāo)參數(shù)，地圖頁面則以列表的形式展示不同功能列表以及工具展示區(qū)，并提供搜索、下載等常用功能。

圖4 應(yīng)用平臺首面界面

在現(xiàn)有成果基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的應(yīng)用場景和需求，按照體塊三維模型、簡單三維模型、精細三維模型的層次，對城市進行直觀地展現(xiàn)，既全面體現(xiàn)貴陽市建筑物的總體特征，又充分體現(xiàn)單體建筑的精細特點。相對于直接進行城市三維模型的建設(shè)，大大節(jié)約投資，提高了政務(wù)質(zhì)量和效率。

7 結(jié)論與展望

針對貴陽市城區(qū)典型的山地城市的建筑分布的特征帶來的實地調(diào)查工作的一些難題，這里綜合運用了基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲建筑物信息抓取、研制外業(yè)調(diào)查App等關(guān)鍵技術(shù)，結(jié)合普查單元的科學(xué)劃分、三維場景可視化等多方面技術(shù)，完成的45萬棟建筑物普查成果，包含了13類等建筑物基本屬性及多媒體信息，滿足了貴陽市建筑物普查的時間要求、信息完整度要求、數(shù)據(jù)精度要求，可為多部門各領(lǐng)域的應(yīng)用提供支撐。此外，依據(jù)貴陽市網(wǎng)格管理單元對每棟建筑物進行統(tǒng)一的、唯一的編碼將伴隨建筑物的生命周期，作為建筑物“身份標(biāo)識”，可為未來智慧城市等建設(shè)中人口、物流、經(jīng)濟指標(biāo)等數(shù)據(jù)信息共享關(guān)聯(lián)提供基礎(chǔ)支持。在獲得的數(shù)據(jù)成果基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的應(yīng)用場景和需求，按照3級精度的三維模型的層次，從貴陽市建筑物的總體特征，到單體建筑的精細特點，都實現(xiàn)了直觀地展現(xiàn)，為未來“虛擬城市”建設(shè)提供了方法基礎(chǔ)。

對于本項目形成的成果，下一步的研究方向是：通過按周期獲取的高分辨率航空航天遙感影像，通過幾何特征與紋理特征的變化，動態(tài)監(jiān)測建筑物的變化情況，實現(xiàn)季度、月度的“動態(tài)增量更新”。此外，結(jié)合城市網(wǎng)格化管理工作機制，加強與網(wǎng)格管理人員之間的信息互換與共享，爭取及時獲取建筑物部分屬性的驗證、更新與確認，實現(xiàn)多部門、常態(tài)化、低成本的建筑物普查信息的動態(tài)更新機制。