上海城市高精度DEM空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)與應(yīng)用研究

張唯，毛煒青

(上海市測繪院，上海 200063)

上海城市高精度DEM空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)與應(yīng)用研究

張唯*，毛煒青

(上海市測繪院，上海 200063)

城市高精度數(shù)字高程模型DEM(Digital Elevation Model)是智慧城市建設(shè)和管理的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。基于上?；A(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)和局部三維激光掃描數(shù)據(jù)，構(gòu)建了覆蓋全市的高精度DEM，并創(chuàng)新地采用了對(duì)象化管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了不同精度DEM數(shù)據(jù)的融合，建立了上海全市統(tǒng)一的DEM空間數(shù)據(jù)庫和相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了上海全市海量DEM數(shù)據(jù)的高效管理和動(dòng)態(tài)更新。針對(duì)上海DEM的應(yīng)用需求，還深入研究并實(shí)現(xiàn)了DEM基礎(chǔ)分析算法和發(fā)布了全市DEM彩色暈渲圖服務(wù)，相關(guān)成果在上海智慧城市建設(shè)的土地規(guī)劃、市政和水務(wù)等領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用，對(duì)其他城市的DEM的管理和應(yīng)用工作具有借鑒意義。

地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)；DEM；高精度；不規(guī)則三角網(wǎng)；矢量切片；空間數(shù)據(jù)庫；智慧城市

1 引 言

隨著上海智慧城市建設(shè)的推進(jìn)，高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，簡稱DEM)作為城市建設(shè)管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一在城市各行各業(yè)中的應(yīng)用需求日益增強(qiáng)。在城市規(guī)劃行業(yè)，利用DEM數(shù)據(jù)可以進(jìn)行用地評(píng)定、水源保護(hù)區(qū)規(guī)劃、水系規(guī)劃、景觀規(guī)劃以及三維規(guī)劃方案審批和比選等；在市政管理部門，利用DEM數(shù)據(jù)可以提取等高線和坡度分布信息，輔助進(jìn)行道路設(shè)計(jì)施工、道路斷面分析、地下管線設(shè)計(jì)施工和地下空間管理等；在水利和氣象部門，利用DEM數(shù)據(jù)可以進(jìn)行城市積澇分析、流域水域分析等，對(duì)解決城市暴雨積澇等有重要作用。上海城市高精度DEM空間數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，提高了DEM數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索、處理和分析的效率，為相關(guān)領(lǐng)域的智能管理、智能分析、預(yù)警預(yù)報(bào)、科學(xué)決策提供有力支持，進(jìn)一步推動(dòng)上海城市建設(shè)管理智慧水平的提升[1]。

2 上海城市高精度DEM生成

上海城市級(jí)的DEM不同于全球和全國級(jí)的DEM，城市級(jí)DEM具有地形地貌破碎、細(xì)部結(jié)構(gòu)豐富等特點(diǎn)，如馬路沿、水體岸線、下沉式廣場、隧道出入口等。目前國內(nèi)外主要的DEM生成方法有全野外測量采集、地形圖數(shù)字化生成數(shù)字模型、攝影測量和遙感的方法和激光雷達(dá)法等方法[2]。

本文結(jié)合上海地區(qū)地形和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，利用上海市已有的豐富的空間地理信息數(shù)據(jù)資源，將高精度城市框架數(shù)據(jù)和超高精度三維激光掃描技術(shù)相結(jié)合，通過上海城市基礎(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)生成覆蓋全市的高精度DEM，局部區(qū)域融合三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成的局部超高精度DEM數(shù)據(jù)，構(gòu)建全市范圍的高精度DEM，滿足了上海城市多部門、多層次的DEM應(yīng)用需求。

2.1 基于城市基礎(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)高精度DEM生成

上海城市基礎(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)含有豐富的地形地貌信息，如道路、河流、街坊以及城市實(shí)測的地面高程散點(diǎn)。上海市建立了在全國領(lǐng)先的“0511”的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)更新機(jī)制，市中心區(qū)域 1∶500比例尺數(shù)據(jù)半年更新一次，其他區(qū)域 1∶1 000和 1∶2 000比例尺數(shù)據(jù)一年更新一次。通過城市基礎(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)，可以提取整理全市的地形特征點(diǎn)線信息(如道路邊線、河流岸線、高程散點(diǎn)等)[3]。

本文根據(jù)上海的數(shù)據(jù)特點(diǎn)研制了基于基礎(chǔ)地理框架特征點(diǎn)線數(shù)據(jù)不規(guī)則三角網(wǎng)的構(gòu)建模塊，構(gòu)建生成了覆蓋全市范圍的高精度DEM不規(guī)則三角網(wǎng)模型，精細(xì)完整表現(xiàn)上海城市地形起伏情況。通過精度評(píng)定和測算，數(shù)據(jù)整體精度中誤差達(dá)到 0.18 m[4]，能夠滿足一般的DEM應(yīng)用需求。本文基于城市基礎(chǔ)地理框架數(shù)據(jù)構(gòu)建的DEM三角網(wǎng)如圖1所示。

圖1 基于城市框架數(shù)據(jù)生成的上海高精度DEM

2.2 基于三維激光掃描數(shù)據(jù)超高精度DEM生成

地面三維激光掃描是一門新興的技術(shù)，可以在較短時(shí)間內(nèi)獲取局部超高精度的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠用于表達(dá)局部區(qū)域超高精度的DEM[5]，從而解決城市下立交等區(qū)域精準(zhǔn)積澇分析的數(shù)據(jù)需求。

本文研究了從三維激光掃描點(diǎn)云生成局部超高精度DEM的完整的處理方法，從最開始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集開始，經(jīng)過點(diǎn)云解算、點(diǎn)云合并、點(diǎn)云分類去噪、點(diǎn)云特征線提取和點(diǎn)云抽稀等環(huán)節(jié)[6，7]。

(1)點(diǎn)云解算，對(duì)原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)根據(jù)測站或POS等信息解算得到最終成果點(diǎn)云(常見的有LAS和XYZ格式)。

(2)點(diǎn)云合并，是將生成的多個(gè)LAS文件和XYZ文件根據(jù)軟件導(dǎo)入合并，因?yàn)辄c(diǎn)云數(shù)據(jù)往往數(shù)據(jù)量很大，合并時(shí)要兼顧合并后文件數(shù)量和點(diǎn)云處理軟件數(shù)據(jù)的承載量。

(3)點(diǎn)云分類去噪，是將合并好的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行分類，保留需要的數(shù)據(jù)去除路面上等噪點(diǎn)。

(4)點(diǎn)云特征點(diǎn)線提取，點(diǎn)云分類去噪后對(duì)道路邊線及馬路牙子邊線等道路重要的特征線進(jìn)行提取。

最后利用本文開發(fā)的特征點(diǎn)線構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)模塊，生成局部道路超高精度的DEM不規(guī)則三角網(wǎng)模型。通過對(duì)局部數(shù)據(jù)精度評(píng)定和測算，數(shù)據(jù)精度平面中誤差為 0.1 m，高程中誤差為 0.03 m。相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)滿足上海水務(wù)氣象部門局部積水精確分析的要求。本文所生成的局部道路超高精度的DEM效果如圖2所示。

圖2 基于激光掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建的局部道路超高精度DEM

2.3 基于對(duì)象化管理技術(shù)的多源、多精度的DEM數(shù)據(jù)融合

本文考慮到城市多層次的DEM應(yīng)用需求，采用多種源數(shù)據(jù)生成全市高精度DEM。在多源多精度DEM數(shù)據(jù)融合時(shí)，本文創(chuàng)新性地采用“對(duì)象化存儲(chǔ)”技術(shù)，相比于直接存儲(chǔ)TIN的三角形數(shù)據(jù)，采用分塊管理的思路，將一小塊區(qū)域的三角形存儲(chǔ)為Multipatch三維模型對(duì)象。利用Multipatch這一常見的三維數(shù)據(jù)格式，對(duì)所有的三角形進(jìn)行組合管理，可以顯著減少數(shù)據(jù)記錄數(shù)，提高查詢和檢索效率。采用“對(duì)象”管理后，可以在必要的時(shí)候?qū)ο嚓P(guān)“對(duì)象”直接進(jìn)行三維瀏覽分析。同時(shí)，也可以對(duì)“對(duì)象”進(jìn)行打散或者進(jìn)一步的合并，來滿足不同的應(yīng)用尺度，大大提高了海量數(shù)據(jù)管理和檢索效率[8]。

在對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行融合時(shí)，查找并替換相應(yīng)的“對(duì)象”，將局部范圍精度更高的DEM數(shù)據(jù)替換精度較低的DEM數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)了不同源和不同精度的DEM數(shù)據(jù)融合，融合效果如圖3所示。本文通過多源、多精度的DEM數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)了上海全市DEM數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，為DEM數(shù)據(jù)的進(jìn)一步數(shù)據(jù)庫管理和應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)。

圖3 多源多精度DEM數(shù)據(jù)融合結(jié)果

3 上海DEM空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)

上海城市高精度DEM空間數(shù)據(jù)分辨率高、數(shù)據(jù)量大，考慮到數(shù)據(jù)的日常管理、應(yīng)用和更新的需求，本文建立了上海DEM空間數(shù)據(jù)庫，并研發(fā)了相應(yīng)的DEM空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)輔助數(shù)據(jù)庫管理人員進(jìn)行日常的管理操作。

3.1 DEM空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)

考慮上海城市海量DEM三角網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理需求，DEM空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)必須考慮數(shù)據(jù)庫的效率，結(jié)合上海城市基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫的管理經(jīng)驗(yàn)，本文在建立DEM空間數(shù)據(jù)庫時(shí)，采用了ArcSDE+Oracle的數(shù)據(jù)庫管理模式。ArcSDE以數(shù)據(jù)庫為后臺(tái)存儲(chǔ)中心，為前端的GIS應(yīng)用提供快速的空間數(shù)據(jù)訪問，能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速讀取，保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全高效。Oracle數(shù)據(jù)庫是一種高效率、可靠性好的適應(yīng)高吞吐量的數(shù)據(jù)庫解決方案。ArcSDE+Oracle對(duì)于海量空間數(shù)據(jù)庫的管理方面具有比較明顯的優(yōu)勢[9]，數(shù)據(jù)管理時(shí)，來自多種來源的DEM數(shù)據(jù)通過入庫工具入庫后，數(shù)據(jù)庫中通過DEM空間信息表、分塊信息表、圖幅信息表等，將全市高精度的DEM三角網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)一管理，所有的三角網(wǎng)按照對(duì)象分塊存儲(chǔ)為Multipatch對(duì)象類型，通過空間數(shù)據(jù)引擎ArcSDE來實(shí)現(xiàn)對(duì)Oracle的增加、刪除和更新操作，達(dá)到對(duì)DEM數(shù)據(jù)管理和維護(hù)的目的。本文所建立的DEM空間數(shù)據(jù)庫的整體框架如圖4所示。

圖4 上海DEM空間數(shù)據(jù)庫框架圖

3.2 DEM空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)建設(shè)

針對(duì)上海DEM數(shù)據(jù)的日常生產(chǎn)、更新和應(yīng)用需求，本文研究了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對(duì)DEM空間和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，系統(tǒng)采用C/S結(jié)構(gòu)，包含數(shù)據(jù)加載、瀏覽、查詢和交換等模塊。利用該管理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)DEM數(shù)據(jù)的入庫、提取和瀏覽等操作，還可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、檢查和統(tǒng)計(jì)，并可對(duì)數(shù)據(jù)庫中的指定區(qū)域進(jìn)行更新，在實(shí)際工作中滿足了上海DEM數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和管理應(yīng)用需求。本文所研究的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)功能模塊劃分如圖5所示。

圖5 上海DEM空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)功能模塊

4 上海DEM空間數(shù)據(jù)庫應(yīng)用研究

4.1 DEM基礎(chǔ)分析算法研制

(1)點(diǎn)位高程內(nèi)插

DEM應(yīng)用中最常用的功能之一就是獲取指定點(diǎn)(X0，Y0)的地面高程Z0，本文作者基于城市DEM空間數(shù)據(jù)庫，利用GIS的空間分析功能，研究實(shí)現(xiàn)了DEM點(diǎn)位高程獲取算法[10]。首先根據(jù)輸入(X0，Y0)的坐標(biāo)空間位置，在數(shù)據(jù)庫中利用GIS空間分析功能，確定與其投影相交的三角形。然后，根據(jù)三角形的三個(gè)頂點(diǎn)的空間坐標(biāo)，(X1，Y1，Z1)、(X2，Y2，Z2)和(X3，Y3，Z3)，通過內(nèi)插方法獲取指定點(diǎn)地面高程Z0值。指定點(diǎn)(X0，Y0)的地面高程Z0的內(nèi)插計(jì)算表達(dá)式為：

(2)地形剖面分析

地形剖面能反映地面線性起伏變化情況，在市政、水務(wù)等領(lǐng)域有廣泛的需求。本文基于地面高程計(jì)算基礎(chǔ)算法，封裝實(shí)現(xiàn)了地形剖面分析服務(wù)，用戶通過輸入剖面線起始點(diǎn)坐標(biāo)和采樣間隔，就可以自動(dòng)計(jì)算剖面上各個(gè)間隔點(diǎn)對(duì)應(yīng)的DEM空間數(shù)據(jù)庫中的地面高程，從而得到整個(gè)剖面的地形起伏情況。地形剖面分析結(jié)果如圖6所示。

圖6 上海DEM剖面分析結(jié)果

(3)地形三維體積計(jì)算

城市建設(shè)中涉及大量的地形相關(guān)的立體體積計(jì)算，如施工土方量計(jì)算等，這些分析都離不開城市高精度DEM空間數(shù)據(jù)的支持。本文研究了地形三維體積計(jì)算算法，通過施工空間范圍和DEM空間數(shù)據(jù)庫進(jìn)行空間分析，獲取所影響的DEM三角形區(qū)域范圍，然后結(jié)合開挖深度統(tǒng)計(jì)計(jì)算總共的三維體積大小。本文還對(duì)地形三維體積計(jì)算的功能進(jìn)行了服務(wù)封裝，在三維場景中用戶輸入或?qū)敕秶斎肷疃染湍塬@取體積計(jì)算結(jié)果。服務(wù)功能效果如圖7所示。

圖7 DEM三維體積計(jì)算結(jié)果

4.2 DEM彩色暈渲圖服務(wù)發(fā)布

針對(duì)普通的DEM管理部門和用戶需求，本文研究了相應(yīng)的模塊實(shí)現(xiàn)從DEM空間數(shù)據(jù)庫自動(dòng)生成DEM彩色暈渲圖，使用戶能方便快捷地了解指定區(qū)域的地形起伏情況。DEM彩色暈渲圖通過彩色分級(jí)渲染，分別使用不同的顏色表示不同高度信息，可以直觀地應(yīng)地形地勢的變化，有較好的可讀性，方便用圖者的使用[11]。同時(shí)本文還將DEM彩色暈渲圖發(fā)布成標(biāo)準(zhǔn)的地圖服務(wù)，作為上海市基礎(chǔ)地理信息公共服務(wù)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)之一，廣泛地服務(wù)于全市各個(gè)相關(guān)的政府部門、事業(yè)單位和企業(yè)等用戶。本文所研究的DEM彩色渲染圖如圖8所示。

圖8 上海佘山、臨港區(qū)域DEM彩色暈渲圖

5 結(jié)論和展望

高精度的DEM數(shù)據(jù)是智慧城市建設(shè)必不可缺的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文針對(duì)上海城市DEM數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用需求，基于城市基礎(chǔ)地理框架的特征點(diǎn)線數(shù)據(jù)構(gòu)建了全市的DEM三角網(wǎng)，局部區(qū)域融合了三維激光掃描構(gòu)建的超高精度DEM，建立了全市統(tǒng)一的DEM空間數(shù)據(jù)庫，并開發(fā)了相應(yīng)的DEM數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理。針對(duì)海量TIN數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性地采用了DEM三角網(wǎng)“對(duì)象化”存儲(chǔ)技術(shù)，對(duì)所有的三角形進(jìn)行組合管理，顯著減少了數(shù)據(jù)記錄數(shù)，大幅度提高查詢和檢索效率。在DEM數(shù)據(jù)庫應(yīng)用方面，深入研究并實(shí)現(xiàn)了DEM地形的點(diǎn)位高程、剖面分析、立體體積計(jì)算等算法，并基于數(shù)據(jù)庫自動(dòng)生成了上海全市的DEM彩色暈渲圖，相關(guān)成果在上海智慧城市建設(shè)的規(guī)劃土地管理、市政施工、氣象水務(wù)等領(lǐng)域得到了實(shí)際的應(yīng)用。

今后隨著DEM數(shù)據(jù)獲取手段更加豐富、技術(shù)更加先進(jìn)，DEM數(shù)據(jù)源的種類會(huì)不斷增加，這將有利于DEM數(shù)據(jù)的進(jìn)一步深入應(yīng)用，但也給多種來源DEM數(shù)據(jù)的管理帶來更大挑戰(zhàn)。同時(shí)隨著智慧城市建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn)，城市精細(xì)化、智能化管理程度也會(huì)不斷提高，這對(duì)DEM數(shù)據(jù)的精度提出更高的要求，未來城市DEM的建設(shè)應(yīng)用將朝著分辨率更高、精度更高、更新周期更快的趨勢發(fā)展。綜合以上，本文所建立的DEM空間數(shù)據(jù)庫將隨著DEM應(yīng)用的推廣和深入進(jìn)一步完善和擴(kuò)展，將支持更多的DEM數(shù)據(jù)源，支持更高精度數(shù)據(jù)，維護(hù)更新更及時(shí)，分析功能更豐富，從而更好地服務(wù)于上海智慧城市建設(shè)工作開展。

[1] 趙峰. 上海地理信息公共服務(wù)平臺(tái)及在智慧城市中的應(yīng)用[J]. 上海國土資源，2013，34(3)：63～65.

[2] 杜美慶，李霞，周艷等. 一種高精度DEM的制作方法探討[J]. 城市勘測，2012，4：83～85.

[3] 汪建波，程效軍. 基于城市框架數(shù)據(jù)的三維城市DEM生成方法[J]. 井岡山大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版，2014，35(5)：6～8.

[4] 張?jiān)贫耍撠S年. 數(shù)字高程模型DEM精度研究[J]. 測繪與空間地理信息，2007，30(3)：120～123.

[5] 段振龍，李永樹，王成等. 三維激光掃描技術(shù)生成DEM及其在自然保護(hù)區(qū)生態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用研究[J]. 測繪，2016，39(2)：51～55.

[6] George Sithole. George Vosselman Experimental Comparison of Filter Algorithms for Bare-Earth Extraction from Airborne Laser Scanning Point Clouds[J]. ESPRS Journal of Photogrammetry&Remote Sensing，2004，59：85～101.

[7] 潘少奇，田豐. 三維激光掃描提取DEM的地形及流域特征研究[J]. 水土保持研究，2009，16(6)：102～104.

[8] 盧小平，田繼輝，張劍偉等. 多尺度DEM數(shù)據(jù)的組織與管理方法研究[J]. 測繪通報(bào)，2010，6：12～15.

[9] 楊剛，李朝奎，王芳等. 基于ArcSDE的DEM空間數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，31(4)：169～172.

[10] 胡璐錦，王亮，陶坤旺. 基于不同地貌類型的DEM內(nèi)插算法分析與選擇[J]. 測繪與空間地理信息，2012，35(12)：202～206.

[11] 張磊. 基于DEM的地貌暈渲圖制作方法[J]. 地理空間信息，2014，12(1)：161～163.

Research on the Construction and Application of the Shanghai High-precision DEM Spatial Database

Zhang Wei，Mao Weiqing

(Shanghai Surveying and Mapping Institute，Shanghai 200063，China)

The high-precision DEM is one of the most important basic data for the construction of smart Shanghai. In this paper，the Shanghai DEM database was built by using the DEM object management method and merging DEM constructed by city framework data and 3D laser scanning，and the DEM management system was developed to manage and maintain massive DEM data effectively. According to the DEM application needs，several basic analysis algorithms and DEM render map were developed which are used in the city planning，municipal and water management of smart shanghai.

cartography & GIS；DEM；high-precision；triangulated irregular network；vector tile；spatial database；smart city

1672-8262(2017)02-5-06

P208.1

A

2017—01—18

張唯(1985—)，男，碩士，工程師，主要從事城市三維地理信息研究及應(yīng)用工作。 基金項(xiàng)目：現(xiàn)代工程測量國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金課題(TJES1309)