隨著數(shù)字化城市的推進(jìn),城市規(guī)劃和管理的需求逐漸增強(qiáng),三維城市模型的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣,主要包括建筑可視化、光線通視分析、城市水淹分析、洪水模擬等方面。然而,現(xiàn)如今智慧城市的大力發(fā)展促成精細(xì)化三維模型的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,導(dǎo)致可視化時(shí)一次性加載批量模型時(shí)的三維幀率急劇降低,成為基于網(wǎng)絡(luò)的在線可視化制約其應(yīng)用發(fā)展的瓶頸,而且無(wú)法揭示城市復(fù)雜形態(tài)背后的結(jié)構(gòu)性和動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。因此如何有效地簡(jiǎn)化復(fù)雜的三維城市模型和實(shí)現(xiàn)三維城市模型分類(lèi)可視化是目前急需解決的問(wèn)題。在此背景下,本文通過(guò)對(duì)三維城市模型領(lǐng)域中標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)源（CityGML）進(jìn)行研究,以綜合簡(jiǎn)化三維城市數(shù)據(jù)和模型分類(lèi)為目標(biāo),提高模型加載效率和提升分類(lèi)可視化效果,建立基于Cesium的三維城市模型簡(jiǎn)化和分類(lèi)可視化平臺(tái),具體研究?jī)?nèi)容點(diǎn)如下:第一,面向海量三維城市模型綜合簡(jiǎn)化研究。分析傳統(tǒng)三維模型簡(jiǎn)化存在的局限性,在不改變模型基礎(chǔ)外觀的基礎(chǔ)上,提出將鄰邊搜索算法思想應(yīng)用于提取建筑物外殼模型的新思路。第二,基于深度學(xué)習(xí)的三維城市模型分類(lèi)研究。傳統(tǒng)的三維模型分類(lèi)方法是通過(guò)提取人工設(shè)計(jì)的特征描述符進(jìn)行分類(lèi),在一定程度上會(huì)造成模型信息的缺失。所以本文結(jié)合三維城... 

【文章來(lái)源】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三維城市模型

圖 2.1 CityGML 文件內(nèi)容CityGML 除了表現(xiàn)出城市三維模型的外觀，還兼顧語(yǔ)義信息的表達(dá)。如道路、橋梁、隧道等。所有城市模型根據(jù)細(xì)節(jié)層次（LOD）的不同可以分為以下五類(lèi)：LOD0、LOD1、LOD2、LOD3、LOD4，細(xì)節(jié)層次越高可以獲得更多的關(guān)于建筑物細(xì)節(jié)。LOD0 是實(shí)際上是一個(gè) 2.5 維的數(shù)字地圖，LOD1 實(shí)際上是一個(gè)塊狀模型，不存在房屋的屋頂結(jié)構(gòu)。LOD2 是指模型既有屋頂結(jié)構(gòu)還帶有貼圖，也可以顯示植被信息。LOD3 是指在 LOD2 的基礎(chǔ)上貼圖的分辨率更高，還有更多建筑物的細(xì)節(jié)模型。LOD4 是最細(xì)節(jié)層次最豐富的，不僅具備以上層次模型的基礎(chǔ)細(xì)節(jié)，還將建筑物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)添加進(jìn)去，比如房間內(nèi)的家電家具、走道、樓梯和一些家用器具等。后面四種各個(gè)層次細(xì)節(jié)模型如下圖 2.2：

(b) LOD3 (d) LOD4圖 2. 2 (a)、(b)、(c)、(d)四種細(xì)節(jié)層次模型的三維建筑模型[15]本文研究的城市模型細(xì)節(jié)層次是 LOD3。在 LoD2 中，諸如 MultiSurface 和ltiCurve 幾何的幾何表示用于建模建筑細(xì)節(jié)，如屋頂懸垂，柱子或天線。其他的 LoD，如 LOD3，建筑物的外立面在語(yǔ)義上由兩個(gè)類(lèi)別區(qū)分，例如ndarySurface 和 BuildingInstallation。第一類(lèi)是建筑物外殼的一部分，具有表是一些特別的對(duì)象，如墻（WallSurface），屋頂（RoofSurface），地板roundSurface）或(ClosureSurface)，可以具有屬性類(lèi)，功能和用法。第二類(lèi)用達(dá)建筑物的元素，如煙囪、陽(yáng)臺(tái)、建筑外部的一些樓梯、房屋頂部的窗戶等。ndarySurface 對(duì)象（包括門(mén)和窗）可以表示為 LOD3 中的主題對(duì)象。而本文則通過(guò)語(yǔ)義提取將這些不太影響可視化效果的門(mén)窗及外部組件先過(guò)濾掉，在接下來(lái)的模型綜合簡(jiǎn)化。2.1.2 ShapeFileESRI Shapefile（shp），是美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所公司（ESRI）開(kāi)發(fā)的一種空間

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]著力激發(fā)市場(chǎng)主體活力 保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展——2019年《政府工作報(bào)告》解讀[J]. 黃守宏.  行政管理改革. 2019(04)
[2]基于深度體素卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型識(shí)別分類(lèi)[J]. 楊軍,王順,周鵬.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]從理性規(guī)劃的視角看城市設(shè)計(jì)發(fā)展的四代范型[J]. 王建國(guó).  城市規(guī)劃. 2018(01)
[4]城市大數(shù)據(jù)在規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用范式:從數(shù)據(jù)分維到CIM平臺(tái)[J]. 楊俊宴.  北京規(guī)劃建設(shè). 2017(06)
[5]中國(guó)數(shù)字化城市管理發(fā)展綜述[J]. 李穎玥,劉朝暉.  智能建筑與智慧城市. 2017(02)
[6]CCF大專(zhuān)委2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)——解讀和行動(dòng)建議[J]. 潘柱廷,程學(xué)旗,袁曉如,周濤,靳小龍.  大數(shù)據(jù). 2016(01)
[7]大數(shù)據(jù)可視分析綜述[J]. 任磊,杜一,馬帥,張小龍,戴國(guó)忠.  軟件學(xué)報(bào). 2014(09)
[8]地標(biāo)分層多粒度路徑導(dǎo)引描述方法[J]. 李霖,毛凱,譚永濱.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2014(01)
[9]地圖學(xué)和地圖何去何從[J]. 孟立秋.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2013(04)
[10]基于R樹(shù)索引的三維場(chǎng)景細(xì)節(jié)層次自適應(yīng)控制方法[J]. 龔俊,朱慶,章漢武,李曉明,周東波.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2011(04)

碩士論文
[1]JAVA平臺(tái)下的DXF文件解析庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 梁競(jìng)雅.華南理工大學(xué) 2017
[2]珙泉煤礦瓦斯地質(zhì)信息管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究[D]. 牛浩.河南理工大學(xué) 2015
[3]基于Hadoop的三維城市模型數(shù)據(jù)處理框架設(shè)計(jì)[D]. 黃欣.南京大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3105368