基于多源数据融合的实景三维山东构建

董传胜¹，孙久虎¹，高浠舰¹，李浩1，

薛雨¹，刘长春²，王翠林²

1. 山东省国土测绘院时空信息技术山东省工程研究中心，济南 250102；
2. 北京超图软件股份有限公司，北京 100015

摘  要：随着数据采集技术进步，多源数据集成与应用成为构建实景三维山东的关键挑战。依据国家新型测绘体系试点要求，研究多源异构数据按需融合关键技术，具体包括实景三维立方体模型的构建、多源异构数据基础一致性处理、基于GPA的数据建模处理过程按需编排、以地理实体码为纽带一码互联的数据图谱，以及多源异构三维信息轻量化处理与集成渲染；以山东省 16 个地级市为试点，实现数据量 560 TB 的倾斜摄影数据与 447 类政务专题数据的高效融合，并以济宁市高架桥三维模型数据为例进行方法有效性评价。结果表明：实现了实景三维山东；与传统数据融合全量更新方法相比，本文基于GPA的建模处理方法，处理效率提升了7倍以上，在不损耗数据精度前提下数据压缩比为70.74%；内存占用减少40%，加载性能提升一倍以上。研究成果为多领域决策提供了三维空间基底，可为其他地区的实景三维建设提供技术参考。

关键词：实景三维；立方体模型；数据融合；地理数据建模；轻量化处理；地理实体编码；GPA

引用格式：董传胜, 孙久虎, 高浠舰, 李浩, 薛雨, 刘长春, 王翠林. 2024.基于多源数据融合的实景三维山东构建. 时空信息学报, 31(6): 745-753

Dong C S, Sun J H, Gao X J, Li H, Xue Y, Liu C C, Wang C L. 2024. Construction of realistic 3D model of Shandong based on multi-source data fusion. Journal of Spatio-temporal Information, 31(6): 745-753, doi: 10.20117/j.jsti.202405008

1  引  言

实景三维是国家重要新型基础设施，为数字中国提供统一的空间定位框架和基础，是数字政府、数字经济重要的战略性数据资源和生产要素。《自然资源数字化治理能力提升总体方案》（自然资发〔2024〕33号）指出“实现自然资源和国土空间全域全要素全生命周期数字化融合”“构建多层次、多维度、多类型的国土空间实景数据”。实景三维作为一种新型基础测绘标准化产品，是利用数字模拟形式对真实世界的准确模拟（姚巍和王谱佐，2023）。三维地理场景在表达尺度上包括地形级、城市级与部件级，囊括陆海、地上地下、室内外全范围。实景三维模型是一种通过对实体进行3D数据采集、建模、纹理映射、数据库建设等步骤来构建的三维模型（李璐，2024）。高精度智慧城市实景三维模型构建是建设智慧城市的关键（李国斌和李佳维，2023）。

实景三维建设具备数据种类多、体量庞大的特点。一是实景三维数据种类多样，且各地按照分阶段、分批次等模式开展数据的采集建设工作，数据成果由多家厂商生产，数据分散、来源多样、时序多样、格式不一、精度不一（宋关福等，2021）。二是数据体量庞大（张立立等，2020）。

  随着采集技术的迅速发展，不同来源、不同类型的空间三维数据的高效融合是一大挑战，是面向数字化城市设计的重要支撑技术之一（蔡文文等，2019；宋关福等，2019，2021）。众多研究从多源数据的融合、存储及管理等方面进行了探索。针对建筑信息模型（building information model，BIM）与实景三维模型融合过程中空间位置配准精度较低的问题，王超等（2023）借助真实激光点云的BIM与实景三维模型融合，提高了BIM与实景影像的配准精度；但其未对融合效率进行阐述。为解决视频与三维场景融合速度慢、效率低的问题，Li等（2021）研究了基于快速拓扑计算的多视频与三维地理信息系统（geographic information system，GIS）场景快速融合方法。为了满足海量、多数据源、多尺度、多结构数据的处理、组织、管理和更新的需求，江浩（2023）利用唯一标识码对多源异构数据进行统一组织管理。石伟伟等（2021）提出多源空间数据融合引擎，封装了各类分布式存储系统的访问接口，实现了对多源空间数据的融合管理。武梦瑶等（2023）基于多源二三维一体化的城市时空基础数据，融合自然资源业务数据和各政务数据，从空间数据的融合存储、分析、应用等方面进行研究，建成全域统一的国土信息数据一张图；但其尚未研究多源数据之间的关联关系。屈晓波等（2022）通过构建自然资源数据中台，支持数据汇聚治理融合，提升了对全生命周期的数据管理能力。Yi（2013）、Yi等（2014）提出地理实体匹配与多源数据融合的本体学习，并讨论了多源数据融合中的不确定性。尽管上述研究实现了多源异构的空间数据融合，建立了实景三维模型，但仍存在不足：未基于同一规范的基础地理实体与业务数据的融合，业务数据关联度不够，制约实景三维应用实施；融合后的大规模数据加载性能低下，影响用户的体验感。因此，如何实现对海量多源数据成果的统一衔接融合和高效加载与管理有待更深入的研究。

本文探索多源异构数据融合关键技术，以山东为例，构建涵盖全域全空间的实景三维山东。具体包括实景三维立方体模型的构建、多源异构数据基础一致性处理、基于处理自动化（geoprocessing automation，GPA）的数据建模处理过程按需编排、以地理实体码为纽带一码互联的数据图谱，以及多源异构三维信息轻量化处理与集成渲染；并进行验证评价。

2  基于地理场景与地理实体多维信息动态融合方法

2.1  实景三维立方体模型

倾斜摄影模型以精度高、效率优、保真度佳等特点，成为三维GIS的关键数据来源（张小宏等，2019）。全域全空间地理场景依托地形栅格、倾斜摄影、激光点云、BIM等不同的数据类型进行多维动态数字化表达，其中，二维形式表达地理实体与倾斜摄影三维数据、地形、视频、三维模型、BIM等数据之间的融合叠加会出现较多的冲突。由于地理场景类数据是对复杂地表场景的真实表达，地物间的相互遮挡与压盖，直接叠加时二维矢量仅能贴合到最上层模型上，导致叠加冲突，影响融合效果。在实际操作中，因地理实体信息的不完整、地理场景与地理实体匹配度不高、现势性与准确性不足、技术实现与实际应用需求匹配度不高，使得地理场景与地理实体多维信息动态融合存在一定的困难。由于数据标准及精度存在差异，面对多源、多时态、跨层级实景三维数据融合的需求，通过建立实景三维立方体模型，为多维信息融合提供了更为丰富的技术手段，支持地理场景、地理实体数据基于空间、语义等关系的关联融合。

从时间、空间、属性三个维度构建了实景三维方体模型，如图1所示。以基础地理实体为核心，以地理实体编码为纽带，利用人工智能、物联感知、空间计算等多种时空语义识别技术，建立地理实体与各主题数据之间的空间、时序、业务等关联关系，融合行业专题、物联感知、位置大数据、互联网舆情等多源数据，实现时空信息的横向互联、纵向互通，构建全时空表达、全要素支撑的时空数据库。

2.2  多源异构数据基础一致性处理

多源异构数据主要包括：山东省16个地级市的倾斜摄影数据，其中包括内陆水下及潮间带水下地形数据，数据量560 TB、覆盖区域2.4万km2；相关部门的高分辨率遥感影像、机载激光雷达（light detection and ranging， LiDAR）数据及专题资料，共计447类政务时空数据。

针对数据未覆盖区域，开展高分辨率遥感影像、全省范围的主要交通、水系、境界等地理实体数据采集。利用大重叠度遥感影像数字表面模型（digital surface model，DSM）密集匹配，以及DOM叠加DEM技术建成覆盖全省的地形级地理场景。汇聚了覆盖区域的固定摄像头数据、卫星过境火情数据、无人机实时轨迹和视频、北斗导航基准站位置服务信息、互联网舆情数据等物联感知数据。如图2所示。

这些数据具有坐标不一致、格式不统一、体量大、时效性高更新快的特征，使得实景三维建设中数据管理、存储、一体化应用难以开展，因此，利用空间数据坐标转换（卢丹丹等，2020），统一转换至2000国家大地坐标系。利用SuperMap，完成坐标系转换或投影转换。

2.3  基于GPA的数据建模处理过程按需编排

实景三维数据规模庞大、处理效率低，使得数据更新与维护困难，尤其是不同数据源间的边缘缝隙、重叠和拓扑不一致，使得处理成本大幅增加。GPA具有低代码、工具多、可拓展、高性能的特点，能有效解决多种空间分析与处理算子串联使用、共用内存的问题（武梦瑶等，2023）。因此，利用基于实景三维数据GPA技术，实现了多模态实景三维数据从数据接入、数据处理、服务发布到多端应用的实景三维数据快速流转和高效响应，提高数据处理效率。

围绕DEM、DOM、倾斜摄影模型、激光点云、BIM等实景三维数据的处理及分析需求，通过建立统一的建模框架，将数据入库、轻量化处理、单体化处理、数据裁剪等功能分别封装成处理算子；将算子进行封装，提供一个统一的入口，利用可视化算子组合工具，即可按需构建实景三维数据处理与分析工作流程，实现了流程化建模；利用一次输入输出（input/output，I/O），实现流程化数据入库、处理、发布工作。同时，还为多种场景提供预定义模型，简化工作流程，提高任务效率，实现实景三维数据处理与分析流程的自动化。基于GPA按需编排任务，实现原始倾斜摄影数据从入库、数据处理（如合并根节点、纹理压缩、单体化、裁剪、修改中心点等）、生成配置文件到服务发布全流程自动化处理，提升了实景三维数据处理性能和效率。

2.4  以地理实体码为纽带一码互联的数据图谱

由于来源多样、形式不一、规模庞大、如何有序高效地集成管理各类多源异构数据成为实景三维数据管理面临的一个巨大挑战。知识图谱的构建有助于实现地理实体数据的表达与可视化、实体浏览查询和信息管理融合，满足城市治理的需求（曹全龙等，2023；吴杭彬等，2024）。利用以地理实体码为纽带（王履华等，2023），分析地理实体编码与业务专题数据之间的关键关系，通过知识提取、数据血缘、图谱管理等能力，构建一码互联的知识图谱，形成以地理实体为核心的信息体，实现与业务的深度融合。以地理实体编码为链条，以知识图谱建立实体关系，通过交互式的知识图谱编辑工具将业务关系快速导入知识图谱中，串联业务环节，满足业务应用中的数据组织、处理分析和决策管理的需求。

对包括矢量数据、三维模型、数字正射影像、倾斜摄影的实景三维数据进行预处理，即格式转换、坐标转换、图幅接边和质量控制。根据实体分类、空间位置、几何形态、时间为基础地理实体赋唯一编码，需要对数字正射影像数据和倾斜摄影数据进行网格剖分和编码。矢量和三维模型数据编码为空间位置码+分类码+时间码，如图3所示。倾斜摄影数据和数字正射影像数据编码是将两类数据根据各层级空间的网格剖分规则进行数据切片，26位空间位置码设为切片文件名称，只记录数据的空间位置信息。通过数据索引方法，查询或选择的方式选中特定实体，获取实体编码。构建以地理实体码为管理单元基于实体码关联融合实景三维中多形态、多时态、多类型的数据，实现地理实体与矢量数据、倾斜摄影数据、数字正射影像数据等的关联，基于空间位置、业务关联，融合业务数据、业务指标及业务规则，形成实景三维一码互联的数据谱图。

3  多源异构三维信息轻量化处理与集成渲染方法

3.1  多源异构实景三维信息轻量化处理

针对倾斜摄影数据分块标准各异、加载效率低等问题，采用精细层重构技术结合人机交互选择最佳数据层级，将相邻空间范围内更高清高效的Tile文件作为根节点入库，提升图层加载效率与视觉效果。设计全省统一的三维数据组织模型，将多源异构数据转换为统一的数据组织层级。运用空间索引优化技术批量重建索引并压缩存储，提高单位索引数据的包含量和处理效率，节省数据库空间。引入S3M格式，统一三维地理数据逻辑结构，支持海量多源数据传输、交换及高性能可视化，满足不同终端需求且节省存储（张立立等，2020）。使用SuperMap完成空间数据格式转换，通过融合轻量化处理多源异构的实景三维数据，提升大体量数据的下载加载性能，实现实景三维成果在多端的应用。

倾斜摄影模型常用OSGB格式存储。“.scp”格式文件作为索引工具，为场景中的倾斜瓦片提供快速访问路径，并记录了包括空间划分、地理范围、数据的高度范围信息在内的详细数据属性。在优化过程中，通过合并不同细节层次（level of detail，LOD）的根节点，设置金字塔层级参数n，实现每4n个根节点合并为1个，可显著减少模型复杂度，如将300个根节点缩减至19个，生成新的“.scp”格式配置文件（Combine1.scp）及对应的19个OSGB根节点文件，提升加载速度和效率。OSGB到S3M数据模型的转换流程如图4所示。

在纹理压缩方面，对比多种压缩方式后发现CRN_DXT5对于PC（personal computer）设备表现最优（表1），能够大幅降低纹理数据总量，减少显存占用并增强渲染性能，尽管可能会增加处理时间，但总体上有利于三维模型在网络传输与可视化方面的高效应用。

3.2  多源异构三维信息集成渲染

基于浏览器–服务器（browser/server，B/S）架构，通过服务器端的数据集中化管理和客户端轻量化插件部署，实现多源空间信息的整合与共享。建立二维/三维空间信息浏览器共享机制，促进信息资源的优化配置，增强了跨部门间的数据协同能力，缓解了以往数据孤岛与资源冗余的困难。具体步骤如下。

1）二维数据标准化发布流程

利用网络要素服务（web feature service，WFS）与网络地图服务（web map service，WMS）标准，对位于服务器端的二维空间数据进行规范化处理与发布。借助Windows集成信息服务(integrated information service，IIS)平台，使得这些数据安全且高效地向浏览器用户分发。

2）三维场景构建

首先，采用先进的数据融合技术，将影像数据与高程数据集成，构建高度精确的三维地形模型。其次，通过精确的坐标配准，将二维数据与三维地形模型整合，同时确保三维模型的地理位置精确无误，形成了丰富的三维场景。

3）三维场景插件化集成

利用二次开发工具将步骤2）中的三维场景封装为ActiveX插件，无缝集成至浏览器环境，同样通过IIS发布机制送达客户端，确保用户无须复杂配置即可体验。

4）二维/三维信息协同展示

通过精细的坐标匹配算法，实现步骤1）发布的二维数据与步骤3）集成的三维场景在同一浏览器界面下的实时同步展示。

从系统设计层面，采用分布式分层架构，其中，服务器集群作为数据处理与管理中心，各部门通过网络接口接入。这不仅巩固了数据管理的集中性，还为跨地域的数据共享提供了便利。尤其在二维数据处理模块，WFS与WMS标准的采用，提升了数据格式的通用性与互操作性。

4  实现效果与评价

以山东省16个地级市为试点，实现了规模化应用的实景三维山东。以地理实体为中心，倾斜摄影模型与实体数据、地质体与地表场景一体化、管线数据整合、水陆海岛无缝衔接、监控视频及无人机实时视频与基础场景动静结合，室内外点云数据一体化、BIM与倾斜摄影数据的融合效果，如图5所示。利用上文所述的基于GPA的建模处理方法融合更新了烟台市、济宁市、德州市、青岛市等局部区域累计268 km2的倾斜摄影数据，保证了实景三维山东数据的鲜活性。

为了评价技术有效性，分别利用本文基于GPA的建模增量更新处理方法与传统数据融合全量更新方法（卢丹丹等，2020；张小宏等，2019），分析处理整个济宁市高架桥三维模型数据，长度为50 km，数据量5.66 TB，传统数据融合方法处理数据时间需要7 d以上；采用本文基于GPA的建模处理方法，需要时间1 d，效率提升7倍以上，结果见表2。山东省2.4万km2的倾斜摄影数据数据量560 TB，压缩后为160 TB，不损耗数据精度前提下压缩比70.74%；内存占用减少40%，加载性能提升一倍以上，在100并发下响应时间为300 ms，增强了实景三维山东大数据的存储和访问效能。倾斜摄影数据优化前后效果比较如图6所示。

5  结  论

本文针对多源异构数据基础不一致、兼容性差，高频数据更新时复杂数据处理效率低下，实景三维数据关联度差、准确度低等问题，提出了基于地理场景与地理实体多维信息动态融合方法，针对超大规模实景三维数据存储、传输、共享及应用受限的问题，构建了多源异构三维信息轻量化处理与集成渲染方法。研究表明：与传统数据融合全量更新方法（卢丹丹等，2020；张小宏等，2019）相比，本文基于GPA的建模处理方法，处理效率提升了7倍以上，在不损耗数据精度前提下数据压缩比为70.74%；内存占用减少40%，加载性能提升一倍以上。以山东省16个地级市为试点，建成了“全空间、全汇聚、全融合”的实景三维山东，实现了实景三维数据和政务专题数据的融合，为数字山东建设提供了统一的三维空间基底。

多源异构、超大规模实景三维数据高效融合渲染技术，可为其他地区的实景三维建设提供技术参考。同时，实景三维山东还能够支撑自然资源管理、重大战略实施、防灾减灾救灾等领域的决策与服务，提升了规划与管理工作的效率及服务水平。未来会推动更加开放、统一的实景三维数据格式标准，促进不同来源和类型的实景三维数据在多个平台和系统间的无缝交换与集成，提升实景三维对空间信息的智能化处理和空间分析能力。

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