面向城市治理的实景三维平台建设关键技术

李成仁^1,2，冒静娴³

1. 上海市测绘院，上海  200063；
 2. 自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室，上海 200063；
 3 上海市徐汇区城市运行管理中心，上海 200030

摘  要：实景三维是推动城市治理数字化转型的关键基础设施和重要底座，然而实景三维平台建设面临建模成本高、数据融合难、空间分析能力不足等共性问题。本文通过构建轻量化分层分户模型重建技术，实现分层分户管理单元快速建模；设计基于平面网格剖分的统一编码规则，提升数据编码与关联效率；通过顾及空间位置约束的业务信息融合关联方法，建立多源数据之间的关联关系，并基于时空知识图谱的空间分析能力，为基层服务提供灵活可配置的计算工具；以上海市徐汇区为例，构建“围墙内外”的实景三维数据体系，实现城市治理的实体对象映射与业务管理信息关联，通过服务器云渲染与WebRTC技术实现高效三维可视化。研究表明，通过所构建的关键技术，实现了开发基层社区治理、全景式数字营商、消防透明化等多个典型示范性应用场景，有力提升了城市治理能力。这可为实景三维赋能城市治理数字化转型发展提供参考。

关键词：城市治理；实景三维；信息融合；要素编码；时空知识图谱

引用格式：李成仁, 冒静娴. 2025. 面向城市治理的实景三维平台建设关键技术. 时空信息学报, 32(2): 203-213

 Li C R, Mao J X. 2025. Key technologies for the construction of a 3D realistic geospatial landscape model platform for urban governance. Journal of Spatio-temporal Information, 32(2): 203-213, doi: 10.20117/j.jsti.202502005

1  引  言

城市治理是以人为核心的新型城镇化建设的内在要求，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容（陈水生，2021）。城市治理正在经历从数字化、网络化到智能化的发展历程，进入融合发展的新阶段。当前，实景三维已成为国家重要的新型基础设施，是数字政府、数字经济重要的战略性数据资源和生产要素，也是推动城市治理数字化转型的关键基础设施和重要支撑，在城市治理领域发挥了一定的赋能作用（董传胜等，2024；周星，2024）。然而，实景三维在城市治理应用中的价值潜力尚未完全释放，实景三维模型与业务管理信息的融合深度尚显不足，难以满足超大城市精细化治理的要求（刘抒，2024）。

相对静态的实景三维信息如何与动态的城市管理业务信息、城市运行信息融合，打造闭环的业务流程，融入一体化的城市治理业务平台中，发挥整体性平台作用，仍有待进一步深入研究探讨（肖建华等，2021）。随着城市精细化治理要求的不断提高，支撑城市治理的管理实体单元的颗粒度也需不断细化，管理实体单元需覆盖居委、小区、微网格、建筑、分栋、分层、分户等不同空间尺度，以实现城市空间特征与生长规律的精准复刻（陈军等，2024；康志忠和杨俊涛，2024）。对于人造地物的三维建模，尤其是当精细化表达室内结构和地下构筑物时，常规测绘方式往往难以获得完整准确的结果，如何聚焦城市管理的需求，如何通过轻量化分层分户模型自动重建技术在较短时间内以较低生产成本，实现部件级的实景三维模型重建需要深入研究（朱庆等，2022）。城市治理业务涉及数据来源多样、类型复杂，除了实景三维等静态时空信息之外，还包括人、房、地、物、事等各类城市管理要素和态势信息。这些信息如何与三维信息模型进行信息关联，实现从平面到立体，从静态到动态的升维，对要素编码提出了新的要求。传统网格编码方法（史洪芳等，2022；陈曦和樊红，2023）通过将地球空间统一剖分成不同尺度的网格单元，并按统一编码规则进行标识和表达，编码方法较为复杂且编码长度较长，难以适应实景三维场景的多样化需求，需进一步研究更加贴切城市治理应用需求的编码方法。常用的业务信息融合关联方法主要包括基于要素编码的关联（王树杰等，2023）、基于空间拓扑关系的关联（凌朝阳等，2023；叶芬等，2023），如何更好地描述要素间的空间拓扑关系，提升业务管理信息融合水平有待进一步研究。实景三维平台除了可为场景应用提供标准化的数据服务能力之外，还应提供可扩展的数据治理融合、空间可视化和分析组件，以协助用户快速依托平台相关服务建设业务场景系统（乔朝飞等，2022）。同时，跨部门业务联动和业务协同场景需进一步深化，当前时空数据、实景三维模型信息等尚未深入融入一体化、闭环业务流程的业务平台中，基于实景三维的数字孪生空间的模拟仿真、态势预测等优势远未释放，空间分析与辅助决策能力不足（龚健雅等，2019）。时空知识图谱作为一种高效的时空知识组织和表示方法，有助于实现时空信息的知识化，提高空间分析和决策服务助能力（陆锋等，2023；吴杭彬等，2024）。

为进一步发挥实景三维在城市治理领域中的作用，本文对城市治理需求下的实景三维平台建设路径进行探讨。针对场景建模成本高、数据融合难、空间分析不足等目前存在的共性问题，通过构建轻量化分层分户模型重建技术，实现分层分户管理单元快速建模；设计基于平面网格剖分的统一编码规则，提升数据编码与关联效率；通过顾及空间位置约束的业务信息融合关联方法，建立多源数据之间的关联关系，并基于时空知识图谱的空间分析能力，为基层服务提供灵活可配置的计算工具；以上海市徐汇区为例，构建“围墙内外”的实景三维数据体系，实现城市治理的实体对象映射与业务管理信息关联，通过服务器云渲染与WebRTC技术实现高效三维可视化。

2  关键技术研究

    2.1  轻量化分层分户模型重建

建筑分层分户是城市治理的基本管理单元之一，通过关联实有人口、实有房屋、实有单位等业务信息，实现在大范围下建筑幢、栋、层、户各层级要素贯通及外部管理信息的挂接和三维可视。传统建模方式成本高，且当前城市治理场景中大部分管理应用中的分层分户单元模型对深度要求并不高，框架级三维模型即可满足应用需求，因此，通过结合房屋分户示意图纸等资料，利用基础地理要素来形成大场景框架三维分层分户模型。分层分户建模流程如图1所示。

首先，对于不动产登记图、工程规划许可证、历史风貌建筑一幢一册数据等资料中的楼宇总平面图和分层分户图进行地理坐标空间位置配准。其次，通过矢量信息自动提取工具对户室、公共区域等外轮廓线进行矢量绘制；结合基础地理信息，提取房屋门牌地址、公共空间、楼层号、房间号等建模所需关键属性信息。最后，开发三维模型自动拉伸工具，自动化地将二维分层平面矢量图拉伸为三维模型，组装为建筑楼栋，快速构建静态结构模型，同时叠加实时动态渲染的管理单元，形成轻量化分层分户模型表达。

住宅分层分户空间以对象化的框架模型为主，精细至建筑物每层每户功能空间及楼栋公共空间位置分布，在此基础上可以关联各类管理属性信息，并可依据管理属性动态赋色，建模效果如图2所示。

相较于住宅建筑分层分户模型，商业办公楼宇的内部空间常因经营信息变化而变化，模型的深度可能随着应用场景的拓展而增加。本文提出静态结构模型与动态管理实体单元组合渲染的方法，通过物理框架模型叠加不同的空间分隔组合与分割，实现分层分户结构的灵活变化组合。商业办公楼宇三维分层分户建模效果如图3所示。在商业办公楼宇三维分层分户建模表达中，通过后台空间计算出单个分割单元的覆盖范围，并转换成GeoJSON返回至前端；前端渲染引擎根据GeoJSON数据和高度属性进行实时动态的分色渲染，以色块填充表达不同分户空间。商业办公空间发生变化后，仅需调整该空间与各单个分割单元的对应关系，即可实现分层分户模型的动态改变，无需对静态结构重新建模。

    2.2  基于平面网格剖分的统一空间编码

本文提出基于平面剖分网格的立体编码技术，为每个城市要素赋予唯一“数字身份证”，以融合城市各类政务、专题、感知等海量多源异构数据。

编码设计遵循以机器识别为主，兼顾人工可读的编码原则，并对编码长度进行控制，编码长度控制在20位以内，以方便使用与维护。图4为编码组成结构，由业务码、位置码和拓展码组成。业务码长度为6位，对自然地理实体、管理地理实体、人工地理实体的分类代码进行优化存储；位置码长度为10位，其中平面位置码8位，高度码2位；扩展码长度为1位，对空间编码的扩展信息，如飞地等，进行补充说明。

平面位置码将城市全域范围剖分为平面网格并进行编号，将空间对象质心所在网格编号作为其平面位置码。这种标识简洁降维，存储空间小，计算效率高，便于计算机识别、生成编码并以不同进制的转换与空间关系计算，同时可以根据管理需要动态调整标识的空间精度，实现对象信息与空间位置的精准映射。具体实践方面，利用四叉树进行平面分割，结合Base32编码形成长短编码对照转换规则以缩短编码长度，便于对管理对象进行组织管理和行业代码交互衔接。高度码划分方法与平面位置码类似，以1 m为划分，在高度上进行剖分，并以2位Base32编码存储，可编码高度为–100~924 m。平面位置码和高度码生成的代码如下：

   # 平面位置编码生成函数

def planar_encode(x: float, y: float, level: int) -> str:

    # 初始化坐标范围为整个城市

   x_min, x_max = -CITY_RADIUS, CITY_RADIUS

   y_min, y_max = -CITY_RADIUS, CITY_RADIUS

        for _ in range(level):

        # 计算当前区域中点

        x_mid = (x_min + x_max) / 2

        y_mid = (y_min + y_max) / 2

        # X轴方向编码（0左/1右）

        if x <= x_mid:

            binary_code.append('0')

            x_max = x_mid

        else:

            binary_code.append('1')

            x_min = x_mid

        # Y轴方向编码（0下/1上）

        if y <= y_mid:

            binary_code.append('0')

            y_max = y_mid

        else:

            binary_code.append('1')

            y_min = y_mid

    # 转换二进制到Base32

    return binary_to_base32(''.join (binary_code))

#高度编码生成函数

def height_encode(h: float) -> str:

    h_clamped = max(-100.0, min(h, 924.0))

    # 转换为0~1023整数（1m精度）

    int_val = int((h_clamped + 100) * 1)  # *1保持整数形式

    # 转换为10位二进制并拆分

    binary_str = format(int_val, '010b')

    return binary_to_base32(binary_ str[:5]) + binary_to_base32(binary_str [5:])

在二维平面空间网格完成划分的基础上，以二维平面空间网格为底面，通过建立三维立体空间网格，将多源数据在三维立体空间网格中融合，从而系统地组织和整合不同来源的数据，形成更加全面且丰富的数据集。

    2.3  顾及空间位置约束的业务管理信息融合关联

当前，实景三维空间对象间的融合主要以要素编码关联为主，然而不同条线的业务管理信息、独立建设的业务系统往往因承担的部门不同，尚未建立唯一编码关联。但是城市管理业务中的管理信息，一般都有其对应的主体，通常是带有空间图形或位置描述信息的数据，可根据不同管理业务中不同空间位置约束关系要求进行信息关联与融合。

  将实景三维空间管理实体投影为点、线、面不同几何图形，当业务管理信息具有空间图形时，与实景三维要素进行点、线、面的图形匹配确定关联关系。九交模型是一种用于表示平面几何图形之间空间关系的模型（温伯威等，2023）。本文利用九交模型矩阵，计算判断实景三维空间管理实体与业务管理信息的空间约束关系。假设空间管理实体和业务管理信息分别为两个简单空间几何对象A、B，用?A、?B表示A、B的边界，A°、B°表示A、B的内部，Aˉ、Bˉ表示A、B的外部，则A与B的空间拓扑关系可以表示为

考虑到大部分业务管理信息的空间位置描述以地址为主，当其不具备空间图形有位置描述信息时，则通过地名地址转换为一个具体的位置点，再按照最近原则进行挂接。选取不同几何图形的地理实体为参考地物，当业务管理信息位置点与其具有一定条件下的最近关系时，则可认为存在空间约束关系，可以将该业务管理信息位置点与空间管理实体进行挂接。具体关联形式分别为点与点之间、点与线之间主要以空间距离进行匹配，以及点与面之间以拓扑关系进行匹配共三种情况。空间关联关系匹配示意图如图5所示。P₁为业务管理信息位置点，P₂为实景三维空间管理实体投影后的几何图形。

    2.4  基于时空知识图谱的空间计算

城市治理中基层服务工作千针万线，面对灵活多变的管理需求，本文构建以人、房、企为本体的具有地理时空分布特征的时空知识图谱。通过建立实体、概念和关系的网络呈现知识的互连关系，提供数据—信息—知识服务（陈军等，2022；周睿枭和黄泽纯，2024）。时空知识图谱技术路线如图6所示。主要包括数据抽取、知识抽取、知识存储及分析服务四个模块。

（1）数据获取模块可连接统一的城市治理数据湖，读取各业务数据库的元信息，从不同数据源收集城市治理中的异构时空数据，按需纳入平台进行分析计算。

  （2）知识抽取模块为适配不同类型的数据格式，以GeoJSON格式作为多源异构时空数据知识抽取结果的统一矢量化表达，将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据自动转换为GeoJSON格式。针对不同结构数据，分别采用不同自动知识抽取方法，实有人口、实有房屋、实有企业等结构化信息与时空属性和专业属性有着直接的映射关系，可通过统一身份编码实现实体关联与字段映射；各类空间管理实体通过空间位置关系关联等方式，实现实体关联；对于企业走访记录等非结构化数据，通过自然语言识别技术进行信息抽取，从原始的非结构化和半结构化数据中获取实体、关系及实体的属性信息。

（3）知识存储模块通过RDF语言编辑工具构建人、房、企为本体概念框架，并以此为基础，将城市治理数据转换为RDF三元组，服务于场景应用。本文通过Pyhon语言实现图结构数据库Neo4J的数据与RDF文件的互转，将RDF三元组存储于Neo4J数据库中，兼顾图数据库的灵活性和RDF的可扩展性，同时将三元组转化为键值对存储在Key-Value数据库中，方便分析服务应用。

（4）分析服务模块依托知识图谱能力，通过多源、多模态信息关联，从多指标维度，动态识别空间特征形成画像。

3  平台设计与实现

以上海市徐汇区为例，面向城市治理“观、管、防”的需求，通过构建一张底图形式的实景三维平台，提供数据、服务、算法和工具等服务能力，实现全方位赋能各类应用场景，助力城市治理全面升级。本文实景三维平台总体构架如图7所示。

    3.1  数据资源层

数据资源层构建了城市全空间、全时态、全类型、全属性的空间数据模型，实现了城市物理空间的实景三维建模，其中包含数字正射影像（digital orthophoto map，DOM）、数字高程模型（digital elevation model，DEM）等地形级实景三维数据，城市规划模型、三维Mesh模型等城市级实景三维数据，以及地下空间、道路设施、分层分户、城市家具等部件级实景三维数据。通过轻量化建模技术快速构建了全区分层分户管理建模，并建立管理对象实体编码体系与实体标识，通过编码关联和空间位置约束关联实现空间关系、属性关系、时序关系与业务关系的建构及信息要素融合。根据城市治理管理维度，将数据划分为“围墙内”和“围墙外”。“围墙内”以居住为核心，按照行政区划、小区、分栋、分层、分户，从建筑门牌管理细化至楼宇内部户室管理，实现地、房、人各级空间与管理要素的关联，以及居住人口精准到户的映射关系；空间要素与管理要素融合示意图如图8所示。“围墙外”以商业为核心，按照商圈、楼宇、分户形成企业单位与空间建筑的动态关联。为满足城市精细化治理的需求，对实景三维模型进一步融合基础设施数据、公共服务设施数据、社会经济数据、城市运行数据、物联感知数据等多源时空信息，实现不同来源、不同精度、不同维度、不同时相的数据集成，形成地上地下全域空间立体的数据框架体系。

   3.2  服务平台层

  以标准化、组件化、平台化的方式构建一体化实景三维平台，抽象出一系列标准的实景三维空间服务，并根据不同类型、不同服务目标的用户组成和划分，为各类应用场景提供即插即用的实景三维API。除了标准化的三维数据服务之外，为提升实景三维数据安全性和可视化效率，平台还通过服务器端云渲染的方式为上层应用提供全场景视频流服务，上层应用可通过WebRTC技术进行二次开发拓展与定制个性化的功能。

依托时空知识图谱空间分析工具为基层管理提供灵活可配置的计算分析能力，实现分析对象、分析指标、成果形式等灵活配置。其中：①分析对象，通过选择某个或多个分析对象做统计分析，如住宅小区、商务楼宇、城市家具等不同对象，空间范围可以选择固定圈层，如行政区划、风貌区、商圈等，也可以自由框选生成。②分析指标，依托知识图谱能力，通过多源、多模态信息关联，从多指标维度，动态识别空间特征形成画像。以商务楼宇为例，可包括商务楼宇基本信息，如楼宇名称、入驻企业数、行业类别、员工数等，以及自定义配置选择的标签，如税收、属地企业数、去化率、空置率、走访带看数等。③成果形式，可根据计算结果结合实景三维模型成果动态渲染形成三维专题图，也可通过数据服务接口、报表导出专题画像等多种形式输出，以满足灵活多变的基层管理需求。

    3.3  示范应用层

1）基层社区治理

   通过实有房屋、实有单位、实有人口数据与实景三维平台底座的融合应用，梳理人房关系，实现人房信息一一对应，以三维立体建筑的形式更直观清晰地展现出人口居住状态，实现区、街镇、居委会、小区等多空间尺度的基层社区治理，形成一人一档、一房一档。基层社区管理如图9（a）所示。叠加标签化管理，精准定位独居老人等需要社区管理中的重点帮扶对象，通过分色显示和重点人群所在户室筛选定位，实现“政策找人”与“精准救助”。

2）全景式数字营商

全景式数字营商场景对招商政策、项目资源、设施配套、产业集群等资源进行统一整合和全景式管理，为营商工作提供统领全局的视野和决策分析辅助，推动招商响应机制由慢到快，赋能助力一线人员工作效率由低到高。一方面，结合分层到户的空间管理单元，从楼宇载体、企业、资源配套等多维度实现“一屏观”，实现精准的产业画像、楼宇画像和企业画像，辅助摸清产业家底和产业规划决策。全景式数字营商如图9（b）所示。另一方面，联合招商服务小程序信息动态采集系统，为企业提供无微不至的服务，包括企业选址、周边配套、招商带看、企业走访等服务，同时通过建设租金、面积筛选等功能精准匹配客户需求，沉浸式展示周边配套设施供潜在客户参考。

3）透明化消防

利用实景三维数据基底叠加城市体征打造了透明化应用场景，以实景一张图的形式汇聚了空间内的消防业务及视频数据，如车辆、无人机、消防站等，实现数字空间的“挂图作战”与实时态势推演。通过实时接入消防栓、消防站，以及实时水压、消防人员位置等信息，进行无人机、车辆、消防人员等实轨迹推演，为消防决策提供支撑。透明化消防如图9（c）所示。根据火灾等级迅速设定救援方案，通过视觉中枢调取周边摄像头查看该小区周边的情况，依靠已经接入的精准的社区人房信息调取现场住户及其联系方式，引导疏散至安全区域。同时利用融合通信系统，通过案件信息窗与街道、居委会建立现场处置临时群组，排摸人员被困、疏散情况等，实现对现场情况的精确把控，提升紧急处理突发事件能力。

4  结  论

针对实景三维平台建设面临场景建模成本高、数据融合难、空间分析效率低等问题，本文重点研究了轻量化分层分户模型自动重建、基于平面网格剖分的统一空间编码构建、顾及空间位置约束的业务信息融合关联和基于时空知识图谱的空间计算共四项关键技术。以上海市徐汇区为例，建设了信息共享、快速反应的实景三维城市管理平台，推动城市治理逐步向可视化、智能化、精准化、互动化发展。主要结论如下：①利用轻量化分层分户模型自动重建技术，可快速构建分层分户精细化管理单元，满足了城市精细化治理的需求；②基于平面剖分网格的立体编码技术，通过对编码长度进行控制，提升了数据编码与关联效率；③顾及空间位置约束的业务信息融合关联实现了城市治理的实体对象映射与业务管理信息关联，可精确呈现住宅建筑、商务楼宇幢户视图；④基于时空知识图谱的空间计算为基层服务提供了灵活可配置的计算能力，减轻了基层工作负担。

本研究在实景三维数字底板的基础上融合动态时空信息、城市运行信息、管理业务信息等要素信息，打造一个面向城市治理的实景三维平台，为城市治理领域的各类应用场景提供分析与辅助决策能力。此外，还入选了自然资源部、国家数据局联合发布的《2024年实景三维数据赋能高质量发展创新应用典型案例》。

然而，城市治理对数据资源的时效性要求较高，实景三维数据更新周期长，模型构建、业务管理信息融合等方面需要持续而较大的投入，未来需探索如何利用基层管理人员的动态感知能力，构建“业务驱动型”信息更新机制，通过智能化手段降低数据采集成本与周期，推动实景三维数据的动态化更新。

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