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智慧城市与大地图
“无三维，不智慧”这句话并不代表“有三维就大智慧”了，这样显然是不对的，起码目前GIS的肩膀还是太单薄。要做到智慧就必需有一个拥有上帝视角的“城市大脑”，这也是目前行业巨头阿里巴巴在做的事情，这是他们擅长的领域。对于GIS来说我们在整个产业中处于什么样的位置呢？根据国家的相关文件精神以及实际生产中自然形成的分工来看，GIS在这场变革中更多承担着城市基础“底板”这样的角色。要弄清楚何为“底板”以及我们需要什么样的“底板”，就需要回归到智慧城市的目标上来，抛开各种文件上以及网络上一些书面文字的解释，我们可以将这一目标理解为——以人为本，服务管理，服务民众。智慧城市建设是一场自上而下的运动，是城市管理者精细化城市管理的需求，同时也是民众对于拥有美好生活的需求。那么我们城市管理的要素包含哪些呢，总的来说是“人，地，事，物，情，组织”，要通过一个形式将这些数据全部组织起来，那“地图”一定会是一个非常不错的选择，而这张“大地图”应该就这个城市的基础数据“底板”。
这张“大地图”的建设历史悠久，从“地理空间框架”，“数字共享平台”再到如今的“时空大数据平台”，这个探索从未停止过，但是总体的内涵是一致的，就是“做好空间数据”、“用好空间数据”。那么什么样的空间数据才是“好”呢？我们知道地图的价值在于帮助我们探索客观世界，从最早的“象形符号”，“纸质地图”，“4D产品”，“全景照片”以及现在的“三维地图”，从制图的手段上看是越来越复杂了，但是从受众的角度来看就是地物越来越具象，交互越来越傻瓜。
随着现在大数据、IoT物联网以及AI的发展，数据量越来越大，数据粒度越来越细，城市管理的手段也是从粗放到精细，这种精细的数据现状和管理模式与现有的传统地图表达手段是冲突的，直接的体现就是公安牵头的“X标X实”或者城市管理的“块数据”模式、“网格模式”，这些模式本质上是对传统地理实体的一种补充，传统的地理实体管不到网格也管不到户，缺少业务实体的概念，从这个角度而言就需要对地图进行数据升维，从二维到三维，从固定的地理对象到可扩展的业务实体，从室外建筑到室内分层到户，从静态数据到实时大数据，在“智慧城市”这轮变革中，测绘地理信息需要从数据生产、平台建设以及应用设计三个维度全面拥抱三维，这样才能保证GIS这张“空间底板”能够服务好整个智慧城市建设。
02
三维数据生产
目前主流的三维数据生产包括一下三种方式：人工建模、倾斜建模以及BIM。当然还有很多种其他类型的建模方式，这边只列举本人接触的生产环节种应用比较多的三种方法（比如南师大闾老师团队的“基于CAD的自动化建模”也是一种比较超前的手段，也有了小范围的应用案例，希望以后大有作为）。人工建模主要针对小范围、对模型细节要求比较高得需求，建模周期一般为一平方公里/1人周；倾斜建模已经是目前测绘领域非常普遍得一种大范围、快速得数据采集手段，主要面向对大规模数据生产得需求；这两年BIM也逐渐开始和GIS进行融合，作为一种三维数据的来源，这样可以最大程度上重用现有建筑施工过程中沉淀的成果，避免了数据采集的花费。
1.人工建模
三维模型的人工建模分为几何网格生产和纹理贴图生产两部分：（1）几何网格数据以CAD竣工图为基础底板在3d Max进行人工建模；（2）通过遥感影像、街景以及现场照片实拍等手段进行表面纹理的采集，通过对上述两个生产过程的标准化从而形成满足工业化需求的标准工艺，大致的内容如下：
细节建模表现：对地理要素主体结构、细部结构进行精细几何建模表现，外立面纹理通常采用能精确反映物体色调、饱和度、明度等特征的影像或照片。
主体建模表现：指仅对地理要素主体进行几何建模表现，植被、栅栏栏杆等模型仅用单面片、十字片或者多面片的方式表示，外立面无纹理（白模），或采用能基本反映物体色调、饱和度、明度等特征的影像或者照片纹理，或纹理库中纹理图像。
符号表现：指用三维模型符号库中预先制作模型符号来表现地理要素，该模型符号仅有位置、角度、尺寸及长宽高比例可以改变。
人工建模的模型在建模的过程中就隐式地完成了单体化，对于应用层是比较友好，不需要做额外的处理，缺点大规模建模代价比较高，不太适更新比较频繁的场景，目前这种方式比较适合小范围的三维建设，比如社区和园区，面积范围在1-2平方公里左右。
2.倾斜摄影建模
倾斜建模它通过摄影测量原理，可以将多种源数据、分辨率、任意数据量的照片转化为高分辨率的、带有图像纹理的三维网格模型。具体来说，它通过对获得的相片数据进行同名点选取、多视匹配、三角网（TIN）构建、自动赋予纹理等步骤，最终得到三维模型。
倾斜摄影建模包含三重含义：（1）无人机；（2）倾斜摄影；（3）三维重建。倾斜摄影三维模型的质量取决于两个因素：一是影像质量，具体指影像地面分辨率和清晰度，二是照片数量，具体指对同一区域的照片覆盖度。从实际建模的效果来看，要获得完整清晰、可供高精度测量的三维模型，建筑去倾斜影像的分辨率要达到2~3厘米，一般地区要达到5~6厘米，照片平局覆盖度要达到30度重叠以上。
在无人机的选择方面有多旋翼和固定翼两种，固定翼推荐八旋翼，稳定性较高，降低坠机的风险；目前无人机市场的明星产品大疆精灵Phantom 4 RTK也是属于多旋翼类型；固定翼飞行效率高，比较适合大面的三维建模，但是购买和保养成本都比较高。
倾斜摄影野外作业比较关键的就是航线规划设定，倾斜飞行需要设定的包括高度、速度、拍摄间隔、航向间距、旁向间距等，不同的参数设置对航测的精度、效率等产生影响。航测作业前，综合考虑飞控距离、电池消耗、地形地貌、建筑物分布、测量精度等因素，使用地面站软件进行航线规划和参数设定，飞行高度、地面分辨率及物理像元尺寸满足三角比例关系。
三维重建阶段多采用Smart3D、Photoscan、Pix4D进行自动化进行三维模型构建，软件建模对象为静态物体，辅以相机传感器属性、照片位置姿态参数、控制点等信息，在进行空中三角测量计算、模型重建计算后，输出相应GIS成果，以供浏览或后期加工。常见的输出格式包括OSGB、OBJ、S3C、3MX等，对于效果不理想的可以通过交换格式导入到其他系统中进行模型整饰，比如3d Max。
3.BIM
BIM模型的意义在于适度的整合建筑核心量体的所有信息。其运用的范围在于全生命周期的各阶段，核心量体的BIM模型能够作为所有运用的基础，在个个阶段中上载与下载各种不同的建筑信息，提供最完整的服务。BIM模型，包括量体、系统与组件等内容，在设计的不同阶段中结合至核心量体上提供讨论，在施工的不同阶段提供施工的依循、设备安装的参考，在竣工阶段确认设计与现场的吻合与调整，进而在完工时提交维运厂商进行后续营运阶段应用。它于传统的三维模型不同，传统的三维模型一般制作表面或者楼层的室内，但是BIM深入到了每个构建，详细的描述了建筑物的所有施工构建，BIM与表面三维模型之间并无可替代性，而是更倾向于一种互补关系。把微观领域的BIM信息和宏观领域的表面模型进行交换和结合，形成更丰富的数据体系。
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三维平台化
三维数据采集和模型构建结束后，三维数据便进入到了数据应用环节，这块通常使用GIS平台对三维数据进行单体化和服务化处理，单体化保证了三维数据的要素化，从而能够进行属性挂接；而服务化则保证了三维模型和属性服务能够在Web端进行共享使用。
1.单体化
通过模型单体化处理，相当于为倾斜摄影模型“绑定”位置匹配的矢量面数据，服务平台会将这部分面的信息固定到模型数据中，这样前端在进行模型点击的时候，就可以知道要将哪一块的模型进行高亮。
2.服务化
目前在GIS行业对于三维服务方面有三个主流的三维服务的格式：（1）ESRI的I3S；（2）SuperMap的S3M；（3）Cesium的3D Tiles；值得一说的是这三种格式均是开源格式，也有相应的软件平台能够支持自有格式，有一段时间他们都在争取能够成为事实的行业标准，目前ESRI的I3S力压其他两家，已经被采纳为OGC的标准格式。这三种格式其实大同小异，都是有一个json格式的元数据文件描述了瓦片的组织规则，一般使用的是八叉树规则，前端加载的时候会首先加载这个元文件，根据场景的变换动态调整瓦片的请求和场景数据的组织，保证前端数据的多层次浏览，每个瓦片又都基于gltf这种紧凑数据格式将组织文件存储在json中，顶点文件存储在二进制文件中，这样一方面可以加速三维瓦片在网络上的传输，同时也方便前端webgl的解译。
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三维应用
目前三维的应用主要集中分布在园区和社区管理类型的基层管理单元，包括智慧警务室和智慧园区，这个级别的应用建设成本较低，周期短，一般为一到两个月，同时建设成效比较好，能够在一个系统中组织所有的要素信息，包括企业、人员、物联设备。通过这种全要素的系统展示和数据集成，打通从数据汇集、数据展示、协同处置与智能决策的管理链路，从而构建一个智慧的数字管理单元。
在系统架构上总的来说可以分为感知层、数据层、平台层以及业务员层，在感知层中就是需要能够对接各类传感器的信息，比如摄像头、人脸识别、车辆识别、Wifi探针、烟感、地磁等，这一类的对接相对比较麻烦必须适配各类型的厂商，对于海康、大华这类视频厂商这类比较简单，因为他们有标准化的平台和符合行业标准的接口，对于一些非规上企业的产品对接起来就需要适配单独的协议了。物联设备的结构化数据和需要对接的业务系统的数据都需要汇聚到应用的数据层，形成一
个统一的数据仓库，透明的向上层服务。在平台层应用层通过构建三维信息平台和全要素管理中台实现业务数据和三维数据的集成挂接，进而实现要素的全生命周期的管理，保证系统数据的鲜活。通过平台搭建的大地图“底板”，在应用层就可以根据建设的要求进行数据的全景展示，应用服务构建以及专题的研判分析等。
