基于地理信息數據的數字孿生沙盤設計與應用

陳曦

（四川九洲北斗導航與位置服務公司 四川省成都市 610041）

沙盤是城市規劃建設、數據信息標記等必不可少的工具，隨著城市變遷，數據信息不斷增多，對沙盤收集和顯示功能的要求也在提高。實體沙盤模型顯示位置較少，修改次數有限，且部分沙盤與地理信息系統的連接不夠緊密，因此，本文提出將地理信息系統和數字孿生沙盤設計融合，利用計算機信息技術、地理信息系統和虛擬現實技術等，為數字孿生沙盤的應用提供更多輔助。因此，本文對基于地理信息數據的數字孿生沙盤設計與應用的研究分析，也就具備重要理論意義和現實價值。

1 背景闡述

近年來，隨著智慧城市建設和數字化中心打造發展的如火如荼，越來越多部門強化了對數字交通體系、虛擬空間等的建設，數字化理念和智慧化平臺的融合連接，逐步成為數字交通發展的最佳途徑，在此背景下，數字孿生交通體系諸多技術的突破和飛躍，逐步成為城市建設的關鍵。與此同時，進一步探究智慧城市建設過程中的交通仿真工具平臺研究設計與運營，其監測、評價、調查、預測、規劃、管理、測試、驗證等均是智慧交通、數字城市建設的關鍵，我國現階段絕大部分的地市級城市治堵緩堵技術等的投資較為充足，未來在智慧城市建設中基于地理信息數據的數字孿生沙盤的應用大有可為。因此，本文將地理信息數據和數字孿生沙盤設計應用聯合，也就具備重要價值。

2 地理信息數據預處理為數字孿生數據模型的關鍵技術

以某數字孿生沙盤建設工作為例，按照相關技術標準和技術要求，針對地理信息數據的類型，采用調繪、數碼攝影測量等比較成熟的資料收集技術，實現對數據的采集、更新、生產和制作，為后續預處理提供條件。在建模理論的支撐下，數字孿生數據模型的構建包括物理行為研究無損數據測定技術、量化誤差與置信評估研究，且上述研究已取得一定進展，將有助于模型參數的確定、行為約束的構建以及模型精度的驗證。在設計數字孿生數據模型的過程中，數據類型主要包括數字線劃地圖(Digital Line Graphic, DLG)數據、數字正射影像圖(Digital Orthophoto Map, DOM）數據、三維（3D)圖像數據、數字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數據等。詳細論述整個數字孿生數據模型建設步驟，其中的數據預處理和地形模型數據預處理較為重要。數據預處理針對DLG 數據資料，在完成對數據的外業采集后，用專門的軟件對DLG 數據進行內部的整理和處理。將DEM、DOM、DLG、激光掃描、CAD 圖等數據的空間參照系統一到2000 國家大地坐標系（CGCS2000）或依法批準的平面坐標系中，進行空間位置配準。在此過程中，DOM 數據資料的采集主要集中在衛星和航空影像上，通過拼接、勻色等處理，得到質量更高的數據。高分辨率的圖像資料包含的信息更加豐富且更直觀形象，是目前地圖背景資料的重要組成部分。在獲取DEM 數據資料的過程，以航片掃描的方法，引入了空間加密[1]，并依據立體效應進行檢驗。對不符合標準的數據進行修正，提取特征點、特征線，從而重建DEM 數據。在此基礎上，對DEM 數據進行處理。針對已有的DEM 數據，對其格式進行檢查，確保數據的有效性。如果數據不符合入庫標準，則需要將.dem 格式、.asc 格式轉變為標準格式。針對數據內容的差異性，將所有需要的各類參數輸入到數據庫當中。針對柵格數據的加載，需要考慮到分塊的大小和柵格金字塔的級別，圖1 即為數據預處理界面示意圖。

圖1：數據預處理示意圖

在數字孿生沙盤的地形模型數據預處理過程中，要確定地形表面的點P 在TS 中的對應點(u, v)，從而TS中的點(u, v)處的紋理值就是物體表面點P的紋理屬性?？赏ㄟ^下面的轉換得到需要的地形模型數據：

Photo Zone --> Object Zone --> Texture Zone（P -->O --> T）

其中（O --> T）的函數可表示為：(u, v) = H(x, y, z)

其中(u, v)是地形模型的平面區域，(x, y, z)分別是地形模型空間中的點。

如果整個數字孿生沙盤是多個地形模型同時轉換而成的，那么地形模型的平面區域為(u1、u2……un; v1、v2……vn;)

地形模型空間中的點為(x1、x2……xn;y1、y2……yn;z1、z2……zn;)

地形模型表面數據需要利用基本三角函數計算技術生成，利用三角函數計算物體點（x，y，z)的坐標。

當0 <= a 或b<= 2Π 時余弦函數用于計算x 坐標信息的數據，如果地形內有大量的物體，對應不同的點用(x1、x2……xn）來表示。

當0 <= a 或b<= 2Π 時正弦函數用于計算y 坐標信息的數據，如果地形內有大量的物體，對應不同的點用(y1、y2……yn）來表示。

當2Π>= a 或b 時正弦函數用于計算x 坐標信息的數據，如果地形內有大量的物體，對應不同的點用(x1、x2……xn）來表示。

當2Π>= a 或b 時余弦函數用于計算y 坐標信息的數據，如果地形內有大量的物體，對應不同的點用(y1、y2……yn）來表示。最后將DEM 和DOM 數據疊加計算，生成CIM 地形模型。

3 典型應用場景

基于地理信息數據的數字孿生沙盤應用，主要是數字孿生智慧沙盤大腦應用。該部分內容以發展沙盤為牽引，以數據為驅動，運用信息技術，推進沙盤精細化管理、數字產業化升級，致力于人機協同、數據驅動、有序高效，最終讓沙盤大腦“看得見問題、聽得見聲音、感受到溫度”。在整個應用架構中，總體采用“1+2+N”的框架，即一個數字孿生沙盤、兩個中心、N 個智慧場景，在全域加強智慧治理場景建設，打造智慧孿生產業生態圈、賦能生態民生服務體系，最終確保能夠在“大數據+”應用場景創新等領域取得顯著成效，本文主要詳細論述基于地理信息數據的數字孿生沙盤在全景仿真和數字化經營治理上的應用。就全景模擬仿真而言，通過地理信息數據結合數字孿生沙盤，打造三維實景仿真數字底板，針對沙盤核心區域采用高精度的建筑信息模型，建設全面、信息化的沙盤仿真模型。詳盡直接地展現沙盤各個區域、部件，提供基于實景的事件模擬、預測推演、實景仿真等。接入可開放的現場實時監控視頻圖像，采用AI 圖像識別分析技術，分析占道游商、車輛違章等違規現象[2]。把數據實時推送給城管執法局，處置后再通過視頻圖像自動核查歸檔?；跀底謱\生體，綜合實現沙盤管理的柔性勸導和智能執法，有效改善市容市貌。平臺具備視頻播放、場景切換、天氣切換、區域網格化、路線規劃、夜景燈光、動畫特效、面板集成等多種能力。就數字經營治理而言，通過賦能交警、社區、城管的道路監控視頻數據結合數據平臺各類非結構化視頻監控數據，利用數字孿生技術，實現沙盤全景全要素1:1 仿真模擬，從而智能監測違規占道經營事件，實現感知發現、智能分析、協同處置、回訪評價、考核監督全流程閉環，帶動業務分析、數據歸集、分析建模、場景訓練、業務優化，解決商業經營、實時發現、快速處置的核心痛點問題。

基于地理信息數據的數字孿生沙盤應用，主要包括基于數字孿生交通底座的城市交通管控服務、基于數字孿生交通底座的車路協同、基于數字孿生交通底座的大規模道路巡管養綜合和基于數字孿生交通底座的數字化資產管理平臺四個方面。就基于數字孿生交通底座的城市交通管控服務而言，該技術基于數字孿生交通底座，在城市交通治理方向上提供了一系列的交通仿真決策與服務，并能夠通過駐場人員的全周期跟蹤服務，打造道路交通的智能化服務流程，其示意如圖2 所示。在此過程中，基于數字孿生交通底座的城市交通管控服務包括交通基礎數據采集調查、本地化數字交通、交通設計/管控方案評價比選、交通大數據可視化展示和道路資產管理幾個模塊，能夠助力交管部門科學決策，也能夠緩解城市交通問題，為開展智慧化的“緩堵保暢”奠定基礎，也為提升城市影響力做鋪墊[3]。

圖2：基于數字孿生交通底座的城市交通管控服務示意圖

就基于數字孿生交通底座的車路協同而言，該車路協同和自動駕駛平臺主要包括路側傳感系統、路側通信系統、路側邊緣計算系統和數字孿生云控平臺四個子系統，系統之間的不同模塊具備不同功能，利用路側傳感系統收集參數信息，并進一步將數據傳送到邊緣云結構中，路側設備將各項點位數據傳遞到中心平臺后，智能路側系統借助信息數據處理實現各項參數優化，最后達成既定目的，圖3 即為基于數字孿生交通底座的車路協同示意。

圖3：基于數字孿生交通底座的車路協同示意圖

就基于數字孿生交通底座的大規模道路巡管養綜合模塊而言，該功能模塊基于機器學習、數字孿生和大數據處理等新興技術，推出功能齊備的大規模的道路“巡管養”綜合管理服務方案，不斷提高道路的巡檢技術水平，降低巡檢技術成本，打通巡檢、管理和維護的通道，打造“全覆蓋、高精度、高效率、信息化”的道路巡管養模式，圖4 即為其示意圖。在此過程中，為車輛能夠自動識別裂縫、坑槽等16 種病害，實際識別率高達99%，能夠識別病害的位置和面積，位置識別精度為1m，病害面積識別準確率達到95%，能夠自動識別路面的平整度，也能夠自動識別道路結構和路產數據，能夠基于三維數字交通底座的病害數據實現智能化管控，還能夠打通養護環節，建立施工保暢方案。在此過程中，基于數字孿生交通底座的大規模道路巡管養綜合模塊功能實現包括五個部分：首先是車輛+云鏡聯合形式，采集影響交通底面的病害數據，然后通過5G 網絡信息系統上傳到云平臺中，再借助算法中心識別病害的具體類型和路面平整度[4]，進而整合所有的數據信息，實現三維可視化的病害信息管理，最終借助信息管理平臺指導道路的養護過程和管理。

圖4：基基于數字孿生交通底座的大規模道路巡管養綜合模塊示意圖

就基于數字孿生交通底座的數字化資產管理平臺而言，該平臺以道路、橋隧構造物、沿線設施等公路資產為對象，利用自動化巡檢技術、人工錄入等諸多方式，采集道路資產基礎數據并進行實景的三維建模，形成道路資產三維數字底座，并在此基礎上全面實現資產管理，圖5 即為基于數字孿生交通底座的數字化資產管理平臺架構示意圖。

圖5：基于數字孿生交通底座的數字化資產管理平臺架構示意圖

4 結論

總之，有了地理信息數據、數字孿生沙盤支撐，根據本文運用的方法進行的數據處理與三維建模的結合測試和技術實現，明確了數字孿生沙盤建設是一項相對復雜的工作。通過不斷的技術攻關，在應用上賦能于智慧城市管理，實現多個智慧場景智能感知，涵蓋了城市管理、社會治理、政務服務、民生福祉、文化旅游等大領域沙盤綜合治理，通過建設商業經營智慧化場景，城市治理效率得到顯著提升，實現城市管理水平從人工排查到智能發現的跨越，社會治理機制從分散治理到協同治理的跨越，同時實現城市治理機制的創新變革，并提供數據建模、指標分析、決策預警等多種應用能力，為政府領導者提供完善科學精準有效的智能化服務，將為更充分地利用地理信息系統中的數據，為數字孿生沙盤建設提供更多支撐。