南京滨江空间三维建模及形态量化的3个方法

滨江空间三维建模及形态量化方法

 

 

本文中基于倾斜摄影模型所构建的南京滨江空间三维数据模型可分为城市高程模型(DEM)及城市数字表面模型网格(UDSM)2类，均为栅格数据。城市数字表面模型网格(UDSM)是在数字高程模型(DEM)的基础上，完善现状建筑物、路网实体空间要素得来的。

 

从数据源来看，研究片区的DEM数据由所采集的倾斜摄影数据生产而成，在其基础上，为补齐DEM模型中部分破面的建筑物，局部叠加的UDSM数据所采用的建筑开源信息，分别为高德地图中的建筑占地轮廓信息及AW3D30DSM数字高程数据集中的建筑高度信息。

 

在数据生成阶段，对所采集的原始倾斜影像数据进行整理与修正，首先，利用软件生产出初步模型(点云格式)，在软件中对所采集的场地点云数据进行处理，将异常点去除；接着，对于部分存在破面或图像分层的区域，通过采集特征线进行约束，在GIS中结合场地的点云数据及特征线生成tif格式的DEM成果，根据分析需求进行数据格式转换。

 

同时，考虑到受倾斜摄影采集高度及校正方式的限制，仍有部分建筑物无法被完整采集或其三维形态存在破面情况，因此，根据开源数据所获取的建筑物轮廓及高层信息，在已生成的DEM模型上增加部分建筑体块的模型，叠加过程需保证新增建筑物的底面轮廓与数字高程模型中该建筑物位置统一。最终，考虑到场地植被茂盛且空间要素丰富，为便于更真实地反映各类空间指标的细微差异，同时避免数据转换过程中产生的最小形变，本文采用的数字高程模型分辨率为0.1m，即0.1m×0.1m的栅格精度(图2)。

 

与传统的DEM生产方式对比可以发现，基于倾斜摄影数据所自动生成的模型细节更佳。由于自动生成的密集植被区域高程变化较大，边界范围较模糊，需通过仔细处理地面点云及人为增加特征线进行控制。

 

 

基于过往研究中对于相应评价指标的划分，立足于对滨江空间环境特征的系统现状调研，综合考量滨江空间的全方位形态特征及各项空间指标的释义，选取出滨江空间中不同维度的相关空间指标，涉及空间形态指标共计8个。

 

1)形态指标。

 

本文选取天空率、郁闭度、复杂度3项指标作为反应滨江型公共观景空间三维形态变化的核心指标。其中，天空率反映了滨江空间天空可见比；郁闭度反映了空间中植被的覆盖程度；复杂度反映了滨江空间顶端表层的变化程度。

 

2)界面指标。

 

本文对于滨江空间界面的分析主要集中于建筑占空度、山体面积比及可见层次3项指标。其中，建筑占空度主要表明滨江界面中建筑物的所占比重及分布密度；山体面积比主要表明滨江界面中人眼可视范围内山体面积的占比；可见层面则表明人眼可视范围内滨江界面的层次数量。

 

3)轮廓指标。

 

本文选取了起伏频率及起伏幅度2项指标，其中，起伏频率指的是滨江天际线在视野水平方向上高度变化次数，而起伏幅度则指的是在视野水平方向上滨江天际线中建筑物之间的高程差异，可体现出建筑物之间的错落特征。

 

 

基于前文中对于各项滨江空间指标的选取，下文中将寻求各维度空间指标的数据量化算法。以过往景观空间形态量化研究为基础，融入地理学、生态学等相关领域类似指标的计算途径，得到了各项空间指标的量化方式(表1)。量化方法保证各项空间指标的量化均可通过倾斜摄影模型所构建的研究场地数字高程模型，采用GIS平台进行对应的量化计算。