李佳维
辽宁建筑职业学院 辽宁 辽阳 111000
摘要：智慧城市时空数据平台是测绘地理信息领域数字城市建设的有机延续。新一轮国家机构改革优化测绘地理信息管理职能后，自然资源部于2019年1月印发了《智慧城市时空数据平台建设技术大纲（2019版）》，进一步完善了智慧城市时空数据平台的建设方向和内容。三维空间是时空四维环境的基础，特别是纳入地下空间数据、建筑信息模型数据等新型测绘产品数据后，如何对各类基础时空数据进行有效集成，实现更加全面、高效、优化的智慧城市时空数据三维可视化，是新政策和技术背景下智慧城市时空数据平台建设需要研究的问题之一。
关键词：智慧城市；时空数据；三维可视化
引言
时空数据平台作为智慧城市的核心基础之一，既是最为基础的信息资源，又是其他信息交换、共享与协同应用的载体，为其他信息在三维空间和时间交织构成的四维环境中提供时空基础，实现基于统一时空基础下的规划、布局、分析和决策。时空数据平台需对跨区域、跨网络、跨部门、跨实体的各类独立的政务数据源、互联网资源、物联网采集数据资源进行整合，并通过挖掘海量数据的内在价值，最终服务政府部门及民众。但在平台实际建设过程中，面临数据岛状分散、资源汇集困难、运营成本高昂、网络安全隐患等问题。
1智慧城市概念
2008年11月IBM提出“智慧地球”概念，近两年来“智慧地球”战略已经得到了各国的普遍认可，数字化、智能化必定是未来社会发展的大趋势，智慧地球的提出为智慧城市的出现奠定了基石，智慧城市是智慧地球的体系形式。智慧城市的宗旨，是在城市的日常管理与平日的建设运行过程中，充分运用先进信息技术，实现管理模式智慧化、管理过程智慧化、管理手段智慧化的目的，从而为城市人口提供更加和谐智慧的生活环境。大数据时代的智慧城市与传统智慧城市有着显著区别，在数据层方面，传统智慧城市是由政府掌控的自上而下的单一信息，具体实施中存在资源割裂，有大数据但使用率较低或没有使用的问题，而大数据时代的智慧城市则是由公众参与式的开放式城市数据，政府上下强调信息化和数据基于云的应用。在平台层方面，传统智慧城市多以展示为主，缺乏底层数据整合和共享，大数据时代的智慧城市提出城市级通用平台建设，整合信息，有底层数据支撑及强大的基本保障。
2智慧城市时空数据三维可视化设计与关键技术
2.1时空数据实时更新
在采集传统基础测绘数据的基础上，为实现时空数据的实时更新，并解决传统采集方法在实际应用中存在周期长、成本高的问题，本文采用卫星遥感影像技术采集时空数据的各类信息，对负责区域范围内的城市地表信息变化情况进行实时监测，并结合无人机设备和网格化采集方式，辅助其完成对各类时空数据信息的采集。为了进一步实现对各类基础时空数据的信息增量更新，设置天空、地面和人三位一体化的信息增量更新。通过无人机、网格采集、摄像头和传统采集方式完成对卫星遥感影像中各类时空数据信息的采集。在实际操作过程中，不同时相所产生的卫星遥感影像可能会存在一定的差异，并且负责城市区域内的分发节点也可能存在差异，因此在实际应用中应当结合前后时相的卫星遥感影像技术，通过制定固定采集和更新间隔的方式，实现对时空数据信息的实时更新。除此之外，对于智慧城市建设而言，时空数据的应用价值更进一步地体现在微观层面上的统计分析以及宏观层面上的可视化展现。因此，在建设智慧城市时空数据平台时，需要通过不同的方式实现统计分析和可视化展现。在传统建设技术中，不同时空的大数据信息主要是按照国家、省份或市进行分区，由于不同地区可能存在相同的地理条件要素，因此在采集时空数据信息时，经常会出现对统一地理要素的重复采集。因此，为了避免这一现象，提高时空数据实时更新的效率，有必要构建更新和同步机制。机制中应当明确分级分类和共建共享生产模式，针对智慧城市中的分级建设进行梳理。
同时，分区对各类时空数据信息进行采集，并在条件允许的情况下对三级地理要素进行统一整合，以实现渠道共享。
2.2数据集成存储
根据类型和内容的不同，时空数据具有众多数据格式。统一数据格式，集成存储各类数据是三维可视化的基础和前提。因此，设计一种三维数据格式，应满足并实现以下需求：①支持各类三维数据格式之间的相互转换；②针对多源数据集成进行硬件渲染优化，在符合底层渲染硬件指令要求的基础上兼顾数据组织和渲染效果；③具备可扩展能力，便于其他新数据格式的扩展集成，且保证数据的向下兼容。
2.3细节层次构建
构建细节层次模型（LOD）是提升三维可视化效率的常用技术手段。模型简化和层级组织的方法策略是决定LOD构建效果的两个关键技术点，将直接影响三维可视化的渲染效率和响应速度。在模型简化方面，首先根据顶点对三维模型轮廓的贡献程度计算权重值；再以权重值为依据生成每个顶点的聚类单元，并依次判断聚类单元内是否存在其他顶点；然后判断顶点间的距离是否大于预设值，以确定是否合并顶点信息；重复上述流程即可实现模型的简化。在层级组织方面，利用场景图来组织数据，再优化不同层级场景中数据的分布。场景图是多层级树或图结构，每个层级被赋予调度信息，根据用户视点参数读取所在层级的调度信息，从而决定不同层级数据在场景中的分布以及各层级间的细节过渡。通过上述方法构建LOD，可在显著减少格网数的前提下，使数据的几何形态和纹理精度基本满足原有的视觉效果，并能保障不同层级场景中数据的加载效率，尤其对大数据量、大场景的三维可视化有较好的效果。
2.4计算资源调度
三维可视化是利用计算资源加载并展示三维数据的过程，数据请求、数据传输和数据加载是影响效率的关键步骤。由于数据量大而网络带宽固定且有限，三维可视化过程中，数据加载往往需等待数据请求和传输完成。采用多线程数据调度机制可有效提升三维可视化效率。首先利用多线程技术使数据请求、数据传输和数据加载等过程相互独立，将计算资源均衡分配到各个步骤中去，避免因串行等待影响效率；然后可多线程技术同时执行，最大化利用计算资源，增加各过程的效率；最后考虑线程之间的交互和数据共享，选取一个线程作为管理线程，主要进行数据请求与加载，其余线程作为下载线程，主要进行数据传输。管理线程与各下载线程在发送数据请求与数据下载完毕时进行线程间的交互，下载线程之间保持相对独立。
结语
建设智慧城市是一项国家战略，也是贯彻落实党的十九大关于建设“数字中国，智慧社会”的有力举措。智慧城市时空数据与云平台拥有泛在服务能力，与百姓的生活息息相关，是智慧城市的“基石”，能够为领导决策提供专业、权威的时空数据服务。
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