[发明专利]城市多层温湿度感知的时空系统设计方法有效
申请号: | 201910729699.8 | 申请日: | 2019-08-08 |
公开(公告)号: | CN110472327B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 张春霞;张雷;王晓帅;吴新平;金君芳;曹海云 | 申请(专利权)人: | 叁晟科华(上海)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F30/13;G06F16/29;G06T17/00 |
代理公司: | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人: | 张海青 |
地址: | 200436 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 城市 多层 温湿度 感知 时空 系统 设计 方法 | ||
1.城市多层温湿度感知的时空系统设计方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:数据测量
利用多组无人机,安装摄像头,红外扫描感应器和激光雷达,在城市上空进行扫描,采集GIS数据,包括人工建筑及自然地理位置等实体对象及空间参数信息,记录并拍摄城市建筑以及障碍物外型尺寸;然后在城市中投入多组安装有摄像头和激光扫描仪的无人驾驶车,利用无人驾驶车在城市道路行进来测量路径,拍摄路况距离、建筑物的高度、及城市内部空间;
步骤二:时空影像采集
利用卫星、航空等手段获取的获取城市的遥感影像全局元数据,包括该城市区域Path、Row的具体数值范围、云覆盖量、空气对流层分布及光照数据的变化范围,分析城市空间影像的时相变化,然后,依据不同地物的地物特征作为判断标准,针对随时间变化的地物提取信息,构建城市空间与时间影像元数据库;
步骤三:数据汇总及建模
先将步骤二采集的时空影像输入进ArcGIS和Revit软件,并通过ArcGIS和Revit软件将参数进行拉伸立体化,构建3D可视化智慧城市模型,再将步骤一中所采集的具体城市数据根据比例缩小后输入进智慧城市模型中,使步骤一中的具体数值和步骤二中的时空影像相对应,实现从基础地理信息数据到时空信息数据的升级,再根据实际情况对属性进行更改;
步骤四:数据除重及完善
在步骤三所建的智慧城市模型中,将Path、Row相同时的每条影像元数据与其相邻影像的每条元数据相比较,分析成像时间是否存在相同的情况,若不存在,则保留全部数据;若存在,则删除相同的Path、Row影像元数据,同时,在智慧城市模型中,模拟随着时间变化光照数据、云覆盖量和空气对流层的变化量,并将数据变化量带入城市空间的具体职能划分中,包括商业区、住宅区等职能划分,在城市模型空间中标注出多个节点及其变化范围,该多个节点即为城市的气象差异节点及变化范围;
步骤五:添加温湿度感知模块
将步骤四中所得的气象差异节点按照Path、Row向进行连接,从而将智慧城市模型划分为多个层,同时,在多个层的交汇节点上添加温度和湿度感知模块,并将多个温湿度感知模块的感知辐射范围的边缘处进行重叠,得到多层湿度感知的智慧城市模型;
步骤六:实时模拟
在步骤五所得的模型中模拟光照数据、云覆盖量和空气对流层随时间变化的参数,同时记录多个气象差异节点随时间变化的空间参数,从而根据气象差异节点的变化改变温、湿度传感模块的感知辐射位置数据并记录,将所记录数据组成数据集合,得到温度、湿度传感模块的最佳空间位置数据,分析数据集合是否能满足城市区域全覆盖,当这些数据集合可以满足区域全覆盖时,则保留最终数据集合;若无法满足城市区域全覆盖,则再次实时模拟进行补充,得出补充完整的数据集合,制成数据清单列表;
步骤七:构建城市多层时空系统
对步骤五所得的总体模型进行切割,从而对内部各要素实现单体化,对不合理的单体化要素进行拆分、修改并优化,然后根据地理信息,对各单体化要素进行视图变换和位置变换,控制各单体要素在总体模型中的大小、显示角度及在不同场景中的匹配性,然后对总体城市模型的各单体化要素进行顶点着色和纹理贴图处理,使其具备高仿真特性,并采用三维漫游技术,对总体城市模型的场景进行时空模拟,构建完整的城市多层时空系统,并将城市多层时空系统接入城市物联网;
步骤八:实际应用
根据步骤六所得的数据清单列表在城市中最佳的空间位置坐标处设置温度、湿度传感器,并将温度、湿度传感器接入城市物联网,同时,温度、湿度传感器的数据同步输入步骤七中的城市多层时空系统,城市多层时空系统根据实时数据进行校准和具体化。
2.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空系统设计方法,其特征在于:所述步骤一中,人工建筑及自然地理实体对象包括建筑物、道路、地形、树木、水域和桥梁,且步骤一中,使用地面站软件进行无人机和无人驾驶车的航线规划和参数设定,确定航测范围,综合扫描距离、地形地貌、建筑物分布、测量精度等因素。
3.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空系统设计方法,其特征在于:所述步骤二中,空间与时间影像元数据库包括矢量数据、影像数据、三维数据,并通过数据扩充、添加时间属性以及数据重组三个环节,达成完善。
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