CN110472327B - 城市多层温湿度感知的时空***设计方法 - Google Patents

城市多层温湿度感知的时空***设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开城市多层温湿度感知的时空***设计方法，包括以下步骤：数据测量、时空影像采集、数据汇总及建模、数据除重及完善、添加温湿度感知模块、实时模拟、构建城市多层时空***、实际应用；本发明根据气象差异节点的变化得到温度、湿度传感模块的最佳空间位置数据，满足城市区域全覆盖，构建城市多层时空***，将温度、湿度传感器应用到实际位置中，接入城市物联网，并通过城市多层时空***收集动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，进而反馈至现实世界，方便人们实时得知城市多层空间位置的实时温度、湿度等数据，给人们的出行提供便利。

Description

城市多层温湿度感知的时空***设计方法
技术领域
本发明涉及城市***设计领域，尤其涉及城市多层温湿度感知的时空***设计方法。
背景技术
现实世界中的数据，超过80％与时空信息有关，信息化正无时无刻地改变着人们的生活，时空信息在其中发挥了重要作用。随着智慧城市的试点全面开展，互联网+战略的全面启动并走进人们日常生活，使得人们在以往只关心地理信息位置或只关心时间的基础上，更多地关注时空信息大数据的整合应用；
传统的城市***数据整合程度单一，时空***多为静态数据，特别是对于气象、温湿度等传感信息数据，时效性不高，往往数据较为延迟，而且对于城市来说，气象、温湿度等传感信息数据涵盖范围较大，城市的不同区域，可能会出现不同的气象，影响人们的出行及舒适度，因此，本发明提出城市多层温湿度感知的时空***设计方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提出城市多层温湿度感知的时空***设计方法，该城市多层温湿度感知的时空***设计方法根据气象差异节点的变化得到温度、湿度传感模块的最佳空间位置数据，满足城市区域全覆盖，构建城市多层时空***，将温度、湿度传感器应用到实际位置中，接入城市物联网，并通过城市多层时空***收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界，方便人们实时得知城市多层空间位置的实时温度、湿度等数据，给人们的出行需求和舒适度需求提供便利。
为了解决上述问题，本发明提出城市多层温湿度感知的时空***设计方法，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***
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***，并将城市多层时空***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***，城市多层时空***根据实时数据进行校准和具体化。
进一步改进在于：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。
进一步改进在于：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。
进一步改进在于：所述步骤三中，再根据实际情况进行修改的实际情况包括数据时空分辨率、接收日期、投影类型、几何纠正精度、辐射校正参数。
进一步改进在于：所述步骤五中，温度传感模块的量程为0℃～45℃，湿度传感模块的量程为20％RH～70％RH。
进一步改进在于：所述步骤七中，对不合理的单体化要素进行拆分、修改并优化的过程包括三维重建模型、补充影像采集、局部分离编辑、精细化修编重建和更新合并。
进一步改进在于：所述步骤八中，城市多层时空***借助物联网终端的温度、湿度传感设备来收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界。
本发明的有益效果为：本发明构建智慧城市模型，将空间与时间影像元数据库与具体城市地理数据相结合，实现从基础地理信息数据到时空信息数据的升级，并将随着时间变化光照数据、云覆盖量和空气对流层的变化量，带入城市空间的具体职能划分中，来标注出多个气象节点及其变化范围，然后将气象差异节点按照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，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得到温度、湿度传感模块的最佳空间位置数据，满足城市区域全覆盖，构建城市多层时空***，将温度、湿度传感器应用到实际位置中，接入城市物联网，并通过城市多层时空***收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界，方便人们实时得知城市多层空间位置的实时温度、湿度等数据，给人们的出行需求和舒适度需求提供便利。
具体实施方式
为了使发明实现的技术手段、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
本实施例提供了城市多层温湿度感知的时空***设计方法，具体步骤如下：
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，包括建筑物、道路、地形、树木、水域和桥梁，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，采集过程中，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；
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，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；
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，实际情况包括数据时空分辨率、接收日期、投影类型、几何纠正精度、辐射校正参数。
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，温度传感模块的量程为0℃～45℃，湿度传感模块的量程为20％RH～70％RH；
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***
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，包括三维重建模型、补充影像采集、局部分离编辑、精细化修编重建和更新合并，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***，并将城市多层时空***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***，城市多层时空***根据实时数据进行校准和具体化，城市多层时空***借助物联网终端的温度、湿度传感设备来收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界。
本发明构建智慧城市模型，将空间与时间影像元数据库与具体城市地理数据相结合，实现从基础地理信息数据到时空信息数据的升级，并将随着时间变化光照数据、云覆盖量和空气对流层的变化量，带入城市空间的具体职能划分中，来标注出多个气象节点及其变化范围，然后将气象差异节点按照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，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得到温度、湿度传感模块的最佳空间位置数据，满足城市区域全覆盖，构建城市多层时空***，将温度、湿度传感器应用到实际位置中，接入城市物联网，并通过城市多层时空***收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界，方便人们实时得知城市多层空间位置的实时温度、湿度等数据，给人们的出行需求和舒适度需求提供便利。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.城市多层温湿度感知的时空***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***
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***，并将城市多层时空***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***，城市多层时空***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***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***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。
4.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空***设计方法，其特征在于：所述步骤三中，再根据实际情况进行修改的实际情况包括数据时空分辨率、接收日期、投影类型、几何纠正精度、辐射校正参数。
5.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空***设计方法，其特征在于：所述步骤五中，温度传感模块的量程为0℃～45℃，湿度传感模块的量程为20％RH～70％RH。
6.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空***设计方法，其特征在于：所述步骤七中，对不合理的单体化要素进行拆分、修改并优化的过程包括三维重建模型、补充影像采集、局部分离编辑、精细化修编重建和更新合并。
7.根据权利要求1所述的城市多层温湿度感知的时空***设计方法，其特征在于：所述步骤八中，城市多层时空***借助物联网终端的温度、湿度传感设备来收集城市的动态数据，通过物联网这个神经网络传导至时空信息云平台中，运用云计算和大数据处理分析后，再为用户提供相应的服务和应用，进而反馈至现实世界。
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