CN110502587A - 基于语义融合的bim和gis集成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法，包括：S1，建立BIM和GIS集成的统一语义框架，形成一个共享领域本体；S2，从BIM数据模型中获取实例信息对共享领域本体进行填充；S3，对GIS数据进行语义化并通过本体对齐的方式填充进共享领域本体；S4，基于融合领域知识模型，实现信息查询及推理。本发明研究了IFC和CityGML转换为RDF图模型的方法，使得异构数据得以用基于语义的知识模型表达，解决了BIM和GIS的异构信息的融合问题；将领域中的类和关系进行归类、映射、层次组织，形成统一框架下的概念整合；可较好的处理显示知识的表示，并通过逻辑规则的建立推理出隐性知识。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体地，涉及一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法。
背景技术
BIM和GIS的集成能够实现从室内到室外不同空间尺度信息的融合，将二者的优势发挥到建筑和城市信息的分析、决策和管理中。BIM和GIS集成的难点在于解决数据互操作性的问题，具体表现在建模语言不同、空间尺度和粒度不同、几何和语义表达方式不同等方面。目前的BIM和GIS的融合主要围绕IFC和CityGML两个通用数据标准开展，包括数据级别和应用级别。
数据级别的集成方法包括：1)现有数据格式的转换；2)新标准的建立。现有数据格式转换主要是IFC到CityGML的转换，通过相关的算法完成几何信息的提取、坐标系和几何表达的转换以及语义信息的映射。由于两种数据格式之间的几何表达和对象语义的差异，导致这种数据格式转换方法不可避免的会产生错误和信息丢失的问题。新标准的建立是通过新建第三方的数据标准来实现BIM和GIS数据的融合。新标准的建立通常针对某一特定领域，如室内模型、基础设施模型等，重新设计模型的要素和组织架构，再抽取IFC和CityGML中相应的信息，并按新的标准和语言进行组织表达。这种方法可以有效规避数据转换的信息丢失问题，但可能需要从底层开始设计数据模型，工作量大，且需要研发特定的平台来支持拓展结果的可视化。
应用级别的集成方法，是指仅在应用程序级别，在BIM中提取出需要的信息，转化为特定的数据格式，再被GIS的分析软件读取。这类方法的局限性非常大，并且只能解决某个特定问题，可拓展性不强。
以上集成方法大都考虑在语法级别的集成，而存在着不同程度的语义不一致性的问题，这导致目前大多BIM和GIS的集成仅仅局限于三维可视化展示和属性展示等浅层应用，并未达到语义级别的深层次的应用。
语义网是一种智能化网络，旨在通过语义化描述将不同领域中的无序知识变为有序知识，使得计算机能够理解网络文本中的概念信息及其逻辑关系。本体思想是共享概念模型的明确的形式化规范说明，通过使用描述语言、相应的逻辑规范，和自描述的术语(类、属性、实例)，可以对本体进行规范化的描述，形成该领域的领域本体模型。通过语义网和本体技术可以将BIM和GIS两个***中的知识通过统一的语义模型进行表达，消除数据互操作性的壁垒，为城市海量数据管理和智能化的知识服务提供基础。
经过检索发现：
1、申请号为：201811223319.5，发明名称为：一种基于glTF的BIM数据与GIS数据的整合方法》，提供了一种基于glTF的BIM数据与GIS数据的整合方法，包括以下步骤：S1、BIM属性信息提取，生成一份JSON格式的属性信息文件；S2、BIM几何信息提取与转换，生成一份与属性信息文件相匹配的glTF建筑模型文件；S3、BIM属性信息与几何信息匹配，形成具有属性信息的glTF建筑模型；S4、BIM与GIS数据整合，将glTF建筑模型导入Cesium平台，将glTF建筑模型放入世界地理坐标系中，使glTF建筑模型所有的建筑信息都与地理空间关联，并在GIS中可视化；本方法能够克服传统整合过程中出现的信息丢失、数据量过载和可视化效果不佳的问题，实现BIM数据与GIS数据的有效整合。
其不足在于：
(1)异构数据融合问题：上述方法将BIM数据转换为glTF+JSON数据，使得建筑的几何模型能够在GIS平台可视化，但BIM和GIS数据实际仍是分离状态，没有从根本上实现数据融合；
(2)异构数据互操作性问题：BIM数据转化为glTF能在GIS平台显示几何，解决的是数据格式问题，并未从底层语义层面的集成，使得对数据的操作应用只能局限于可视化和简单的属性查询，不能实现知识的重用共享和深度挖掘。
2、申请号为：201811202034.3，发明名称为：整合3D GIS和BIM的三维空间数据模型的构建方法，提供了一种整合3D GIS和BIM的三维空间数据模型的构建方法，所述方法包括步骤：S1、构建兼容IFC和CityGML的真三维模型的总体模型；S2、构建基于开源OpenGL的最底层；S3、构建侧重于IFC的基础几何层；S4、构建同时侧重于IFC和CityGML的中间拓扑层；S5、构建侧重于CityGML的应用底层。利用该方法，不仅能够实现建筑物外部的准确建模，而且能够实现建筑内部的精细建模，并给予两者的无缝结合。
其不足在于：
异构数据融合问题：上述方法提出了一种综合三维空间数据模型，用于整合BIM和GIS的空间数据，实现内外部的准确建模。该方法主要侧重于真三维空间的精细化建模问题，底部是开源OpenGL和IFC的基础几何对应的几何层，上部利用CityGML的主题模块定义应用层。这种方法在一定程度上实现了BIM和GIS的数据融合，但内核还是IFC的架构，CityGML只在主题模块的定义上起到作用，实际上IFC和CityGML的语义不只是包含关系还有很多类的重叠映射关系，CityGML文件有时也描述建筑内部的构件。因此这种方法只局限于用BIM数据描述内部空间、GIS数据表达外部空间的情况。
3、现有公知技术：Donkers,S.Automatic Generation of Citygml lod3Building Models from IFC Models；TU Delft,Delft University of Technology:Delft,The Netherlands,2013.，提出了一种从IFC模型到CityGML lod3模型的自动转换方法，主要有三部分：1)语义信息的提取和映射；2)几何生成，通过布尔运算和形态学方法提取建筑外壳；3)语义和几何重构。
其不足在于：
直接的数据格式转换导致的数据错误或缺失问题：上述技术是提出了将IFC转换为CityGML模型的方法，但由于两个数据标准定义的框架和语义不同，例如CityGML中没有阳台或天窗的定义，会造成一些IFC中的语义数据丢失。
目前没有发现同本发明类似技术的说明或报道，也尚未收集到国内外类似的资料。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足，本发明的目的是提供一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法，该方法将IFC和CityGML中的语义进行集成，且避免了数据格式的转换，实际对两种数据格式从语义上进行拓展，解决了数据丢失的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的。
一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法，包括：
S1，建立BIM和GIS集成的统一语义框架，形成一个共享领域本体；
S2，从BIM数据模型中获取实例信息对所述共享领域本体进行填充；
S3，对GIS数据进行语义化并通过本体对齐的方式填充进共所述享领域本体；
S4，经过S1～S3，形成BIM和GIS融合的领域本体，基于所述BIM和GIS融合的领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型，利用该知识模型实现对底层数据源的查询和基于规则的推理，完成基于语义融合的BIM和GIS的集成。
优选地，所述S1中，基于IFC和CityGML中的概念和架构，得到BIM和GIS对象的组织层次、类的融合以及映射关系，建立BIM和GIS的共享领域本体，所述领域本体包括：地理要素类、建筑要素类、构件类、空间类以及类的属性和层次关系。
优选地，采用七步法建立BIM和GIS集成的共享领域本体，包括：
S101，确定待建本体所要研究的知识范畴；
S102，考虑复用本体，调查已经存在的相关本体作为待建本体的参考；
S103，列举术语，将相关的术语用非结构化的列表列举出来，以确定待建本体的类和属性，其中，以名词构成类名的基础，以动词构成属性名的基础；
S104，定义类，对术语中的类定义一个分类组织的层次，定义父类和子类之间的关系；
S105，定义属性，将属性关联到类，并为属性提供定义域和值域声明；
S106，定义刻面，对属性进行进一步的约束，包括属性基数约束、取值约束、关系特征约束；
S107，定义实例，为待建本体中的类添加实例，所述实例从数据源中获取。
优选地，所述S2中，将BIM数据模型转换为基于语义的共有数据模型，生成BIM数据源本体，所述BIM数据源本体包括两部分，其中一部分是以ifcowl为基础的IFC语义框架，另一部分是IFC语义框架中的类和属性的所有实例，完成BIM数据模型的语义化过程；经过语义化的BIM数据模型通过本体对齐的方式填充进共享领域本体进行语义共享。
优选地，所述S2包括如下步骤：
S201，将BIM数据模型即IFC模型转换为基于语义的共有数据模型即RDF模型：
利用开源库IfcOpenShell读取并解析IFC文件，逐条解析获取每行内容，获得描述对象以及该对象对应的所有对象属性和数据属性；
将获得的信息组成RDF三元组的形式，即<描述对象，对象属性，对应对象>或者<描述对象，数据属性，对应值>的形式，生成RDF数据模型；
S202，对RDF数据模型进行实例提取，对生成的带实例的IFC数据源本体进行处理，运用SPARQL查询语言，抽取出目标类下的实例；
S203，通过本体对齐的方式填充实例，建立IFC生成的RDF中的类与共享领域本体中的类的映射关系，从而将目标类的实例填充到共享领域本体对应的类中。
优选地，所述S3中，将GIS数据模型中不同类型的数据源统一为CityGML模型，再将CityGML模型转换为基于语义的共有数据模型，即RDF模型，生成的GIS数据源本体包括两部分，其中一部分是以CityGML为基础的语义框架，另一部分是基于语义框架的类和属性的所有实例，完成GIS数据模型的语义化过程；经过语义化的GIS数据模型通过本体对齐的方式填充进共享领域本体进行语义共享。
优选地，所述S3包括如下步骤：
S301，对基于CityGML数据的XML Schema进行分析并生成Java类的绑定，以Java对象的表示形式来建立数据框架；
S302，解析CityGML文档，将数据编出为前面生成的Java类的实例；
S303，使用Velocity模板引擎，建立一个说明如何从Java对象生成RDF文档的Velocity模板文件，然后基于S302生成的Java对象的内容生成输出RDF文档。
优选地，所述GIS数据模型中数据源的数据格式包括：csv、shapefile、CityGML以及地理数据库。
优选地，所述S4中，经过S1～S3，构建形成了BIM和GIS融合的领域本体，并将数据引入领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型，所述融合领域知识模型包括框架部分和实例部分；在此基础上，对所构建的融合领域知识模型进行验证，实现融合领域知识模型对底层数据源的查询和基于规则的推理。
优选地，采用Jena对所构建的融合领域知识模型进行验证，所述验证包括两部分：其中一部分是框架验证，对框架构建的一致性进行检验，检验融合领域知识模型定义的类、属性以及个体之间的逻辑和约束是否冲突；另一部分是实例应用验证，基于已建立的语义融合的融合领域知识模型实现数据查询和推理，采用实例对实际应用中需要本体蕴含的语义信息，基于逻辑或规则实现对多层级链接的隐含信息的挖掘，进而实现融合领域知识模型对底层数据源的SPARQL查询和基于SWRL规则的推理。
本发明提供的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，可以解决如下技术问题中一种或多种：
1、直接的数据格式转换导致的数据错误或缺失问题。本发明提出的方法将异构数据用专门面向该数据源的词汇表进行表达，不对原始的BIM和GIS数据做改变，从而避免了语法上的直接转换产生的数据错误和缺失。
2、异构信息融合问题。现有的数据标准虽然在本领域范围内通用性很强，但同时受到严格的数据框架的限制，不能被其他领域所识别。本发明提出的方法使用灵活、可拓展的RDF数据模型作为统一并且基于语义的表达，使数据结构和语义相对独立，当数据结构发生变化时，语义结构相对稳定，从语义层面操作对象可以实现跨域知识的集成。
3、异构数据互操作性问题。本发明提出的方法将BIM和GIS模型集成与统一的领域本体框架，利用本体的优势将不同结构表示的知识实现互操作和语义融合，实现知识的重用共享。
4、隐含知识的推理挖掘问题。IFC的数据结构虽完备但繁杂冗余，包含大量隐式信息，本发明提出的方法利用本体描述语言OWL所对应的逻辑理论，建立本体中的类的归属关系，从而使隐式信息显示化，并能基于语义推导隐含的知识。
与现有技术相比，本发明具有如下至少一种的有益效果：
1、本发明研究了IFC和CityGML转换为RDF图模型的方法，使得异构数据得以用基于语义的知识模型表达，解决了BIM和GIS的异构信息的融合问题。
2、本发明构建了BIM-GIS集成领域本体，将领域中的类和关系进行归类、映射、层次组织，形成统一框架下的概念整合。
3、本发明实现对领域知识模型有效性的验证，本体的构建可较好的处理显示知识的表示，并通过逻辑规则的建立推理出隐性知识。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一实施例的基于语义融合的BIM和GIS集成方法的总体实施流程图。
图2为本发明一实施例中“七步法”本体构建步骤的示意图。
图3为本发明一实施例中建立的BIM-GIS共享领域本体的层次结构图。
图4为本发明一实施例提出的从BIM数据源获取实例信息对本体进行填充的具体实施方法的流程图。
图5为本发明一实施例中提供的RDF graph概念图。
图6为本发明一实施例中提供的IFC模型语义要素关系图。
图7为本发明一实施例中提供的CityGML模型的组织架构图。
图8为本发明一实施例提出的生成基于CityGML架构的GIS数据源本体的方法流程图。
图9为本发明一实施例中提供的Jena推理引擎的框架结构图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供了一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法，该方法是一种基于语义网和本体技术，从语义层面实现BIM和GIS信息融合的方法，具体包括如下步骤：
S1，建立BIM和GIS集成的统一语义框架，即一个共享领域本体；
S2，BIM数据语义化及本体对齐，从BIM数据模型中获取实例信息对共享领域本体进行填充；
S3，GIS数据语义化及本体对齐，对GIS数据进行语义化并通过本体对齐的方式填充进共享领域本体；
S4，经过S1～S3，形成BIM和GIS融合的领域本体；基于BIM和GIS融合的领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型，进行信息查询和推理。
所述S1中，参考IFC和CityGML中的概念和架构，整理BIM和GIS对象的组织层次、类的融合、映射关系，手动建立二者集成的共享领域本体，本体中包含基本的地理要素类、建筑要素类、构件类、空间类，以及类的属性和层次关系。
所述S2中，将BIM数据模型转换为基于语义的共有数据模型即RDF模型，生成的BIM数据源本体由两部分构成，一部分是以ifcowl为基础的IFC语义框架，另一部分是框架中的类和属性的所有实例。经过语义化的BIM数据可以通过本体对齐填充进BIM-GIS领域本体进行语义共享。
所述S3中，GIS数据源的主要数据格式有csv、shapefile、CityGML、地理数据库等，首先要将不同类型的数据源统一为CityGML模型，再转化为RDF图的语义模型；
所述S4中，基于步骤S1-S3，构建形成了BIM和GIS融合的领域本体，将数据引入领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型(即知识库)，所述融合领域知识模型包括框架部分和实例部分；在此基础上，对知识库实现SPARQL查询，以及通过定义SWRL规则进行推理，其功能体现在，一是对框架构建的一致性检验，检验本体定义的类、属性、个体之间的逻辑和约束是否冲突，二是隐含知识的推理，采用实例对实际应用中需要本体蕴含的语义信息，可基于逻辑或规则实现对多层级链接的隐含信息的挖掘。
下面将结合附图，对本发明上述实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明上述实施例提供的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其流程图如图1所示，具体步骤包括：
步骤S1：建立BIM和GIS集成的统一语义框架，即一个共享领域本体；
步骤S2：BIM数据语义化及本体对齐；
步骤S3：GIS数据语义化及本体对齐；
步骤S4:经过步骤S1～S3，形成BIM和GIS融合的领域本体，基于BIM和GIS融合的领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型；基于形成的融合领域知识模型进行信息查询和推理。
针对步骤S1，需要建立BIM和GIS集成的统一语义框架，即一个共享领域本体。领域本体是对特定的领域内的概念和概念之间关系的限定约束的描述。GIS拥有大空间尺度上的对广泛空间对象的定义，例如地形、植被、交通等，而BIM更加注重建筑内部提供精细化的建筑模型，两个领域之间有概念的交叉和关联，但现有的数据模式无法实现信息互通。将这两个领域中的概念、属性统一到同一个领域本体，就可以使用共有的知识模型对数据进行描述，充分挖掘和利用两个领域数据之间的关系。
具体地，在一实施例中，步骤S1的建立BIM和GIS的共享领域本体的方法如图2所示，可以运用“七步法”进行本体构建，具体步骤如下：
S101，确定范围，主要是确定本体所要研究的知识范畴。由于GIS涵盖的数据范围较广，考虑到与BIM领域的重叠主要在建筑模型方面，因此本方法建立的领域本体的范围是针对城市对象的建模；
S102，考虑复用本体，调查已经存在的相关领域的知识本体作为待建本体的参考，从而增加本体的合理性，减少重复工作。经过研究目前可以参考的本体/数据模型有：IFC数据标准及对应的ifcowl本体、CityGML数据标准、InfraGML数据标准；
S103，列举术语，将相关的术语用非结构化的列表列举出来，以确定待建本体的类和属性，通常名词构成类名的基础，动词构成属性名的基础；
S104，定义类，对术语中的类定义一个分类组织的层次，定义父类和子类之间的关系；
S105，定义属性，将属性关联到类，并为属性提供定义域和值域声明；
S106，定义刻面，对属性进行进一步的约束，包括属性基数约束、取值约束、关系特征约束；
S107，定义实例，为本体中的类添加实例，通常本体的实例化并不通过手工完成，而是通过抽取实例、数据库映射等自动化的方法从数据源获取。
通过上述方法建立的BIM-GIS共享领域本体如图3所示。在一实施例中，选用OWL和RDF/RDFS的本体描述语言来构建本体模型，RDF/RDFS用以描述子类层次和属性层次，以及属性的定义域和值域，在此基础上加入OWL语言补充拓展了基数约束、类的等价性、交集并集等约束，使得领域本体的描述能力增强，可用于进一步的逻辑推理。
针对步骤S2，从BIM数据源即IFC模型中获取实例信息对本体进行填充，在一实施例中，该步骤的具体实施方法如图4所示，可分为以下3个子步骤：
步骤S201，将IFC模型转换为基于语义的共有数据模型即RDF模型。
资源描述框架(RDF)是语义网常用的数据标准，以三元组的语义形式来表示资源信息。在语义网中信息被表示成一个被称作陈述(Statement)的断言集合，陈述由三部分组成：主语、谓语和宾语，所以也被称为三元组(triple)。陈述的主语是陈述要描述的对象，谓语描述了主语和宾语之间的关系。可以用可视化的RDF图来表示，如图5所示,RDF图的节点是构成陈述中的主语和宾语。共有两种类型的节点：资源和文字。文字表示具体的数据值，如数字和字符串，文字无法作为陈述的主语，只能作为宾语。资源则可以来表示任何事物，它们既可以是主语也可以是宾语。在RDF中资源可以表示为任何可以被命名的东西，包括对象、行为、抽象概念等，并采用统一资源标识符(URI)进行标识。RDF图的基本单元结构简单，三元组之间的信息相互独立且不受领域限制，全球性名称的使用使得构成图的每个陈述都无需任何转换即可合并，因此天然的成为语义网的针对信息共享和信息交换而优化的数据模型。
IFC标准参考STEP标准，采用EXPRESS语言，涵盖了工程设计领域各个阶段满足全部商业需求的数据定义。IFC采用面向对象的描述方式，一个IFC数据模型由大量IFC实体对象组成，以树状结构组织其包含的构件要素，以及构件要素间的关联关系。图5描述了IFC定义的建筑构件要素以及关联关系的UML图，展示了IFC模型的语义要素。除此之外，针对不同构件定义相应的属性信息，包括基本属性、数量属性、材质属性及专题属性，并由属性集关联到实体，表达对象的说明信息。
具体地，步骤S201先利用开源库IfcOpenShell读取并解析IFC文件，逐条解析获取每行内容，获得描述对象，以及该对象的所有对象属性(Object property)和数据属性(Data property)，包括对象属性的名称和对应值(对象)、数据属性对应名称和对应值；再将获取的信息组成RDF三元组的形式，即<描述对象，对象属性，对应对象>或者<描述对象，数据属性，对应值>的形式，并生成RDF数据模型。
步骤S202，对数据源模型进行实例提取，对生成的带实例的IFC数据源本体进行处理，运用SPARQL查询语言，抽取出目标类下的实例。目标类主要包括IfcProduct类下的IfcSpatialStructureElement以及IfcElement所包含的类。
步骤S203，通过本体对齐填充实例，建立IFC生成的RDF中的类与领域本体中的类的映射关系，从而将目标类的实例填充到领域本体对应的类中。很多IFC中的描述类的关联的属性(如IfcRelAggregates、IfcRelSpaceBoundary等)常常会在ifcowl中以类的形式定义，在映射到领域本体时可以转化为对象属性，将隐式信息转化为显示信息，直接描述实例之间的关系。
针对步骤S3，GIS数据源有多种文件形式，包括shape文件、表格、栅格数据、地理数据库、地理标记语言(GML)文件等。其中地理数据库是以面向对象的数据模型，保存多个要素类、网络、栅格和数据表等不同类型的数据源，也可以连接到关系数据库存储大型数据集。GIS数据可以统一转化为地理标记语言GML进行地理数据的存储和交换，其基于XMLSchema，可存储复杂空间几何元素、地物特征、拓扑信息、空间参照***和时间特征信息。
CityGML语言是GIS在城市领域的应用模式，基于GML语言来实现城市虚拟三维模型的数据存储与交换。CityGML定义了1个核心模块以及建筑、桥梁、隧道、水体、城市设施、交通、植被、土地利用等13个专题模块，与IFC中概念重叠较多的主要是建筑、桥梁模块。CityGML具有五种不同细节层次LOD0-LOD4，针对不同细节层次对构件进行不同精细程度的显示和表达。图7描述了CityGML的组织架构图。
由于GIS数据文件的类型多样，如果为每项数据类型都建立RDF接口会增加很多不必要的工作量。因此，GIS数据的整合首先要将不同类型的数据源统一为CityGML模型，再转化为RDF表达的共有知识模型。在此基础上通过本体对准，建立与领域本体的概念之间的连接和关系。
图8展示了在一实施例中从CityGML数据生成RDF的方法，该方法使用Java作为数据的中介格式，将数据抽取到Java对象中并且使用模板引擎生成输出文档。主要分为以下3个子步骤：
S301，为CityGML的XML Schema数据生成Java绑定，使用JAXB读入遵循某个(或多个)模式的XML模板文件，对XML Schema进行分析并将框架通过Java对象的形式进行表达；
S302，解析CityGML文档，将依附于模式的数据导入到Java对象中，编出为Java类的实例。当创建实例之后，就可以像标准的Java对象那样操作和使用；
S303，调用Velocity模板引擎，对Java对象的内容生成输出RDF文件。Velocity是一个开源的基于Java的Apache项目，它提供了一种模板语言和一个处理引擎，用于将Java对象数据嵌入任何文本输出文件中。需要建立一个说明如何从Java对象生成RDF文档的Velocity模板文件，然后基于S302生成的Java对象的内容生成输出文档。最后生成的RDF将被载入Jena模型进行验证，并转换为Turtle语法。
基于步骤S1-S3，已经构建了BIM-GIS的融合领域知识模型，在此基础上，步骤S4使用Jena对所构建的融合领域知识模型进行验证，实现融合领域知识模型对底层数据源的查询和基于规则的推理。Jena是本体应用和语义网应用的Java框架结构，可以实现对RDF文件的创建和读写、实现本体的持续性储存、通过推理子***进行基于规则的推理、通过查询语言接口进行信息检索等。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (10)
1.一种基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，包括：
S1，建立BIM和GIS集成的统一语义框架，形成一个共享领域本体；
S2，从BIM数据模型中获取实例信息对所述共享领域本体进行填充；
S3，对GIS数据进行语义化并通过本体对齐的方式填充进共所述享领域本体；
S4，经过S1～S3，形成BIM和GIS融合的领域本体，基于所述BIM和GIS融合的领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型，利用该知识模型实现对底层数据源的查询和基于规则的推理，完成基于语义融合的BIM和GIS的集成。
2.根据权利要求1所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S1中，基于IFC和CityGML中的概念和架构，得到BIM和GIS对象的组织层次、类的融合以及映射关系，建立BIM和GIS的共享领域本体，所述共享领域本体包括：地理要素类、建筑要素类、构件类、空间类以及类的属性和层次关系。
3.根据权利要求2所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，采用七步法建立BIM和GIS集成的共享领域本体，包括：
S101，确定待建本体所要研究的知识范畴；
S102，考虑复用本体，查询已经存在的相关本体作为待建本体的参考；
S103，列举术语，将相关的术语用非结构化的列表列举出来，以确定待建本体的类和属性，其中，以名词构成类名的基础，以动词构成属性名的基础；
S104，定义类，对术语中的类定义一个分类组织的层次，定义父类和子类之间的关系；
S105，定义属性，将属性关联到类，并为属性提供定义域和值域声明；
S106，定义刻面，对属性进行进一步的约束，包括属性基数约束、取值约束、关系特征约束；
S107，定义实例，为待建本体中的类添加实例，所述实例从数据源中获取。
4.根据权利要求1所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S2中，将BIM数据模型转换为基于语义的共有数据模型，生成BIM数据源本体，所述BIM数据源本体包括两部分，其中一部分是以ifcowl为基础的IFC语义框架，另一部分是IFC语义框架中的类和属性的所有实例，完成BIM数据模型的语义化过程；经过语义化的BIM数据模型通过本体对齐的方式填充进共享领域本体进行语义共享。
5.根据权利要求4所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：
S201，将BIM数据模型即IFC模型转换为基于语义的共有数据模型即RDF模型：
利用开源库IfcOpenShell读取并解析IFC文件，逐条解析获取每行内容，获得描述对象以及该对象对应的所有对象属性和数据属性；
将获得的信息组成RDF三元组的形式，即<描述对象，对象属性，对应对象>或者<描述对象，数据属性，对应值>的形式，生成RDF数据模型；
S202，对RDF数据模型进行实例提取，对生成的带实例的IFC数据源本体进行处理，运用SPARQL查询语言，抽取出目标类下的实例；
S203，通过本体对齐的方式填充实例，建立IFC生成的RDF中的类与共享领域本体中的类的映射关系，从而将目标类的实例填充到共享领域本体对应的类中。
6.根据权利要求1所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S3中，将GIS数据模型中不同类型的数据源统一为CityGML模型，再将CityGML模型转换为基于语义的共有数据模型，即RDF模型，生成的GIS数据源本体包括两部分，其中一部分是以CityGML为基础的语义框架，另一部分是基于语义框架的类和属性的所有实例，完成GIS数据模型的语义化过程；经过语义化的GIS数据模型通过本体对齐的方式填充进共享领域本体进行语义共享。
7.根据权利要求6所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S3包括如下步骤：
S301，对基于CityGML数据的XML Schema进行分析并生成Java类的绑定，以Java对象的表示形式来建立数据框架；
S302，解析CityGML文档，将数据编出为前面生成的Java类的实例；
S303，使用Velocity模板引擎，建立一个说明如何从Java对象生成RDF文档的Velocity模板文件，然后基于S302生成的Java对象的内容生成输出RDF文档。
8.根据权利要求6所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述GIS数据模型中数据源的数据格式包括：csv、shapefile、CityGML以及地理数据库。
9.根据权利要求1所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，所述S4中，经过S1～S3，构建形成了BIM和GIS融合的领域本体，并将数据引入领域本体，形成基于领域本体语义框架的融合领域知识模型，所述融合领域知识模型包括框架部分和实例部分；在此基础上，对所构建的融合领域知识模型进行验证，实现融合领域知识模型对底层数据源的查询和基于规则的推理。
10.根据权利要求9所述的基于语义融合的BIM和GIS集成方法，其特征在于，采用Jena对所构建的融合领域知识模型进行验证，所述验证包括两部分：其中一部分是框架验证，对框架构建的一致性进行检验，检验本体定义的类、属性以及个体之间的逻辑和约束是否冲突；另一部分是应用验证，基于已建立的语义融合的融合领域知识模型实现数据查询和推理，采用实例对实际应用中需要本体蕴含的语义信息，基于逻辑或规则实现对多层级链接的隐含信息的挖掘，进而实现融合领域知识模型对底层数据源的SPARQL查询和基于SWRL规则的推理。
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