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  • BIM,PIM接入GIS 需要解决的关键技术问题

      随着技术发展,跨界融合已经不是新鲜事物,近两年BIM、PIM+GIS一张图的提出,给行业注入了一股清流。

    为GIS行业发展带来了新的契机,同时也带来了一些新的挑战。面对挑战,本文将剖析BIM、PIM+GIS应用过程中遇到的难点以及应对方法。

    首先我们要分析BIM与GIS的各自特点;

    1).BIM、PIM注重微观、注重细节,GIS偏向宏观,

      以一栋楼为例,BIM数据的模型数量(个体)可达到100万个对象数量【对象的概念:每一个对象是一个独立的个体,具有可编辑、可以测量、有独立属性】

           以一个工厂为例,一个发电厂的模型数量可达到500万个对象。

    .BIM、PIM坐标系独立(无地理信息属性)

    3. BIM、PIM数据侧重管理,可溯源。

    4BIM、PIM可测量,对精度要求高。

    5.BIM、PIM的技术特点:参数化,轻量化,可编辑。

    结合以上特点,把BIM、PIM接入到GIS中要解决的如下问题:

    1.坐标转换、数据精度问题

      无论是BIM、PIM、GIS都需要解决这样这个问题,尤其是将数据送到显卡进行绘制,很多显卡对双精度(double)支持不好,计算性能价差,移动端的显卡

     设计上就不支持双精度计算。

    GIS          :因为坐标较大,单浮点已经无能为力,只能采用双浮点计算(double),在传递给显卡前需要消除大坐标 【传统解决大坐标办法】

    BIM、PIM:未引入GIS前,因为坐标范围较小,基本上用单精度进行绘制不会出现失真的情况。

                        引入GIS后,因为增加了地理位置属性,坐标与GIS坐标一致,变大,单精度已经无法满足需求,当然也可以采用【传统解决大坐标办法】。

                        带来的问题:绘制的对象数有限,当对象数量超多10万个【传统解决大坐标办法】显得无能为力。

    2.数据量问题

      上文中提到,一般的BIM、PIM模型对象数量是极大的,对象数是百万级别的,而且特别的集中,这给CPU、GPU带来了新的挑战。

      当然,这个难不倒攻城狮们,传统的解决办法:

      1. 降低对象数量,很多模型100万个对象的模型被处理成只有不到10000个对象,这样大大的

      降低了CPU的管理成本,可以实时的采用CPU裁剪,然后在将数据送到显卡执行。然而这种办法一直都有一个缺点:模型的颗粒度降低了,

     无法满足更低级别的管理。

     2. 按需加载,这种办法降低了加载模型的数量,把模型按照功能组排序分组,只展示特定的功能组数据。这种办法,用户只能看到部分模型。

     3. 动态裁剪,采用LOD算法,这种算法比前面两种都要优秀,可以很大程度提升系统的吞吐量,一般优秀的系统可以支撑100万个对象实时展示。

        遇到大体量的模型也无能为力了。

       综上所述,不管采用什么样的技术方案-数据量停留在“百万对象”数据量的级别上,但现在数字化大趋势下,全网一张图的提出,数据远超过“百万级别”

       笔者接触过的数据量,最大单体BIM数据量达到600万级别。

    3.模型格式问题

     BIM、PIM模型多数是参数化的,参数化的优势,可测量,可计算,可复用

     传统模型的概念已经不能满足BIM的应用【模型是由三维点线面组成的方式】,这种模式下计算分析是不准确的。

    例如:当我们需要计算两个管道之间的最小表面距离,采用传统的三角形mesh方法得出的结果是偏大的,如下图所示:

    无论如何对管道表面进行三角细化,都只能是近似模拟,无法精确的计算表面积最短距离。这就是参数化模型的一个突出的优点

     我们用表面光滑的圆柱-标识该模型是参数化的,用以区分。

    计算体积,质心,物理模拟仿真等参数化的模型计算更加的科学准确。

    4. 轻度编辑能力

    目前国产化BIM+GIS将精力主要集中在表现上,画质上而忽略了核心应用,笔者对轻度编辑做如下定义(游戏中的场景编辑能力):

    1). 修改调整模型的材质属性;

    2). 修改模型的位置属性,6自由度信息即旋转、缩放、平移;

    3). 修改模型的附加属性,工程应用中极具价值的要素;

    4). 模型的合并;

    5). 动画制作;

    6). 场景编辑控制.

    综上所属,在BIM、PIM+GIS结合上,技术上难以解决的两个问题:

    1.大坐标的计算精度问题  

      后续笔者将总结现有的解决大坐标的方法,并说明其优点与缺点

           提出新的更高性能的解决大坐标的方法。

    2.参数化计算问题

         后续专题论述

    3.轻度编辑

        后续专题论述

          

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/FastEarth/p/14900969.html
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