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从三维数字空间到自然资源三维立体“一张图”

从《自然资源调查监测体系构建总体方案》下发后,时隔一年,自然资源部办公厅又下发了《自然资源三维立体时空数据库建设总体方案》,再结合着自然资源部国土测绘司推动的新型基础测绘实景三维中国建设、住建部门推动的数字孪生城市建设,这下彻底激活了三维应用市场。

当初,实景三维中国有人喊万亿市场前景有点夸大,但诸多专家还是认定千亿级市场规模。如果结合这几个文件一起来看,这个千亿级市场算是做实了。

这活要不了多久就得上马啊,行业幸事!

话又说回来,圈内估计还有很多人对“自然资源调查监测、三维立体时空数据库、实景三维中国、数字孪生城市”稀里糊涂掰不清。

01

认识一下几个新概念

(1)自然资源调查监测体系

长期以来,我国自然资源调查监测存在概念不统一、内容有交叉、指标相矛盾等问题,当初机构改革组建自然资源部其中目的之一就是将土地、矿产、海洋、森林、草原、湿地、水资源调查职责整合。

这不,机构已经运转将近3年,时机成熟。

2020年1月,自然资源部发布《自然资源调查监测体系构建总体方案》,科学设置了自然资源分层分类模型,明确了自然资源调查监测体系构建的目标任务、工作内容、业务体系和组织实施分工等内容。

说粗暴直白点就是明确了如何把“山水林田湖草”掰开了调查的要求,统一了标准。

具体内容不用多展开,自己看方案就是了,主要两点调查和监测。

调查分为基础调查和专项调查,监测分为常规监测和专题监测。大家对土地调查、地理国情普查、地质普查等工作比较熟悉的人一说就明白。监测方面看过《自然资源部信息化总体方案》的同志还记得部里那种流程图就懂了。

具体如何分层的我觉得下面这张图真好。

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随后,自然资源部还下发了《自然资源调查监测标准体系(试行)》,这是对前面方案的一个补充,就是更加明确了各类调查监测的标准依据。

(2)自然资源三维立体时空数据库

调查监测是一个手段,也是一项工作,所产生的成果是啥呢?就是数据。

把这些数据集合起来就是自然资源的方方面面,也就是组建了我们听到的“自然资源一张图”、“三维立体一张图”、“三维立体时空数据库”,这三个名字都一个意思。

为切实履行自然资源统一调查监测职责,加强自然资源调查评价监测工作,自然资源部办公厅2021年2月下发了《自然资源三维立体时空数据库建设总体方案》

三维时空数据库建设方案核心任务小胡子简单转述一些,具体内容还是研究方案。

1、自然资源三维立体时空数据库建库与集。基于全国统一的三维空间框架,构建自然资源三维立体时空数据模型,准确表达地上、地表、地下各类自然资源空间关系及属性信息。

2、自然资源调查监测历史数据及相关数据集成衔接。采用“专业化处理、专题化汇集、集成式共享”的模式,将土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海域海岛等各类自然资源调查监测历史数据成果,以及荒漠化、沙化、石漠化、野生动物等专题调查成果进行标准化整合,纳入国家级自然资源三维立体时空数据库集成管理。

3、自然资源三维立体时空数据库管理系统研发。围绕自然资源调查监测数据管理与应用需求,研发数据浏览、数据查询、数据分发、数据统计、数据分析、数据服务等功能,实现基于三维立体时空数据库的全国各类自然资源调查监测数据的可视化浏览、查询、统计、分析等实时应用,支撑国土空间规划和自然资源管理业务系统的运行。

还有几个个人理解的地方。

1、感觉类似建设一个国家级的自然资源“谷歌地球”;

2、库分为主库和分库,方案定位感觉是一个部级信息化方案,对地方只是一个指导借鉴意义并没有说地方都这么做;

3、提到数据模型。数据模型构建基于山水林田湖草是一个生命共同体的系统理念,对部职责范围内的土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海域海岛等各类自然资源实体进行概念、逻辑和物理建模,形成自然资源在时间、空间、语义、管理、服务等方面一体化表达的实体模型。模型应准确反映出自然资源实体的时态、位置、数量、质量、生态五位一体的时空-属性关系。

这个数据模型就难了,一会再聊。

(3)实景三维中国

实景三维中国建设提法其实早于前面两个。

自然资源部在2019年全国国土测绘工作座谈会上透露,将启动“十四五”基础测绘规划编制工作,并将实景三维中国建设等领域作为凝练形成大项目、大工程的重点关注方向。

关于实景三维中国小胡子认为大家重点去查下武文忠司长在2020年中国地理信息产业大会上的《新型基础测绘与实景三维中国建设》报告。

一些重点逻辑小胡子试试梳理下。

1、当前的基础测绘实施和应用中存在的一些问题。

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2、引出新型基础测绘的一些构想,核心是构建地理实体。

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3、新型基础测绘构想形成后,最终新型基础测绘数据库将以实景三维中国产品模式取传统4D产品。

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4、实景三维中国产品成果分级,国家级公共财政预算做地形级、城市级。

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总结一句话:要想了解实景三维中国还得多补补什么是地理实体,和传统测绘的差异在哪?

(4)数字孪生城市

数字孪生原名DigitalTwin概念由密歇根大学的Michael Grieves首次提出,具体指:“指的是物理产品或资产的虚拟复制。

绕口难理解,引用刘先林院士的话:把现实世界搬到电脑里。就容易理解多了。

数字孪生城市建设是伴随着智慧城市建设发展孕育而生的。

把现实世界搬到电脑里,不仅仅是场景、模式的再现,当然里面有三维的很大份额,但最核心的还是能够通过数字孪生城市建设达到城市智能化模拟与运作。

比如,在数据孪生城市我们完全可以虚拟构建雄安新区一座未来城,我们不仅仅模拟它的空间,还可以模拟这座城的各种运转,模拟人的智慧来不断完善改造这座城;或者通过人工智能能够自我修缮。

对数字孪生城市的智能化程度,Afconsult给出了六个等级:

1)视觉城市第一级(称为0级):在该等级下,城市建立了一个城市环境的数字模型,并模拟交通,噪声,光,粒子,风,水和设计监测数据。

2)数字阴影第二级(级别1):在该等级下,提供在线验证的模型。城市管理者可以通过数字技术模拟各类场景遇到的问题,并制定解决方案。

3)数字诊断第三级(级别2):在该等级下,提供诊断并跟踪设计的使用寿命

4)智能预测,第四级(级别3):在该等级下,数字孪生城市可以提供预测功能,为即将发生的事情制定解决方案。

5)自主学习,第五级(级别5),在该等级下,数字孪生城市可以通过人工智能(AI)学习新知识,可以直观地获取城市管理者需要的数据,关键是发现人类错过的关系。

6)自动优化,第六级(级别5),在该等级下,数字孪生城市具备自行评估并优化处理问题的能力,同时向城市管理者反馈。

所以,对于数字孪生城市我们一定抛开误区不是简单的三维空间构建。

所以,这四者之间的关系,可以简单这么总结下。

调查监测体系从管理的角度明确了资源调查的标准,实景三维中国从测绘技术角度明确了测绘成果的标准,再结合自然资源信息化总体方案要求,他们一起共同合力构建三维立体时空数据库。具体到数字孪生,他们之间有技术、产品形式的交集,并未发生“肢体上”的碰撞,最多是“灵魂上”的勾搭。

02

行业机会?

面对千亿级的市场,我们的机会都在哪里呢?小胡子简单理了下分三段:上游硬件、中游调查、下游应用;按照小胡子理解分为1:6:3分成。

(1)上游:硬件

这些年测绘手段是在不断更新发展,速度非常快,更有很多跨界进入。

三维立体时空数据肯定还是以三维数据为主,硬件厂家重点在无人机、激光雷达、室内扫描、声纳等领域发力,来一波份分蛋糕大战。

但实际还是看产品和性能。

以倾斜测量无人机为例:最初的五镜头、到三镜头、到后来又提倡两镜头;在小型无人机续航上也是不断升级突破加码。哪怕你只提升了一点点,也是行业一大进步能够很好抢占先机。

再比如大疆,去年就听说在研制实时三维模型生成,2021年2月已经看到了效果,这种研发能力和速度不得不佩服,也是我们硬件厂商学习的方向。

前面几年我国三维领域发展顺序,但这两年感觉停滞了。

(2)中游:调查

自然资源调查监测体系提到了八大类专项资源调查,三维立体时空数据库里面提到了9大分库建设,实景三维中国提到了地理实体建设(特别是单体化工作),这里面涉及到采集、调查、处理、整合、质检等大量的工作内容,分到六成市场蛋糕着实不多。

有些工作内容扑人、拼人头比不可少,有些工作内容就看各家的技术水平了。

以调查为例:这些年调查的要求越来越奇葩,什么现场举证、什么边边角角、什么调来调去……你能想到的各种“极刑”都有。这里面有工作组织技巧也有技术技巧。

以三维数据处理为例:国内各家基本上还是国外软件占据天下,也有部分厂家有自己的产品,那如何进行有效结合发挥更大效益也是突破口。小胡子见过一技术牛人,处理一个数据他能集合5种软件,游刃有余;但一般人做不到这种实力,还是得靠产品化来实现傻瓜式处理流程。

(3)下游:应用

下游应用主要有两方面:

其一是数据库管理系统研发,

其二是基于三维立体时空数据库的应用研发。

大头其实在应用研发上。

三维时空数据库纳入到自然资源“一张图”,是未来所有信息化建设的基础底板,基于这个底板我们能做到事情就太多了,实际下游的三维时空数据库的应用本身可能市场不大,但带来的二次销售市场巨大。

可做规划、可做审批、可做评价、可做分析、可做决策、可做监管等等,这个衍生的市场不下大百亿。

下游的实力要求比较高,一方面是业务、一方面是技术研发能力。中小微企业可能难以分到份额,最终都会集中到中大型GIS企业接盘。

03

我辈还需努力

虽说市场庞大,但我们依然受限于两个东西制约。

其一:政策推动力度。

ToG业务最讨厌的就是完全靠政策驱动,没有下文要求的地方坚决不会去做,也很难申请到政府财政资金支持。

话又说回来了,目前部里是下了一些文提到了要构建三维立体时空数据库,但感觉力度并不是非常强烈,没有对地方做限制性要求,地方拿这个文可能力度不够,推动起来有点难。

另一方面,每年部里也会提到要干很多事情,但真正到最后实施的要不就是延迟好多年,要不就是打个对折草草了事。

不过感觉这次是大势所趋,应该是坚持做下去。

其二:技术瓶颈问题。

就算部里、地方都下定决心去做,作为技术的我们有没有实力去应下来也是个问题?!

能做但明显没有技术创新,靠码人磨时间来完成,部里肯定不会同意。

所以还需我辈努力,小胡子觉得有几个层次问题还需要重点攻破。

1、数据采集处理效率问题。

对于基础数据,特别是首次调查采集的,如何提升我们数据采集、处理效率依然任重道远。

传统人的模式如何真正向机器化、智能化发展,少让兄弟们熬几个通宵,现在就得让研发兄弟们先多熬几个通宵了。

2、基础数据更新监测问题。

有很多企业、很多专家提出了各种数据监测更新的思路和方法,也大力宣传一些东西,包括一些什么人工智能技术、大数据技术啥的,真正能用起来的实际发挥效果的有多少呢?

国土变更调查这些年的发展只感觉到一年比一年难做,并没有感觉到技术给我们带来的快乐!

那就说明这块还差点意思。

3、数据应用效率问题。

数据二维向三维挺进,精度越来越高,数据量越来越大,管理越来越复杂;这些对于后续的应用提出了非常高的要求,最简单的就是浏览速度问题。

国内常见的还都是基于开源二三维一体化框架研发,或者国外一些类似skyline之类的商业平台,这些年超图三维平台发展也比较快,但都依然在巨量数据面前略显不足,如何突破?

不能成果有了,我们卡在第一步,展示不起来,拖了半天浏览不动。

4、数据模型问题。

数据模型问题都没有敢展开说,三维立体时空数据库方案里面提到了不少内容,但我觉得未来发力估计还是比较慢。

我们都在说时空数据,那什么是时空数据呢?字面就是时间空间叠合的数据。

注意是叠合的数据,实际我们所讲的时空数据基本上都停留在快照的环节上,比如2009年遥感影像和2010年遥感影像,我们是分别采集分别存在,并不是严格意义上的时空数据模型。

这也没有办法,20年前上大学时就学了时空GIS,这些年也没有见到东西,说明这块还是很难推进的。

最后学术点,百度帖一个时空数据模型知识点。

时空数据模型是一种有效组织和管理时态地理数据,属性、空间和时间语义更完整的地理数据模型。时空数据模型表达了随时间变化的动态结构,用于地理空间数据的时态变化分析。

目前研究比较有影响的时空数据模型有以下几种:

时空复合模型

将每一次独立的叠加操作转换为一次性的合成叠加,变化的累积形成最小变化单元,由这些最小变化单元构成的图形文件和记录变化历史的属性文件联系在一起表达数据的时空特征。最小变化单元即是一定时空范围内的最大同质单元。其缺点在于多边形碎化和对关系数据库的过分依赖,随着变化的频繁会形成很多的碎片。

连续快照模型

连续快照模型在数据库中仅记录当前数据状态,数据更新后,旧数据变化值不再保留,即“忘记”过去的状态。连续的时间快照模型是将一系列时间片段快照保存起来,以反映整个空间特征的状态。由于快照将对未发生变化的所有特征重复进行存储,会产生大量的数据冗余,当事件变化频繁时,且数据量较大时,系统效率急剧下降。

基态修正模型

为避免连续快照模型将未发生变化部分的特征重复记录,基态修正模型只存储某个时间点的数据状态(基态)和相对于基态的变化量。只有在事件发生或对象发生变化时才将变化的数据存入系统中,时态分辨率刻度值与事件或对象发生变化的时刻完全对应。基态修正模型对每个对象只存储一次,每变化一次,仅有很少量的数据需要记录。基态修正模型也称为更新模型,有矢量更新模型和栅格更新模型。其缺点是较难处理给定时刻时空对象间的空间关系,且对很远的过去状态进行检索时,几乎对整个历史状况进行阅读操作,效率很低。

时空立方体模型

时空立方体模型用几何立体图形表示二维图形沿时间维发展变化的过程,表达了现实世界平面位置随时间的演变,将时间标记在空间坐标点上。给定一个时间位置值,就可以从三维立方体中获得相应截面的状态,也可扩展表达三维空间沿时间变化的过程。缺点是随着数据量的增大,对立方体的操作会变的越来越复杂,以至于最终变的无法处理。

时空对象模型

时空对象模型认为世界是由时空原子(Spatio-temporalAtom)所组成,时空原子为时间属性和空间属性均质的实体。在该模型中时间维是与空间维垂直的,它可表示实体在空间和属性上的变化,但未涉及对渐变实体的表示。缺点是随着时间发生的空间渐进的变化不能在时空对象模型中表示,没有一个描绘变迁、过程的概念。

面向对象的时空数据模型

面向对象方法是在节点、弧段、多边形等几何要素的表达上增加时间信息,考虑空间拓扑结构和时态拓扑结构。一个地理实体,无论多么复杂,总可以作为一个对象来建模。缺点是,没有考虑地理现象的时空特性和内在联系,缺少对地理实体或现象的显式定义和基础关系描述。

除这几种之外,常见的时空数据模型还有第一范式(1NF)关系时空数据模型、非第一范式(1NF)关系时空数据模型、基于事件的时空数据模型、历史图模型等等


WuHan Yukil