地理情報学と地球統計学: 概要

3D都市オブジェクトの空間構造と空間接続の意味論的戦略と方法

マルティーノ・フェラーリ

3D 都市オブジェクトの意味論、空間構造、空間的つながりは、インテリジェントな都市計画にとって重要です。3D 都市の表現には、3D 都市オブジェクトの意味論と空間的構造を分離し、それらを使用して都市シーンを再現して、日光と熱の分析、3D 気象での風の流れ、オフィス管理、エネルギー再生、災害管理、デジタル政府などのアプリケーションなど、正確な 3D 都市分析を支援することが含まれます。テクノロジーの進歩により、3D 都市オブジェクト用の高度な 3D データ収集方法が提供されています。3D 建築構造と 3D 都市計画の空間全体の再現には、通常、空中写真または LiDAR データが使用され、詳細な屋根構造と平面のベニア (LOD2) を備えた建物モデルが作成されます。明確に示された外部構造 (LOD3) を示すより詳細な建築モデルのデータ取得と 3D 表示には、時間と費用の面で多大なコストがかかり、現在のところ、特定の地域のみで利用可能なオプションです。よりテストされたプロジェクトは、さまざまな優先順位で都市オブジェクトを自動でセマンティック マーキングし、計算を使用してセマンティック データを表示することです。3D 表現の分野では、Cesium などの最新の WebGL プロセスを含む、さまざまな 3D エンジンを使用したさまざまなソリューションが利用可能になっています。驚くべきことに、さまざまな重要性のチェーン上の 3D 構造の計算でインテリジェントなセマンティック データは、認識中にほとんど考慮されません。また、トピックまたはスタイル主導の認識は、関心の領域の表示には不十分です。したがって、3D 連携は認識で大幅に制限されます。