基于ArcGIS的空间规划新技术的探索与实践

2019年5月27日,“第七届清华同衡学术周”正式拉开帷幕。本届学术周以“衡与变”为主题,与来自各领域的专家学者交流政策、人口、经济、环境、科技等方面的理解,以寻求行业发展的原动力,为城乡发展注入新的思想。

基于ArcGIS的空间规划新技术的探索与实践-BIMBANK

在由清华同衡技术创新中心承办的“空间规划新技术集成与探索”专场分论坛上,众多专家以空间规划和新技术为两个关键词,以集成和探索为切入点,重点围绕规划与技术的结合开展了多方面的探讨,易智瑞副总工程师陈非也受邀参与了本次交流。

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陈非 易智瑞副总工程师

陈非发表题为《基于ArcGIS的空间规划新技术的探索与实践》的演讲。她介绍了基于ArcGIS的三维城市设计平台和和规划决策支持模型方面的新技术。展示了ArcGIS在时空大数据方面的最新进展,及其在国土空间规划上的应用场景。并以房价预测为例,介绍了ArcGIS人工智能的应用。最后她还介绍了易智瑞在城市设计辅助决策、智慧城市以及土地资源承载力评价模型方面的一些应用实践。

以下为演讲原文:

非常高兴来到清华同衡学术周,这是我第一次参加这次学术周,心里有一点忐忑,因为大家都是空间规划的专家,我们作为GIS的厂商参与这样的活动感到非常荣幸。

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看到今天学术周的主题,衡与变,我在学校的时候就使用GIS,以前我们说GIS是空间数据管理、可视化和空间分析,这是它的核心内容。到今天我们来看GIS还是脱离不了这个核心,但是是随着底层IT技术,数据获取的技术,空间分析的技术,计算基础设施的发展,不断地融合了其他多项技术来辅助GIS的发展,所以这个主题也是将GIS技术衡与变的主题。

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今天我的侧重点就是立足于空间规划和新技术这两个点,希望给大家介绍Esri公司的新技术如何应用到空间规划这个领域,包含三个方面:一个是智能化城市设计相关的技术和发展,另外就是空间分析和算法模型方面的新的技术集成,以及我们做的一些小小的实践。

第一个是智能化城市设计方面,落实到技术上,可以看Esri非常有特色的几款产品。

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一个是三维城市设计与建模软件——CityEngine,它的特点是基于规则驱动创建三维模型,可以进行交互式地编辑与布局,实现“所见即所得”的规划设计,应用于城市规划、轨道交通、游戏、电影等多个领域。跟大家分享一个有意思的插曲,CityEngine不光可以用于空间规划领域,大家如果看过迪斯尼的动画片《疯狂动物城》,也是用CityEngine软件搭建的虚拟城市。通过跟虚拟现实技术的结合,CityEngine可以让我们获得身临其境的体验。

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BIM已经成为城市规划设计必不可少的手段,2017年,Esri和Autodesk公司达成战略合作,从产品本身原生支持Revit BIM的数据格式。2018年3月住建部开展了运用BIM系统进行工建项目报建与多规平台衔接的试点工作。在规划审批环节中引入BIM模型,为审批各环节提供直观、系统和全面的项目信息资源,同时基于三维的辅助分析决策能力,提高了规划审批的效率与质量。不仅如此,GIS+BIM,还可以提供从最初的规划设计、审批、施工一直到后期维护的全生命周期的管理。

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ArcGIS Urban是我们用来改善城市规划和决策的全新产品,也是全球首家将GIS与规划设计结合的地理设计软件。ArcGIS Urban以城市总体规划为面,以项目规划为点,将政府、企业和公众联系在一起,共同为城市的未来付出努力。相信它的推出,势必加速助力规划设计领域的数字化转型。总的来说,ArcGIS Urban是不同数据模型和技术的集成体,并为这些不同的数据模型提供协作平台。从地形地貌的景观生态信息模型到城市信息模型,到总体规划和控制性规划,到城市设计,再到建筑信息模型,这整个的规划过程和数据都可以在ArcGIS Urban中展示,而城市规划和设计这个环节可以在ArcGIS Urban中展开完成。

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第二部分,分享的是空间分析和算法模型上面的一些最新的进展。

谈到变与不变,对于GIS软件来讲,空间分析永远是它非常重要的组成部分,对于Esri来讲,这个平台产品最初就有一整套的关于空间分析的框架,包括各类空间分析工具、可视化建模环境,以及与python脚本语言的集成等。它其实是开放的架构,可以把一些外部专业模型,同时整合到环境里来。在现在的空间分析模型里,我们虽然有更多的手段,比如大数据、云计算、人工智能等手段,可以增加非常专业的模型算法,但是底层的框架仍旧是当初搭建的框架,这套框架并没有变,而且是开放的,这个是非常重要的。在规划的决策支持模型以及预测和评估模型里,我们都是通过空间分析的框架来支持的。

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那么接下来我们可以看一下,最新的技术手段有哪些。

第一个就是空间大数据计算框架。

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为了更清楚看到空间大数据运算的过程,我们可以看一下这个流程图,原始数据都是基于传统关系型数据库或文件系统里保存的数据,以及现在有一些EXCEL表的数据或者其他类型的文件数据,首先我们要将原始数据转存到分布式的存储里面,再通过大数据的分布式计算节点计算出的分析结果,可以保存到新的数据模型里来。这个数据模型叫DataStore,是Esri为了满足在大数据环境下,我们对栅格、矢量、瓦片的管理和检索要求,新创建的一种数据模型,这些分析结果如果进一步使用呢?就像我们使用原来的空间数据一样,我们同样可以将它发布到GIS服务器上,后续就可以支持各类客户端进行访问,这是空间大数据计算的框架。

我们讲这个的主要目的还是“衡与变”这样一个主题,上图标红的部分是大数据计算框架和传统框架之间变化的部分,我们要适应大数据在分布式存储和计算上的要求,就必须在原有的体系架构上做出相应的调整。为了适应新的存储模式、空间计算的要求,我们创建了新的数据模型。但是没有变的部分是,从数据到服务发布,到前端应用的使用方式是没有变化的,所以无论是基于大数据框架进行分析运算生成的结果,还是传统的数据生成的结果,我们都可以统一进行访问,这是整体框架下不变的部分。这两个部分是相互集成,相互整合的。

大数据里面非常重要的一个部分,除了计算、分析以外,可视化也非常重要。因为根据我们数据量计算的不一样,可能有百万级、千万级甚至上亿级数据。可以想像,上亿的数据点密密麻麻,在数据端我们什么也看不出来,在前端怎么样通过不同的可视化方式能够显示出数据之间的关联,能够显示它的分布状态,这个可视化的过程是空间大数据不可或缺的能力。

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在5月的Esri中国开发者大会上,我们推出了两种关于大数据显示的新技术,一个是支持服务器端返回pbf的格式,这个数据可以在前端通过WebGL进行渲染,并进一步支持在客户端进行查询,来实现这种大数据快速显示和查询的要求。

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另外一种是最新的点密度渲染方式,分别用点的颜色和数量来展现数据的某种属性。下面我们看到的一个例子,是用点密度来代表某个城市建筑的密度,这个点的位置不是真的房屋的位置,但是一个点代表一个房屋,通过空间分布,同时用不同的颜色表现不同房屋的建设年代,就可以看到从1940年开始,城市扩张的范围,以及在不同年代所扩张的区域到底是什么样的,客观地展现城市扩张的进程。

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空间大数据的分析工具也在不断的补充和完善,可以看到上图黄色的部分是在产品里可以支持的空间大数据分析算法,并不是所有的空间分析都可以放到大数据的架构下。举个例子,最常见的路网通达性的分析,这种分析是跟空间拓扑相关的,无法直接切分到不同的服务器上单独进行运算,这类分析就很难在大数据的框架下完成的。目前可以支持的空间大数据分析,就是这里列出的这些,但是会根据新的需求不断进行补充完善,比如看到空间叠加的需求,在前一个版本里是没有的,我们跟国土资源部空间基础平台的项目进行合作,需要很多空间叠加方面的工具,在新版里就增加了叠加分析的算法,这些都是可以应用到分布式的计算架构下面运行的分析工具,里面也集成了一些新的人工智能的算法和空间大数据分析的算法。

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下面我们举个例子,是国土空间规划大数据的业务场景,前面有些专家讲到差异化分析,成果变化监测等,在这里我们需要用到叠加分析工具。我们在空间基础信息平台项目上进行过这样的分析对比,一个省级数据分析可能涉及到千万级的要素,这样的分析以前在单机上可能根本算不出结果,现在放在大数据的运算架构下可以达到分钟级甚至秒级运算的效果。

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比如计算2016年和2017年,两个年份的土地利用变化监测,利用Union进行分析,可以直观的看出,红色是发生变化部分地块、蓝色是未发生变化地块,同时可以统计出变化最大的前十类地类。

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另外在空间分析模型里我们还要谈到人工智能技术。在ArcGIS软件中,几年前就将一些机器学习的功能集成到核心平台中,包括分类、聚类、预测、对象识别等等,同时还包含一些相关的样本提取和数据处理工具等。此外,我们还支持与人工智能主流技术框架的集成,并提供对微软等其他大型人工智能平台的支持。

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ArcGIS中所包含的机器学习工具主要是三类,分别是分类工具、聚类工具和预测工具。

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聚类分析可以举两个小例子,左边是交通事故数据,我们可以依据空间位置关系去分析哪些是易发生交通事故的十字路口。右边是餐馆的空间数据分布,通常餐饮业比较发达的地区也是人比较密集的地方,根据餐馆位置和营业数据,可以辅助进行零售店的选址,这是聚类分析的算法。

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回归预测分析,有如下这样的工作流。首先在ArcGIS中提供样本处理工具,可以对数据进行训练样本的提取和处理,然后对样本进行训练生成训练模型,生成的模型作为预测工具,可以进行下一步的预测。

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举个例子,基于2018年的房价数据和一些可能影响房价数据的因子,包括到学校、医院、地铁站、商圈的距离,我们可以预测2020年的房价。

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这个预测模型的流程,通过刚才距离学校、地铁站等相关的因子,我们可以构建这种多变量网格,把这个多变量网格和房价数据关联起来进行地理赋值,基于随机森林的回归预测方法建立预测模型,最后达到预测结果。全部过程都可以基于在线平台来完成,所有的工具都是通过服务的方式提供的,不管是深度学习还是机器学习的工具,都是通过服务的方式提供的,所以我们只要把相关数据上传上去,根据刚才说的因子构建多变量的网格,再把网格跟房价数据关联起来,建立模型,通过回归预测的模型就可以计算出最后2020年的房价。还可以看到我们关注的这些因子,哪些是对网价的涨幅起到了关键性的作用。

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最后,快速讲一下我们的实践。

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我们与清华同衡这样的合作伙伴一起合作建立了许多解决方案,比如我们在城市设计辅助决策方面建立了一个原型,用于实现基于三维的辅助规划设计,服务于规划和城市设计领域,功能主要包括规划成果的展示,天际线、视域等规划辅助分析、以及规划方案的审批等等。

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另外我们跟浙江大学大数据的团队一起合作,完成了智慧宁波的时空信息平台的大数据分析,由他们进行模型算法的研究,在智慧城市这个项目上集成了他们的大数据分析算法,进行了一些人口空间分析和设施可达性的分析,以及后面的人口预测,可以根据迁入迁出的人口,预测一下未来人口的分布,以及学区的容量,通过进行人口预测判断学区到底是不是能够满足未来要求。

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另外,我们做了一些土地资源承载力评价模型的实施,我们分解了它的指标体系,搭建了自己的分析模型,进行指标计算分析,生成最终的评价结果。

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我们通过分析评价指标,在ArcGIS平台上通过可视化建模的工具,以及Python脚本语言进行模型构建,然后将评价模型发布成服务,供前端客户端直接调用,指标权重还可以在客户端进行设置。

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今后,Esri会持续提供先进的技术手段,跟规划行业不断紧密结合,为规划行业更好的服务。

非常感谢大家!


了解更多关于ArcGIS新技术的应用,欢迎点击下列链接,免费报名参加2019第二届中国空间信息软件技术大会,6月27-29日,相约浙江德清,邀您一起探讨空间信息技术与长江经济带协同规划发展!

http://gsis.esrichina.com.cn/

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