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联想b590

联想B590电脑2G内存偏小可以选择添加内存条。有2个内存条插槽，可以选择添加内存条或者更改内存条大小的方式来扩展物理内存。添加内存条建议购买与原装同型号的内存条，兼容性更好，不容易出现蓝屏死机等情况。扩展物理内存后，4G及以上的内存，系统更改win7 64.win8 64.win10 64位系统。　　内存条是CPU可通过总线寻址，并进行读写操作的电脑部件。内存条在个人电脑历史上曾经是主内存的扩展。随着电脑软、硬件技术不断更新的要求，内存条已成为读写内存的整体。我们通常所说电脑内存（RAM）的大小，即是指内存条的总容量。

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基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法宋仁波,1, 朱瑜馨2, 郭仁杰2, 赵鹏飞2, 赵珂馨2, 朱洁2, 陈颖21.无锡学院大气与遥感学院,无锡 2141052.淮阴师范学院城市与环境学院,淮安 223300摘要建筑物是城市的载体和形象表达，是城市的重要组成部分，建筑物三维模型是构建数字城市、虚拟城市和智慧城市的重要基础。

针对现有的建筑物三维建模方法成本高、操作繁琐和复杂、劳动强度大的缺陷，提出一种基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法，并借助GIS建模技术实现了城市建筑物三维模型的自动构建。

其主要原理和操作步骤为: 首先，以高分辨率卫星遥感影像、建筑物轮廓电子地图和全景影像为数据源，在遥感和GIS系统集成平台下，通过数据集成和预处理，提取出建筑物的几何边界、高度、楼层数和屋顶类型等空间信息和属性信息; 其次，提出基于结构实体几何模型的建模物主体结构建模方案，借助GIS建模技术，组合数据处理、文件转换、空间分析、三维分析和脚本程序等多种ArcToolbox工具，通过设计模型实现了建筑物三维模型的自动构建; 然后，通过纹理贴图技术实现模型的可视化; 最后，选择淮阴师范学院北校区实验区域进行建模实证。

通过对建模过程和可视化效果进行分析表明，该方法具有实现成本低、操作简单、自动化程度高的特点，并且构建的模型能满足较高的精度要求，具有较好的可视化效果，可为大规模城市建筑物三维建模与可视化提供可靠的技术解决方案。

0引言建筑物三维建模是运用计算机图形图像处理技术，将建筑物的二维平面图转换为三维模型并进行立体显示的一门科学技术,在城市景观规划、建筑设计、军事仿真、旅游开发、导航开发以及古建筑物保护等领域具有广泛的应用价值[1,2,3]。

近年来，随着各地数字城市、虚拟城市和智慧城市建设速度的加快，建筑物三维建模已成为测绘、GIS和建筑等领域的研究热点[4,5,6,7]。

建筑物三维建模技术的核心是根据建筑物的几何信息构造其立体模型，利用相关建模软件或编程语言生成其三维模型，并赋于模型表面纹理贴图进行立体图形显示。

现有的建筑物三维建模方法主要归纳为4类: ①利用机载激光雷达或地面三维扫描仪获取建筑物的三维点云构建其三维模型[6,8-11],需要购买或租赁数据采集装备,建模成本高; ②利用卫星遥感、航空遥感、无人机遥感结合摄影测量技术获取对象的多视角影像构建其三维模型[5,7,12-16],需要借助专业摄影测量软件,操作人员需要经过专业的技术培训才能掌握; ③利用形状文法或知识规则描述建筑物的结构和部件组成[17,18],通过编写计算机程序自动生成建筑物的三维模型,具有自动化程度较高的优点,但需要复杂的算法设计和编程经验、技能; ④组合遥感、摄影测量和激光雷达点云的方法[18],该方法建模精度高,但同样需要复杂的数据预处理和大量编程实践。

此外,上述建模方法都需要三维建模软件的支持才能完成模型的构建[19,20,21,22,23,24,25],综上所述,上述方法在推广和应用时都受到成本和技术条件的限制,实用化仍然是建模需要克服的难点和障碍,因此,非常有必要研究和开发实用、可操作性强的城市建筑物三维方法,并将其推广应用于数字城市、虚拟城市和智慧城市等领域的研究和工程实践中。

近些年来，无人机摄影测量技术飞速发展[26,27,28],为近距离地表空间测绘数据的获取、处理和分析提供了更加丰富的技术手段，也使得提取地物对象的精度得到大幅度提升,使得建筑物精细化三维建模成为技术趋势[29,30,31]。

目前,百度、谷歌、高德、腾讯、天地图等公司及国家测绘地理部门都提供在线的地图服务,不仅能够提供传统的电子地图和遥感影像,而且支持城市全景影像图功能，用户可以借助地图下载工具免费获得多源测绘数据，为用户多视角观察地面目标,获取建筑物三维信息提供更加丰富的数据源,集成多源测绘数据进行建筑物三维建模已成趋势。

同时，计算机软硬件技术的不断进步，促使GIS技术不断革新，GIS软件系统已由基本的数据处理、分析和制图工具向嵌入式GIS系统、分布式GIS系统和三维GIS系统3个方向发展,尤其是 GIS系统提供的强大建模功能，使用户能够在短时间内设计出满足用户特定任务要求的模型,这些都使得大范围、大批量城市建筑物的三维建模与可视化分析成为现实。

综上所述，针对数字城市、虚拟城市、智慧城市领域的研究和工程实践迫切需要实用、可操作性强和自动化程度高的建模方法，本文提出一种基于多源数据集成的建筑物三维建模方法,集成高分辨遥感影像、无人机航空影像、建筑物电子地图、全景影像为数据源,借助GIS建模功能,实现多源建模数据的自动预处理、三维模型的自动构建和模型的精细化处理。

同时,借助纹理映射技术实现模型的可视化和逼真展现。

1基本原理与实现方法1.1基本原理计算机中表示三维形体的模型,按照几何特点进行分类,主要可以归纳为3种: 线框模型、表面模型和实体模型。

同时,按照表示物体的方法进行分类,实体模型基本上可以分为分解表示、结构实体几何模型(constructive solid geometry,CSG)和边界表示模型(boundary representation,B-rep)3大类。

本文组合线框、边界表示和结构实体几何模型三维建模的思想,并将其运用于建筑物三维建模,其主要建模原理为: 将建筑物的主体结构分解为一系列简单的侧墙、门窗和屋顶等基本结构部件,同时采用线框描述建筑物的边界线; 进一步,采用B-rep模型描述建筑物各部件的边界面; 最后,建筑物的主体结构模型表示为一系列简单的侧墙、门窗和屋顶等基本结构部件的布尔操作的结果,从而构建建筑物的三维建模,其原理如图1所示。

图1 建筑物三维建模与可视化原理示意图1.2实现方法从GIS建模的视角,结合GIS的数据处理、空间分析和三维分析功能,通过构建模型实现建筑物三维模型的自动构建。

其中,GIS空间分析(spacial analysis)指的是借助GIS软件从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析,其基本功能包括空间查询与量算、缓冲区分析、叠加分析、路径分析、空间插值和统计分类分析等。

空间分析建模是通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序、交互空间分析命令,解释有关空间现象或发现空间规律的过程。

空间分析建模建立在对空间地图数据操作基础之上,又称“地图建模”,其结果是得到一个“地图模型”,它是对空间分析过程及其结果的图形或符号化表示,帮助分析人员和规划所要完成的分析过程,并逐步指定完成分析过程所需建模数据[29]。

可视化建模是利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法,它以图形的方式描述所开发的系统的过程,促进了对需求分析有更好的理解从而进行更清晰的设计。

本文采用ArcToolbox工具箱结合Modebuilder可视建模工具,通过构建模型、创建和编写脚本工具实现建模数据的自动预处理和建筑物三维模型的自动构建。

其中,ArcToolbox工具箱是ArcGIS系统内嵌的地理处理工具集合,通过内置工具、模型工具、脚本工具和特殊工具不仅可以实现基本的数据处理、转换、数据统计和数据和图形分析功能,而且借助其三维扩展功能模块,可实现各种复杂几何体三维模型的构建。

ModelBuilder是一种可视化建模工具,为创建满足用户要求特定工作流提供有效的途径。

其主要特点是将一系列地理处理工具串联在一起,将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入,通过构造和执行工作流,可以自动化完成复杂的建模任务从而提高建模效率。

此外,通过创建模型并将其共享为工具来提供扩展 ArcGIS Pro功能的高级方法,同时,利用Visual Studio结合ArcGIS Pro SDK二次开发还可用于将ArcGIS Pro与其他应用程序进行集成,能够增强构建模型的可复用和扩展性。

Python是一种面向对象、解释型、交互式和面向初学者的计算机程序设计语言,它具有语法简洁而清晰,易于编写和维护的优点,并具有丰富和强大的类库,使其已成为当前计算机领域的主流开发语言 [24],能够显著提高程序的开发效率。

ArcGIS系统提供了Python语言集成开发环境(integrated development and learning environment,IDLE)和ArcPy站点包,通过编程能够创建满足用户特定需求的脚本工具,不仅可以有效弥补ArctoolBox系统工具箱功能的不足,而且能够增强ModeBuilder的建模能力。

2建筑物三维建模与可视化将建筑物三维建模与可视化工作分解为数据获取和预处理、三维建模和纹理贴图等关键环节,并将其进行整合和完善,以设计工作技术流程。

2.1技术流程依据实用、高效和可操作的原则和目标进行建筑物三维建模的技术流程设计,同时,要求建模的可视化效果直观、形象和逼真,以达到工程应用要求,其主要设计思路是: 首先,将建筑物主体结构部件的建模对象包括侧墙面、门窗、屋顶等进行分解,并将其建模过程分解为一系列数据处理、文件转换、空间分析和三维分析操作,并借助GIS建模功能实现整个建模过程的自动化。

具体操作过程主要包括: ①以高分辨遥感影像、建筑物电子地图和全景影像为数据源,利用ENVI影像非监督分类(UnsupervisedClassificationCleaned)工具,提取出建筑物墙体、窗户和屋顶的矢量多边形空间信息,同时,结合建筑物全景影像和地面拍摄影像测量定标,通过影像特征分类,分别提取出建筑物的高度、楼层数和屋顶类型等属性信息,利用概化处理工具对其进行预计处理,并将其保存至GIS数据库; ②以建筑物墙体、窗户多边形作为模型的输入; ③以建筑物屋顶多边形作为模型的输入,利用要素选择迭代器(IterateFeatureSelection)结合(Select)工具提出每一栋建筑物的矢量多边形,同时,结合数据处理、文件转换、空间分析和三维分析工具分别生成建筑物屋顶的三维实体模型; ④采用Python面向对象编程语言结合ArcPy站点包,通过编程实现批量3D差积运算程序,并结合ArcCatalog在ArcToolbox工具箱构建自定义工具自动实现侧墙和屋顶模型的细化镂空处理。

此外,利用ModelBuilder可视化建模工具,通过调用ArcToolbox工具箱中的内置工具、模型工具和脚本工具实现数据的多源数据预处理和三维模型的自动构建,通过构建模型实现整个操作过程的自动化。

图2 城市建筑物三维建模工作流程2.2数据的获取、集成和预处理以高分辨率卫星影像、建筑物轮廓电子地图和全景影像作为建模数据源。

其中,由于卫星遥感相机拍摄距离远、视场角大,其获取的遥感影像具有宏观和综合的优点,并可以实现连续观测,形成时序信息。

目前,常用的高分辨率卫星遥感影像主要包括我国的高分系列影像(GF)、美国的快鸟(QuickBird)影像和美国的IKONOS影像。

GF-2影像和QuickBird影像可从百度、谷歌、高德、腾讯和天地图地图网站免费获取,谷歌地图还提供历史影像,通过卫星地图下载器可免费获得22级影像(图3(a)),其空间分辨率为0.61 m。

由于卫星遥感影像易受天气条件的影响,一旦成像区域有云或雾霾覆盖,会严重影响成像质量。

同时,考虑直接利用遥感影像提取建筑物边界轮廓工作量大,提取的多边形轮廓边界精度较差,采用建筑物轮廓电子地图作为数据源,以提高数据获取和处理效率。

城市建筑物轮廓电子地图可从百度、高德和天地图网站免费获取,上述站点主要提供全国大中型城市主城区建筑物轮廓的栅格数据,通过卫星地图下载器下载建筑物电子地图的22级影像(图3(b)—(c)),其空间分辨率约为0.5 m。

此外,考虑卫星影像、建筑物轮廓电子地图只能提供建筑物顶视的边界轮廓和纹理结构特征,其提供建筑物侧面影像纹理信息有限,不能准确刻画建筑物侧面的几何结构特征; 同时,由于卫星获取的侧面纹理影像几何畸变严重,不能作为建筑物侧面纹理贴图使用,而地面相机人工拍摄工作量太大,不适合城市大区域作业。

因此,采用百度全景收集影像建筑物侧面影像数据,通过影像处理作为模型纹理贴图,以提高模型的可视化效果,如图3(d)所示。

图3 多源建模数据的获取结果>。