城市大脑空间数据视图分级指南编制说明.docx

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1、芜湖市地方标准编制说明标准名称城市大脑空间数据视图分级指南任务来源（项目计划号）芜湖市市场监督管理局关于下达2023年芜湖市地方标准制修订计划的函,项目计划编号为2023-24第一起草单位（盖章）单位地址参与起草单位标准起草人（全部起草人，应与标准文本前言中起草人排序一致）序号姓名单位职务职称电话编制情况1、编制过程简介2022年12月1日，收到芜湖市市场监督管理局关于申报2023年度芜湖市地方标准制订计划项目的通知，成立地方标准起草小组，小组成员有刘福丽、王韬、黄云、李雪梅、方宏明、李全香、孙远、虞文武、姚新新等。2023年10月23日，起草单位参与了芜湖市地方标准立项评估会，对城市大脑空间

2、数据视图分级指南地方标准的立项中清进行答辩。2023年月21日，收到关于下达2023年芜湖市地方标准制修订计划的通知文件，城市大脑空间数据视图分级指南地方标准成功立项。2023年11月，芜湖市数据资源管理局（芜湖市政务服务管理局）再次召开标准起草会议，成立标准起草小组，成员有刘福丽、王韬、黄云、李雪梅、方宏明、李全香、孙远、虞文武、姚新新，其他参与起草单位有芜湖市城市运行管理服务中心、京东城市（北京）数字科技有限公司、北京五一视界数字挛生科技股份有限公司等。标准起草小组积极开展标准前期调研工作，对相关文档资料进行收集整理，并大量参阅国内外相关研究文献，广泛争取各方面的建议和意见，形成城市大脑空

3、间数据视图分级指南征求意见稿。2、制定标准的必要性和意义随着国家治理体系和治理能力现代化的不断推进，“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念不断深入，提出建设“数字中国”新战略。数字中国建设整体布局规划提出，到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。积极响应国家、省、市对“数字中国、智慧社会、大数据战略”的总体部署，推进城市信息化建设体制改革，推进城市信息系统整合共享，破除“信息孤岛”，实现互联网和政府服务、城市治理的深度融合。对于构建“城市大脑”生态体系，推动经济社会各领域的治理与服务理念转变、效能提升、模式创新，营造全社会共建共治共享

4、新型智慧城市的生动局面具有重要意义。随着智慈城市发展理念不断变革和数字季生相关技术不断发展，数字季生城市的理念孕育而生。数字季生城市契合了当前为产业转型升级赋能的战略需求，是城市在物理空间、社会空间、数字空间融合发展的基础技术手段。数字季生城市是智慧城市建设新的创新源和发力点，将成为智慧城市发展新阶段的核心底座。然而，作为数字字生平台底层的数据模型，当前国家标准、地方标准等均无直接标准，随着全国信息技术标准化技术委员会等国内标准化组织的关注和推动，城市数字季生标准化工作也已经步入起步阶段。数字李生本身并不是一种单一的技术，它与物联感知、高精地图、3D技术、AR/VR、人机交互等技术息息相关，这

5、些领域的技术发展水平各有不同，标准研制工作进程也不相同。如数字孳生概念与术语(ISO/IEC5618)、数字李生应用案例(ISO/IEC5719)、InformationTechnology-InternetOfThings(lot)-IotUSeCases(信息技术物联网使用案例，ISO/IECTR22417-2017)、SmartcityconceptmodelGuidanceforestablishingamodelfordatainteroperability(智能城市概念模型建立数据互用性模型的指南，ISO/IEC30182-2017),城市和社区可持续发展城市描述性框架(GB/T4

6、1151-2021,采标ISO37105-2019)、城市和社区可持续发展可持续城市建立智慧城市运行模型指南(GB/T41150-202T,采标ISo37106-2018)、城市不动产三维空间要素表达(GB/T40771-2021,采标)、城市政务电子地图更新技术规范(CH4024-2019)、智慧城市评价模型及基础评价指标体系(GB/T34680)、智慧城市时空基础设施基本规定(GB/T35776-2017),信息技术数字季生第1部分：通用要求(国标计划20213298-T-469)、自动化系统与集成复杂产品数字学生体系架构(国标计划20203707-T-604)等，这些标准与城市空间数据均

7、在某维度具有一定的相关性，但是城市空间数据分级体系、发展水平的有效评估等并没有制定关标准。为此，制定城市空间数据标准，对于推进时空信息平台、“城市大脑”、智慧城市、数字季生城市等建设具有必要性和迫切性。针对当前数字季生城市相关的空间数据冗杂，尚未形成一套规范统的标准体系的痛点，通过定性和定量相结合的方式，对城市空间数据标准进行评价，规范数字李生实施过程中涉及的关键技术要求，规范数字季生城市技术的应用，推动数字季生城市技术的应用和发展，提高城市管理和服务水平，为城市的可持续发展提供支撑，通过数字赋能帮助城市决策者、管理者、普通用户从不同角度观察和体验城市发展现状、分析趋势规律，以数字季生城市的预

8、建、预判、预防来支撑城市高质量发展，赋能城市运行管理平台及各领域数字应用，实现时城市全生命周期运行监测和综合管理，全面助力城市经济社会各领域的治理与服务理念转变、效能提升、模式创新。3、制定标准的原则和依据，与现行法律法规、标准的关系。本标准按照GB/T1.1-2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草，规范性引用了GB177982007地理空间数据交换格式、CH10072018基础地理信息数字产品元数据、GB/T352952017信息技术大数据术语、GB/T30428.2数字化城市管理信息系统、GB/T51301建筑信息模型设计交付标准、GBA51269建筑信息模型

9、分类和编码标准和CJJ/T157城市三维建模技术规范。目前在城市空间数据领域，国内、国际没有直接针对城市空间数据的相关标准，住建部已发布六项城市信息模型(CIM)行业标准的征求意见稿，主要从基础平台技术、数据加工、审查数据、报批数据、规划管理数据、验收备案数据六方面，适用于城市级CIM基础平台相关应用的建设和CIM模型加工。已有的相关标准仅作为本标准的技术借鉴，不存在现有的法律法规冲突、产权问题。4、主要条款的说明，主要技术指标、参数、试验验证的论述：详细说明)本标准的章节由范围、规范性引用文件、术语和定义、缩略语、分级原则、空间数据分级和参考文献等章节组成。其中分级原则、空间数据分级是本文件

10、的主要技术内容。本标准规定了城市大脑空间数据的分级原则、数据分级方法等。本标准适用于指导城市大脑、智慧城市、数字季生城市、时空信息平台等相关项目中涉及的空间数据进行数据分级工作，为空间数据的管理提供规范依据。本标准主要对空间数据分级的分级方法和各级别的基本指标进行阐述和定义，包含Ll级、L2级、L3级、L4级、L5级，以下为各级别的分级方法和主要特征的详细说明。第Ll级，主要是基于GIS数据，以较低的精度，高自动化生成地形、地貌、路网和建筑等，适用于超大规模的数字李生城市场景还原，具有生产效率高，生成时间短的特点，应用于智慧城市、智慧交通、智慧水务等领域。主要特征是,利用GlS信息还原建筑、道

11、路、自然地形的轮廓信息，可用于生成城市低精度基础底座，进行城市基础宏观静态场景的表达，最小观察距离1千米-10千米，可进行固定翼飞机航拍视角的视角模拟，模型结构最大允许省略尺寸50米（允许省略复杂的建筑结构），可还原建筑的基本位置与大致造型，可进行基本的明喑光照效果表达，渲染质量较低；第L2级，主要是基于GIS数据、卫星地图、倾斜摄影影像等方式，以一般精度，还原较大规模数字挛生城市和区域场景，适用于智慈城市、智慈园区和智慈社区等领域。主要特征是，利用GIS信息自动生成建筑、道路、自然地形的轮廓信息，带卫星影像等纹理信息，可生成城市中精度基础底座，进行城市宏观、中观场景表达，可对接时空基础数据、

12、物联感知数据、统计应用数据，实现城市综合态势的表达，最小观察距离IOC）米-10千米，可进行直升飞机航拍视角的视角模拟，模型结构最大允许省略尺寸20米（可省略建筑不重要的细节），表面法线置换等凹凸效果精度2米，准确还原指定区域的地形、道路（误差不大于2米）准确还原指定的主要建筑与设施，保证颜色，结构一致，UE4默认直接光IMAGEBASEDPBR效果，包含基本阴影，基本雾化效果，基本阳光、天光与简单夜景，渲染质量一般；第L3级，基于GIS数据、卫星地图、BIM,倾斜摄影影像等方式，以高精度，还原中等规模数字李生城市和园区场景，适用于智慈城市、智慧园区和智整案场等领域。主要特征是，高精度还原城市

13、建筑、道路、地理地貌信息，包含根据DOM布置的植被、区域夜晚泛光照明，多尺度还原城市宏观、中观、微观场景，可实现城市的空间分析工作，包括但不限于通视分析、开敞度分析、光照分析、控高分析等，基于完整城市时间序列数据，完成城市典型应用场景的预测：人口预测、环境预测、经济预测、疫情预测；最小观察距离：25米-10千米，可进行直升飞机低飞视角模拟，模型结构最大允许省略尺寸5米（可省略不重要的建筑凹凸立面），表面法线置换等凹凸效果精度0.5米，准确还原指定区域的地形和道路。（误差不大于0.5米），精准还原主要建筑与设施，保证颜色，结构一致；准确还原主要设施周边50米范围内的建筑与设施，误差不超过2米，表

14、面光照效果：IMAGEBASEDPBR效果，考虑间接光照影响，具有表面反射细节，精确的环境反射，含有IMAGEBASEDPBR效果阴影，考虑间接光照影响，含有基本高度雾、大气雾，阳光，天光与比较丰富的夜间照明，渲染质量高：第L4级，基于汽车激光雷达扫街形成的高清地图点云数据，实现厘米级的高拟真数字挛生城市道路等细节场景，适用于无人驾驶汽车仿真训练等。主要特征是，厘米级高精度还原城市建筑、道路、地理地貌信息，包括但不限于根据照片效果图等资料布置的植被、区域夜晚反光照明及动态光效等，基于不完整数据，接入传统型算法及机器学习算法，仿真城市运行场景，最小观察距离5米-10千米，可进行汽车地面视角的视角

15、模拟，模型结构最大允许省略尺寸1米（允许省略复杂的建筑结构），表面法线置换等凹凸效果精度04米，具备很高的真实还原度，能够精确还原地形、建筑和道路（误差不大于Ol米）大于5米的设施与自然构造物等必须精确还原行道树、公交站等大于5米但小于20米的设施需要精确还原小于1米的设施不必完全一致，具备很高的表面光照效果，基于物理的全局照明效果，能够模拟精确的环境反射，高平滑物体实时反射，基于物理的边缘柔和的阴影与高级光线效果，确保阴影效果与真实高度相似，具有体积感的大气雾化效果，照明效果细节多，白天阳光直接照明、天光间接照明、反射光间接照明，实时全局照明，夜间丰富的直接照明，城市天光间接照明与细节的实时全局照明，渲染质量非常高：第L5级，基于单反相机斜拍建模的方式，实现毫米级的全拟真数字李生城市道路等细节场景，几乎真假难辨，适用于无人驾驶汽车和其他AI机器人的测试和训练。主要特征是，厘米级精度还原城市建筑、道路、地理地貌信息，包括但不限于依据照片效果图等资料布置的植被、室内室外全拟真静态烘焙全局光照等，最小观察距离1米-IOr米，可进行人视角的视角模拟，模型结构最大允许省略尺寸0.2米（允许省略复杂的建筑结构），表面法线置换等凹凸效果精度0.01米,完全精确的还原所有的不小于02米的细节，小于0.2米的细节需