CC BY
142
УДК 528.92:004.4
ТРЕХМЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
Сергей Романович Горобцов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (913)471-55-67, e-mail: sergey@gorobtsov.com
Александр Викторович Чернов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, ассистент кафедры кадастра и территориального планирования, тел. (913)743-09-79, e-mail: avch-1011@mail.ru
В статье рассмотрены современные тенденции геопространственного развития городских территорий в рамках стратегии пространственного развития России. В современных условиях для снижения урбанизационной нагрузки на окружающую среду и городские службы в мире успешно реализуется концепция «Умный город», целью которой является не только повысить эффективность работы всех городских служб (путем автоматизации процессов, систематизации проблем, эффективного распределения ресурсов городских служб и т. п.), но и сделать город более безопасным и комфортным для жителей. Поэтому современные подходы к пространственному развитию городов играют ключевую роль в эффективном использовании и развитии городской среды. В качестве инструментальных средств для создания цифровых трехмерных моделей объектов и инфраструктуры городов успешно применяются лазерные сканеры и беспилотные летательные аппараты. Для интеграции всевозможных ресурсов с решением проблем, стоящих перед обществом, используются цифровые платформы. В работе в качестве такой платформы рассмотрен программный комплекс Autodesk Infraworks.
В качестве примера современного решения по управлению и пространственному развитию территории мегаполиса на едином геопространстве в рамках концепции «Умный город» приведена трехмерная модель объекта недвижимости «Бугринский мост», полученная СГУГиТ при проведении мониторинга вертикального перемещения торца затяжки пролетного строения в процессе его надвижки.
Ключевые слова: умный город, 3D-модель, лазерное сканирование, облако точек, 3D-ra-дастр, кадастровая модель, пространственная модель, геопространственные данные.
Введение
Современной тенденцией развития общества является значительное увеличение темпа урбанизации, что в совокупности с ограниченностью городских территорий приводит к уплотнению и укрупнению вертикальной застройки, развитию подземного строительства, а также появлению большого количества разноуровневых объектов инфраструктуры для комфортного проживания граждан.
Решения, принимаемые органами власти и архитектуры при планировании размещения таких объектов и дальнейшего развития территории, оказывают прямое воздействие на проектирование дорожной сети, регулирование и опти-
мизацию транспортных потоков, создание комфортной городской среды и, в конечном итоге, на уровень жизни населения.
В современных условиях развитие мегаполисов в формате концепции «Умный город» невозможно без создания высокоточных геопространственных моделей объектов инфраструктуры городов на цифровой платформе. Наличие такой модели современного города позволяет с помощью BIM-технологий решать широкий круг задач для эффективного пространственного развития и управления территориями.
Умный город - система управления ресурсами и инфраструктурой города, основанная на применении инновационных технологий, которые предусматривают эффективное и рациональное использование городских систем жизнедеятельности [1].
Анализируя мировой опыт создания «умных городов» [2, 3], можно выделить несколько государств, добившихся значительных успехов в реализации данной концепции, а именно: Великобритания - создана специальная организация Future Cities Catapult, разработавшая и внедрившая умную модель г. Лондона; Финляндия - запроектирована и введена в эксплуатацию система умной логистики транспорта с учетом экологии; Южная Корея - определены показатели экономической эффективности строительства крупного транспортного узла на основе расчета параметров пассажиропотоков. Также стоит отметить наличие специализированных рабочих групп, представляющих данные страны, и экспертов из Германии и США, которые проводят исследования по внедрению «умных городов» в Китае, Индии, Малайзии, Сингапуре и ряде других стран.
Изучение положительного опыта указанных стран помогло выявить ряд условий, которые позволили осуществить внедрение систем (элементов систем) умных городов:
1) наличие единой цифровой геопространственной модели на городскую территорию;
2) развитая сфера BIM-технологий (BIM - Building Information Modelling);
3) интеграция международного стандарта CityGML [4] в область управления земельными ресурсами и городскими территориями конкретной страны;
4) наличие единой цифровой платформы, позволяющей объединять различные умные технологии, а также анализировать и визуализировать существующие данные;
5) нормативно-правовая поддержка реализуемых технологических решений.
Наибольший интерес для исследования, на наш взгляд, представляют условия 1 и 3. Следовательно, в статье проанализированы существующие способы получения единых геопространственных моделей городов с применением современного геодезического оборудования и выполнено обоснование предложений по выбору технической платформы для интеграции и визуализации полученных данных в системе «Умный город» на территории России.
Актуальность исследования подтверждается наличием утвержденной программы развития цифровой экономики РФ [5], одним из приоритетных направлений которой является работа с геопространственными данными и развитие «умных городов».
Методы и результаты
Общая схема исследований включает в себя два раздела: выработку предложений по способу трехмерного моделирования городской территории и визуализацию полученных данных в единой программной среде, поддерживаемой стандартом CityGML на основе изучения зарубежного и российского опыта в данной сфере, с приведением примеров.
1. Трехмерное моделирование объектов городской среды (объекты недвижимости, расположенные на разных уровнях: подземном, наземном, надземном)
Основными способами получения достоверных геопространственных 3D-моделей различных типов объектов недвижимости в настоящее время являются: фотограмметрический способ (пилотируемые или беспилотные летательные аппараты), лазерное сканирование (наземное, мобильное и воздушное) и традиционные методы (электронные тахеометры) [6].
В рамках данной статьи авторами подробно рассмотрена технология лазерного сканирования, широко применяемая в различных странах. Вопросы использования технологии лазерного сканирования и традиционных методов для 3D-моделирования городской территории подробно рассмотрены в работах [7, 8].
В настоящее время технологии лазерного сканирования позволяют создавать точные 3D-модели различных объектов недвижимости, дорожных сетей и т. д. [9]. Развитие технологий, а также снижение стоимости оборудования и автоматизация обработки результатов съемки позволяют использовать их в самых различных сферах [10].
В режиме лазерного сканирования используется сканер LiDAR (Light Detection and Ranging), который захватывает миллионы точек данных при сканировании на основе принципа поглощения и рассеивания света от окружающих объектов. Далее, точки данных преобразуются в облака точек, которые могут быть использованы для создания реалистичных 3D моделей зданий или городских территорий с последующим применением в различных сферах умного города (например, инжиниринг, мониторинг, оптимизация визуального контроля и доступа к модели здания для минимизации числа обслуживающего персонала и т. д.). Основными преимуществами этого способа являются быстрая скорость получения моделей с высокой степенью достоверности, а также широкий охват территории вокруг сканируемых объектов [11].
В зависимости от типа, площади и степени необходимой детализации моделируемых объектов выделяют три основных вида лазерного сканирования: наземное (НЛС), мобильное (МЛС) и воздушное (ВЛС).
При наземном лазерном сканировании съемка выполняется с поверхности земли в дискретном режиме (т.е. с перестановкой прибора). Данный метод можно применять в закрытых помещениях и средах (тоннели, пещеры). Наземное лазерное сканирование идеально подходит для сложных сооружений и внутренних съемок [12]. По мнению авторов, приведенный способ не может рассматриваться в качестве основного при создании единой пространственной модели городской территории, а является дополняющим при необходимости моделирования плотно застроенных частей территории с большим количеством разноуровневых объектов, выступающих конструктивных элементов и пр.
После обработки трехмерные модели городской территории, полученные с помощью НЛС, используются в различных сферах, в том числе при решении земельных споров. Подобный подход реализован в Сингапуре: после выполнения сканирования на полученное облако точек накладываются кадастровые границы объектов недвижимости, которые хранятся в 2D-формате, поэтому границы появляются с нулевыми z-координатами; далее, с помощью метода экструзии, они поднимаются по высоте и преобразуются в 3D-объекты, каждому из которых присваивается отдельный цвет; после преобразования объекты, которые могут накладываться на соседний участок, могут быть легко идентифицированы. Если объект пересекает вертикальную плоскость кадастровых границ, то он рассматривается как объект земельного спора [13].
Кроме того, данные облаков точек, полученные с помощью лазерного сканирования, позволяют пользователю визуализировать, идентифицировать и извлекать необходимую информацию об объекте недвижимости. Сущность данного метода продемонстрирована на рис. 1.
Рис. 1. Применение НЛС в кадастре Сингапура
Рассматривая особенности мобильного лазерного сканирования, стоит отметить, что съемка выполняется с наземного или водного носителя в непрерывном режиме. Метод допускает ограниченное кратковременное пребывание в закрытых средах и применяется для 3Б-моделирования линейных инфраструктурных объектов (автомобильные и железные дороги, линии электропередачи, улицы городов), площадных объектов сложной формы и высокой детальности (населенные пункты, развязки и эстакады в несколько уровней), при условии обеспечения возможности беспрепятственного проезда ко всем моделируемым объектам. МЛС является источником дополнительной информации о территории (в большинстве случаев - модели протяженных объектов) и может применяться для детализации некоторых объектов при выполнении воздушного лазерного сканирования.
Использование воздушного лазерного сканера для съемки городских территорий является современным и самым продуктивным способом получения высокоточных пространственных данных [14]. По своей производительности этот метод превышает традиционные виды съемки в 20 и более раз, что дает возможность сокращать сроки выполнения работ и существенно снижать их стоимость. Наибольшая эффективность моделирования геометрических конструкций объектов городской инфраструктуры достигается при объединении наборов данных воздушного, наземного и мобильного лазерного сканирования (что взаимоисключает существующие недостатки каждого из типов сканирования).
Обязательным условием моделирования на основе комбинированных наборов данных является корректная привязка облаков точек с помощью итеративного алгоритма ближайших точек (ICP). Итеративный алгоритм ближайших точек - это алгоритм, использующийся для сведения к минимуму разницы между двумя или более облаками точек. Различие вызвано тем, что датчики сканеров имеют различный уровень точности, особенно с точки зрения их горизонтальной точности для точек, которые они собирают в процессе сканирования.
Для обработки облаков точек и моделей с открытым исходным кодом, который включает в себя реализацию алгоритма ICP, используется следующее программное обеспечение: Leica Cyclone, MeshLab, CloudCompare, Point Cloud Library [15].
3Б-модель, созданная на основе комбинированного облака точек из ВЛС, НЛС и МЛС, соответствует требованиям высокой точности (порядка первых сантиметров) для различных сфер «умного города», например, для мониторинга деформаций объектов капитального строительства с течением времени [16].
Наглядным примером использования совокупности методов лазерного сканирования для создания единой трехмерной модели городов Куала-Лумпур и Путраджайа является проект SmartKADASTER, реализованный департаментом по изучению и составлению карт Малайзии (JUPEM) [17].
3D модель городов была построена на основе обработки нескольких рабочих процессов. Совокупность данных ВЛС, МЛС, НЛС была преобразована в документ формата XML. Далее была определена геопозиция для каждого эле-
мента наборов данных, и, наконец, весь процесс был автоматизирован для создания текстурированных 3D-моделей, а затем преобразован в формат 3DML. Пользователь может просмотреть 3D-модели городов с помощью программного обеспечения Skyline Terra Explorer.
Кроме того, с помощью программного обеспечения Leica TruView, которое позволяет пользователю взаимодействовать с облаком точек в режиме реального времени, можно свободно перемещаться по данным «изнутри» (indoor-навигация). Приложение позволяет просматривать необходимое здание или объект как в 3D-, так и 2D-представлении. Снимок экрана облака точек с нанесенными текстурами, 3D-модели и 2D-схемы отдельного здания представлены на рис. 2.
Рис. 2. Спецификации здания в системе SmartKADASTER
Авторами был проведен сравнительный анализ методов 3D-моделирования объектов недвижимости с использованием НЛС, ВЛС и МЛС, представленный в таблице.
Сравнительный анализ методов 3D-моделирования объектов недвижимости
Параметр (включая детализацию) Лазерное сканирование
НЛС ВЛС МЛС
а) подземный уровень + - -
наземный, надземный уровень + + +
совокупность уровней + + -
б) отдельно стоящий объект + - -
линейные объекты - - +
квартал - + -
город - + -
в) наличие большого количества нависающих элементов + - -
ограниченный доступ к объекту - - -
наличие растительности, ограничивающей видимость + + -
Параметр Лазерное сканирование
(включая детализацию) НЛС ВЛС МЛС
г) в плане (эксперимент) 0,058 м 0,090 м нет данных
по высоте (эксперимент) 0,017 м 0,160 м нет данных
ЬоБ 0 - ЬоБ 2 + + +
д) ЬоБ 3 + + -
ЬоБ 4 - - -
е) время сбора данных, не включая координирование сканерных позиций/пунктов ПВО 2 часа (Leica ScanStation C10) нет данных нет данных
время обработки данных, включая 8 часов нет нет
формирование 3Б-модели (Bentley Microstation) данных данных
ж) средняя стоимость оборудования, млн руб. 5,0 (снят с производства) 40,0 (RIEGL 1-VUX) 80,0 (RIEGL VMX-250)
На основании данных, рассмотренных в таблице, можно сделать вывод, что наиболее эффективным методом получения единой геопространственной трехмерной модели отдельных объектов недвижимости является наземное лазерное сканирование городских территорий - комбинация воздушного, мобильного и наземного лазерного сканирования. Данное утверждение основано на совокупности существующих конструктивных особенностей различных видов лазерных сканеров и неоднородностью городской среды (объекты капитального строительства находятся на разных уровнях, обладают различной конфигурацией и большим количеством выступающих конструктивных элементов).
Специалистами Сибирского государственного университета геосистем и технологий реализовано большое количество геопространственных трехмерных моделей социальнозначимых и уникальных объектов в различных регионах Российской Федерации.
В качестве примера такого объекта в статье рассмотрена трехмерная модель объекта недвижимости «Бугринский мост» (г. Новосибирск), полученная при проведении мониторинга вертикального перемещения торца затяжки пролетного строения в процессе его надвижки наземным лазерным сканером Leica Scanstation C10.
После процесса сканирования полученное облако точек было обработано в программном обеспечении Leica Cyclone. Обработанное облако точек было предоставлено специалистами СГУГиТ и преобразовано в формат .dwg. В результате работы была получена высокоточная и детальная трехмерная модель объекта недвижимости, представленная на рис. 3.
Рис. 3. Трехмерная модель объекта недвижимости «Бугринский мост»
в формате .dwg
Полученная трехмерная модель объекта дает возможность получить широкий перечень пространственных характеристик: конфигурация конструкций и элементов, размеры, положение по вертикали и в плане; высоты колонн, длины пролетов, сечения, узлов и иных геометрических параметров, от величины которых будет зависеть наличие деформаций в различных элементах [9].
Указанные параметры могут быть использованы для интеграции объекта недвижимости в геопространство городской территории.
2. Способы интеграции и визуализации пространственных данных
Важной составляющей моделирования геопространства городских территорий и реализации «умного города» является наличие цифровой платформы, которая позволяет интегрировать трехмерные модели, полученные с помощью современных геодезических методов (например, с помощью НЛС), с отдельными компонентами «умного города» и другими видами цифровой информации, необходимой для повышения эффективности планирования и организации территорий.
В настоящее время такие платформы представлены компаниями США, Швеции, Германии и России. Распространенными решениями являются Autodesk InfraWorks, BIM 360, Bentley Microstation и Unigine [18-20], обладающие схожими функциональными возможностями.
На наш взгляд, наиболее простым для восприятия и моделирования городских территорий России является программный комплекс Autodesk InfraWorks. Об этом свидетельствуют следующие факторы:
- программа содержит множество встроенных продуктов, отвечающих за облегченный импорт данных (в том числе полученных в результате лазерного сканирования);
- поддержка интеграции кадастровой и градостроительной информации: кадастровых планов территорий, данных о градостроительном зонировании территории и пр.;
- загрузка существующих 3Б-моделей объектов из OpenStreetMap, что облегчает визуализацию и планирование мероприятий по использованию территорий;
- возможность автоматического расчета таких параметров объектов недвижимости, как площадь, протяженность, занесение всей семантической информации об объектах, анализа уклонов, объема земляных работ и пр.;
- автоматическое моделирование дорог и распределения транспортных потоков и др.
Кроме того, большинство существующей проектной документации на объекты капитального строительства создано в Autodesk AutoCAD, что позволяет осуществлять упрощенный импорт/экспорт сведений между программами, а также обеспечена возможность изучения полного функционала программы всеми заинтересованными сторонами (профессиональное сообщество, органы власти, граждане и др.) с помощью бесплатной трехгодовой учебной лицензии, размещенной на официальном сайте компании.
Совокупность представленных факторов предопределила использование программного комплекса Autodesk InfraWorks в рамках выполненной работы по созданию трехмерной модели объекта недвижимости «Бугринский мост».
В рамках технологической схемы выполнения работ, после обработки полученных данных лазерного сканирования и представления модели в виде 3D-модели (формат .dwg) авторами был выполнен импорт модели в Autodesk InfraWorks в системе координат МСК-НСО 4, что соответствует требованиям Единого государственного реестра недвижимости. Следующим шагом стала загрузка данных OpenStreetMap, проектирование дорожной сети и существующих инфраструктурных объектов. Результат моделирования представлен на рис. 4.
Рис. 4. Трехмерная модель объекта недвижимости «Бугринский мост»
Далее были автоматически рассчитаны длина объекта, число опор, строительные характеристики (ширина, глубина опорного листа, подферменной поверхности) и пр. Пример полученных данных в рамках выполненной работы представлен на рис. 5.
Рис. 5. Пример представления аналитических данных
Характерной особенностью полученной модели является большой объем данных, в связи с чем возникает вопрос хранения и быстрой визуализации таких моделей в системах «умных городов». Соответственно, в качестве дальнейших направлений исследований можно выделить поиск решений по формализации полученных результатов в соответствии с международным стандартом СйуОМЬ, используемым зарубежными странами для аналогичных видов работ.
Заключение
Анализ современных тенденций в области управления и развития городскими территориями показал, что актуальной задачей является создание систем непрерывного и устойчивого развития городской инфраструктуры на основе применения современных геопространственных технологий - «умные города».
На основе изучения сущности и структуры успешно функционирующих систем «умных городов» зарубежных стран (Великобритания, Финляндия, Южная Корея и Малайзия) выделено пять обязательных условий, обеспечивающих возможность перехода на такие системы, которые представлены в разделе «Введение».
В рамках данной работы особое внимание уделено вопросам создания единой геопространственной трехмерной модели городских территорий с применением методов лазерного сканирования, а также интеграции и визуализации различных типов данных с помощью единой технической платформы (условия 1, 3), представленных в виде теоретических и практических исследований.
В результате анализа тематических примеров создания единых геопространственных моделей различных городов сделан вывод о том, что при использовании в качестве базового метода для получения модели технологии лазерного сканирования наиболее эффективно применять совокупность ВЛС, НЛС и МЛС, что связано со сложностью и неоднородностью городской застройки, большим количеством крыш, навесов и подземных объектов, не позволяющих применять только один метод сканирования.
Рассмотрены два основных вида технических платформ, интегрирующих разнородные пространственные данные: Autodesk Infraworks и Bentley Microstation, которые соответствуют требованиям стандарта CityGML к представлению и визуализации трехмерных данных на территориях городов. С учетом существующих особенностей и традиций, а также экономической составляющей, для Российской Федерации рекомендовано использовать первый вариант программного обеспечения.
Представленные выводы подкрепляются результатами, полученными в ходе создания геопространственной 3Б-модели объекта недвижимости «Бугрин-ский мост», содержащей в себе различные типы данных. Данные выводы могут быть использованы при трехмерном планировании территорий различных муниципальных образований и в качестве основы методики кадастровых работ при переходе Российской Федерации на ЭБ-кадастр.
Благодарности
Авторы выражают признательность ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет геосистем и технологий» за предоставление материалов лазерного сканирования и проектных сведений объекта недвижимости «Буг-ринский мост», полученных при проведении мониторинга вертикального перемещения торца затяжки пролетного строения в процессе его надвижки.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Куприяновкий В. П., Буланча С. А., Кононов В. В. Умные города как «столицы» цифровой экономики // International Journal of Open Information Technologies [Электронный ресурс]. - 2016. - Т. 4, № 2. - Режим доступа: http://injoit.org/index.php/j1/article/view/269/214.
2. Emily Moir, Tim Moonen, Greg Clark. What are Future cities? Origin, meaning and uses. - London, Catapult Future Cities, Foresight, United Kingdom, 2014. - P. 100.
3. Chandrasekar K. S., Bajracharya B., O'Hare D. A comparative analysis of smart city initiatives by China and India - Lessons for India. - Bond University, Gold Coast, 2016. - P. 20.
4. Open Geospatial Consortium: OGC City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard. Version 2.0.0, 2012. - 2012.
5. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (по состоянию на 10.04.2018 г.) : распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р. [Электронный ресурс]. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
6. Снежко И. И. Методика расчета точности построения моделей объектов недвижимости в 3D кадастре : дис. ... канд. техн. наук. - М., 2014. - 140 с.
7. Комиссаров А. В. Теория и технология лазерного сканирования для пространственного моделирования территорий : дис. ... д-ра техн. наук. - Новосибирск, 2016. - 278 с.
8. Шоломицкий А. А., Лагутина Е. К., Соболева Е. Л. Высокоточные геодезические измерения при деформационном мониторинге аквапарка // Вестник СГУГиТ. - 2017. - Т. 22, № 3. - С. 45-59.
9. Горобцов С. Р. Применение 3D технологий для корректного учета объектов недвижимости // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью : сб. материалов в 4 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 3. - С. 127-133.
10. Vetoshkin D. N., Gorobtsov S. R. 3D Monitoring of Fixed Assets under Construction for the Purpose of Consistent Cadastral Registration [Electronic resource] // 2nd International workshop on «Integration of Point- and Area-wise Geodetic Monitoring for Structures and Natural Objects». - Stuttgart, Germany, 2015. - Mode of access : http://www.uni-stuttgart.de/ingeo/news/ Technical_Program_Workshop_Stuttgart_2015.pdf.
11. Wan Mohd W. M. N., Abdullah M. A., Hashim S. Evaluation of Vertical Accuracy of Digital Elevation Models Generated from Different Sources : Case Study of Ampang and Hulu Langat, Malaysia [Electronic resource] // FIG Congress 2014. Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance. - Kuala Lumpur, Malaysia, 2014. - Mode of access : http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2014/papers/ts10e/TS10E_wan_mohd _abdullah_et_al_6896.pdf.
12. Khoo V., Low E., and NG Z. H. 3D Laser Scanning to Detect Property Encroachment [Electronic resource] // FIG Congress 2014. Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance. -Kuala Lumpur, Malaysia, 2014. - Mode of access : https://www.fig.net/resources/ proceed-ings/2014/2014_3dcadastre/3Dcad_2014_03.pdf.pdf.
13. Kostov G. Application of 3D Terrestrial Laser Scanning in the Process of Update or Correction of Errors in the Cadastral Map [Electronic resource] // FIG Working Week 2017. Surveying the world of tomorrow - From digitalisation to augmented reality. - Helsinki, Finland, 2017. -Mode of access https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2017/papers/ts01h/ TS01H_kostov_8802.pdf.
14. Luo X. Investigating Semi-Automated Cadastral Boundary Extraction From Airborne Laser Scanned Data [Electronic resource]. - Enschede, The Netherlands, 2016. - Mode of access : https://webapps.itc.utwente.nl/librarywww/papers_2016/msc/la/luo.pdf.
15. Accuracy of 3D Building Models Created Using Terrestrial and Airborne Laser Scanning Data [Electronic resource] / A. Borkowski, G. Jozkow, M. Ziaja, K. Becek // FIG Congress 2014. Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance. - Kuala Lumpur, Malaysia, 2014. - Mode of access : http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2014/papers/ts08k/TS08K_ borkowski_jozkow_et_al_7003_abs.pdf.
16. Koeva M., Elberink S. O. Challenges for Updating 3D Cadastral Objects using LiDAR and Image-based Point Clouds. [Electronic resource] // 5th International FIG 3D Cadastre Workshop. - Athens, Greece, 2016. - Mode of access : http://www.gdmc.nl/3dcadastres/literature/ 3Dcad_2016_19.pdf.
17. Cadastral In Supporting Smart Cities In Malaysia. [Electronic resource] / M. N. Isa, C. H. Teng, A. R. Mohd Jazuli, S. Shaharuddin, S. B. Mohd Yusof // FIG Working Week 2017. Surveying the world of tomorrow - From digitalisation to augmented reality. - Helsinki, Finland. 2017. -Mode of access : https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2017/ papers/ ts06aZTS06A_mohd_noor_chee_hua_et_al_8908.pdf.
18. Сайт компании Autodesk [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://www. autodesk.com.
19. Сайт компании Bentley [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://www. bentley.com.
20. Сайт компании Unigine [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://www. unigine.com.
Получено 01.10.2018
© С. Р. Горобцов, А. В. Чернов, 2018
3D-MODELING AND VISUALIZATION OF URBAN TERRITORIES WITH USE OF MODERN GEODETIC AND PROGRAMMING MEANS
Sergey R. Gorobtsov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Associate Professor, Department of Engineering Geodesy and Mine Surveying, e-mail: sergey@gorobtsov.com
Aleksandr V. Chernov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Assistant, Department of Cadastre and Territorial Planning, phone: (913)743-09-79, e-mail: avch-1011@mail.ru
The article considers modern tendencies of urban territorial geospatial development within the framework of spatial development strategy in Russia. In modern conditions in order to decrease urban load onto environment and city services the concept "smart city" is successfully realized all over the world. Its purpose is not only to increase operation efficiency of all city services (process automation, problem classification, efficient distribution of city services' resources etc.), but to make the city more secure and comfortable for its inhabitants. Thus modern approaches to spatial development of cities play a key role in effective use and development of urban environment. As tools for creating digital 3D models of urban objects and infrastructure laser scanners and UAS are successfully used. Digital platforms are used for integration of all kinds of resources to solve problems the society faces. The paper considers the programming complex Autodesk Infraworks as a kind of such digital platform. As an example of modern solution in management and spatial development of metropolis territory in geospace within the concept "smart city" is drawn the project realized in SSUGT as the pilot project against the order of Novosibirsk Administration, residential complex "Vostochnij".
Key words: smart city, 3D model, laser scanning, cloud of points, 3D cadastre, cadastral model, spatial model, geospatial data.
REFERENCES
1. Kuprijanovkij, V. P., Bulancha, S. A., & Kononov, V. V. (2016). Smart cities as the «capitals» of the digital economy. International Journal of Open Information Technologies, 4(2), 41-51. Retrieved from http://injoit.org/index.php/j1/article/view/269/214 [in Russian].
2. Moir, E., Moonen, T., & Clark, G. (2014). What are Future cities? Origin, meaning and uses. London, Catapult Future Cities, Foresight, United Kingdom.
3. Chandrasekar, K. S., Bajracharya, B., and O'Hare, D. (2016). A comparative analysis of smart city initiatives by China and India - Lessons for India. Bond University, Gold Coast.
4. Open Geospatial Consortium. (2012). OGC City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard. Version 2.0.0, 2012.
5. Order of the Government of the RF of July 28, 2017 No. 1632^ (as of April 10, 2018). On the approval of the program "Digital Economy of the Russian Federation". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
6. Snezhko, I. I. (2014). Metodika rascheta tochnosti postroeniya modeley ob"ektov nedvizhimosti v 3D kadastre [Method for calculating the accuracy of building models of real estate in the 3D cadastre]. Candidate's thesis. Moscow, 140 p. [in Russian].
7. Komissarov, A. V. (2016). Teoriya lazernogo skanirovaniya dlya prostranstvennogo modelirovaniya territorij [Theory and technology of laser scanning for spatial modeling of territories]. Extended abstract of Doctor's thesis. Novosibirsk, 278 p. [in Russian].
8. Sholomitskij, A. A., Lagutina, E. K., & Soboleva, E. L. (2017). High Precision Geodetic Measurements at Deformation Monitoring of Aquapark. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 22(3). 45-59 [in Russian].
9. Gorobtsov, S. R. (2015). Application of 3D technologies for the correct registration of real property units. In Sbornik materialov Interekspo GEO-Sibir'-2015: Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii: T. 4. Ekonomicheskoe razvitie Sibiri i Dal'nego Vostoka. Ekonomika prirodopol'zo-vaniia, zemleustroistvo, lesoustroistvo, upravlenii e nedvizhimost'iu [Proceedings of Interexpo GEO-Siberia-2015: International Scientific Conference: Vol. 3. Economic Development of Siberia and the Far East. Enviromental Economics, Land Management, Forestry Management and Property Management] (pp. 127-133). Novosibirsk: SSUGT Publ. [in Russian].
10. Vetoshkin, D. N., & Gorobtsov, S. R. (2015). 3D Monitoring of Fixed Assets under Construction for the Purpose of Consistent Cadastral Registration. Paper presented at the 2nd International workshop on "Integration of Point- and Area-wise Geodetic Monitoring for Structures and Natural Objects". Stuttgart, Germany. Retrieved from http://www.uni-stuttgart.de/ingeo/news/ Technical_Program_Workshop_Stuttgart_2015.pdf.
11. Wan Mohd, W. M. N., Abdullah, M. A., & Hashim, S. (2014). Evaluation of Vertical Accuracy of Digital Elevation Models Generated from Different Sources: Case Study of Ampang and Hulu Langat, Malaysia. Paper presented at the FIG Congress 2014. Engaging the Challenges -Enhancing the Relevance. Kuala Lumpur, Malaysia. Retrieved from http://www.fig.net/resources/ proceedings/fig_proceedings/fig2014/papers/ts10e/TS10E_wan_mohd_abdullah_et_al_6896.pdf.
12. Khoo, V., Low, E., & NG, Z. H. (2014). 3D Laser Scanning to Detect Property Encroachment. Paper presented at the FIG Congress 2014. Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance. Kuala Lumpur, Malaysia. Retrieved from https://www.fig.net/resources/proceedings/ 2014/2014_3dcadastre/3Dcad_2014_03.pdf.pdf.
13. Kostov, G. (2017). Application of 3D Terrestrial Laser Scanning in the Process of Update or Correction of Errors in the Cadastral Map. Paper presented at the FIG Working Week 2017. Surveying the world of tomorrow - From digitalisation to augmented reality. Helsinki, Finland. Retrieved from https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2017/papers/ts01h/ TS01H_kostov_8802.pdf.
14. Luo, X. (2016). Investigating Semi-Automated Cadastral Boundary Extraction From Airborne Laser Scanned Data. Paper presented at the Enschede. The Netherlands. Retrieved from https://webapps.itc.utwente.nl/librarywww/papers_2016/msc/la/luo.pdf.
15. Borkowski, A., Jozkow, G., Ziaja, M., & Becek, K. (2014). Accuracy of 3D Building Models Created Using Terrestrial and Airborne Laser Scanning Data. Paper presented at the FIG Congress 2014. Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance. Kuala Lumpur, Malaysia. Retrieved from http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2014/papers/ts08k/ TS08K_borkowski_jozkow_et_al_7003_abs.pdf.
16. Koeva, M., & Elberink, S. O. (2016). Challenges for Updating 3D Cadastral Objects using LiDAR and Image-based Point Clouds. Paper presented at the 5th International FIG 3D Cadastre Workshop. Athens, Greece. Retrieved from http://www.gdmc.nl/3dcadastres/literature/ 3Dcad_2016_19.pdf.
17. Isa, M. N., Teng, C. H., Mohd Jazuli, A. R., Shaharuddin, S., & Mohd Yusof, S. B. (2017). Cadastral In Supporting Smart Cities In Malaysia. Paper presented at the FIG Working Week 2017. Surveying the world of tomorrow - From digitalisation to augmented reality. Helsinki, Finland. Retrieved from https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2017/ pa-pers/ts06a/TS06A_mohd_noor_chee_hua_et_al_8908.pdf.
18. Official site of company Autodesk. (n. d.). Retrived from https://www.autodesk.com.
19. Official site of company Bentley. (n. d.). Retrived from: https://www.bentley.com.
20. Official site of company Unigine. (n. d.). Retrived from: https://www.unigine.com.
Received 01.10.2018
© S. R. Gorobtsov, A. V. Chernov, 2018
