Geoinformática y geoestadística: descripción general

Estrategias y métodos de semántica Estructuras espaciales y conexiones espaciales de objetos urbanos 3D

Martín Ferrari

La semántica, las estructuras espaciales y las conexiones espaciales de los objetos urbanos en 3D son cruciales para las comunidades urbanas inteligentes. La representación de las áreas urbanas en 3D incluye la separación de la semántica y el cálculo espacial de las manifestaciones urbanas en 3D y la reproducción de escenas urbanas con ellas para ayudar a un examen preciso de la ciudad en 3D, como la investigación de la luz del día y el calor, el flujo de viento en el clima 3D y aplicaciones, por ejemplo, la administración de oficinas, la reproducción de energía, la gestión de desastres, el gobierno computarizado. Los avances técnicos han proporcionado métodos avanzados de recopilación de datos en 3D para objetos urbanos en 3D. Para la recreación espacial de estructuras de estructuras en 3D y comunidades urbanas en 3D, generalmente se utilizan imágenes aéreas o datos LiDAR, lo que da como resultado modelos de edificios con estructuras de tejados minuciosas pero revestimientos planos (LOD2). La adquisición de datos y la visualización en 3D para representaciones de estructuras más precisas que muestran estructuras exteriores claramente demostradas (LOD3) requieren una inversión significativa en tiempo y dinero y, hasta ahora, son una opción exclusiva para regiones seleccionadas. Las tareas considerablemente más probadas son el marcado semántico automatizado de objetos de la ciudad en varios órdenes jerárquicos y la demostración de datos semánticos con cálculos. En el espacio de la representación 3D, se han puesto a disposición varias soluciones con varios motores 3D, incluidos los procedimientos WebGL más avanzados como Cesium. Sorprendentemente, los datos semánticos que son inteligentes con cálculos de estructuras 3D en varias cadenas de importancia rara vez se tienen en cuenta durante la percepción. Además, la percepción temática o impulsada por el estilo no es suficiente para ayudar a mostrar el espacio de intereses. Por lo tanto, las colaboraciones 3D están muy restringidas en la percepción.