一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法

摘要

本发明提出了一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法。在进行IFC与CityGML语义映射时，将IFC中的建筑类型变量与CityGML中各个LOD的特征变量，利用层次分析法的方法建立一种一对一的语义映射关系。将IFC的建筑类型变量作为层次分析的的方案层的变量，将CityGML中的特征变量作为目标层的变量，根据语义映射的目标构造准测层，并为各个准则赋予不同的权重。最后通过层次分析法的计算方法，求得与CityGML中特征变量语义最相符合的IFC建筑类型变量。

权利要求

1.一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，其特征在于，包括：S1，根据需要建立映射关系的变量间联系，建立层次结构模型；

S1-1，选择好需要进行语义映射的CityGML中的特征变量作为目标层的变量Z；

S1-2，选择5个与所选的CityGML中的特征变量建筑功能相同的IFC的建筑类型变量作为层次结构模型的方案层(P1，…,P5)；

S1-3，根据IFC与CityGML的语义映射的原则，设置准则层由五项准则构成，分别是C1：“建筑要素匹配度”，C2：“几何信息匹配度”，C3：“轮廓匹配度”，C4：“材质匹配度”和C5：“纹理匹配度”；

S2，根据层次结构模型构造判断矩阵，并求解其特征向量与最大特征值；

S3，计算最大一致性，判断矩阵的建立是否合理；

S4，建立IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量的一对一语义映射关系。

2.根据权利要求1所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，其特征在于，所述S2包括：S2-1，令C1,1＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C1,1为参考值，为C1,2,C1,3,C1,4,C1,5赋值；令C2,2＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C2,2为参考值，为C2,3,C2,4,C2,5赋值；令C3,3＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C3,3为参考值，为C3,4,C3,5赋值；令C4,4＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C4,4为参考值，为C4,5赋值；令C5,5＝1,由此能够构造判断矩阵A如下：S2-2，通过和积算法求解最大特征根λ；首先对A中的各列作列归一化，即之后对列归一化后的矩阵按行求和得到向量w，其中 再

将w作归一化得到特征向量w′，其中 之后即得到最大特征根λ，

3.根据权利要求2所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，其特征在于，所述S3包括：计算最大一致性比例CR来评价判断矩阵A的赋值是否合理，其中 若CR＜0.1则判断矩阵A的不一致性程度在一定范围内，其赋值能够接受，否则需对判断矩阵A重新赋值。

4.根据权利要求2所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，其特征在于，所述S4包括：将特征向量w′中数值最大的元素wi所对应的方案层元素与目标层元素，建立一对一的语义映射关系，从而达到IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量实现一对一语义映射的目标。

说明书

一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法。

背景技术

[0002] 近年来，不同领域的空间数据标准的制订和领域间信息的共享成为了推动空间信息技术及其应用发展的重要驱动力。建筑信息模型(BIM)精细程度高，包括几何、物理、规则等丰富的建筑空间和语义信息，可用来实现对工程全生命周期的数字化管理，在各类建筑工程领域得到了大量应用。由于BIM模型数据量大，可视化预处理时间长，目前主要被用于对单个项目工程的设计、管理应用。三维地理信息系统(3D GIS)基于空间数据库技术，面向从微观到宏观的海量三维地理空间数据的存储，管理和可视化分析应用。支持大范围的空间数据集，从而可以用于支撑对大规模工程的协同分析和共享应用。

[0003] BIM和GIS的集成一方面使得已有的三维模型可得到极大重用：大量高精度的BIM模型可作为3D GIS系统中一个重要的数据来源：另一方面，BIM和GIS的集成可以深化多领域的协同应用，如建筑分析、城市规划、轨道交通建设等。还可实现从几何到物理和功能特性的综合数字化表达，从各专业分散的信息传递到多专业协同的信息共享服务，从各阶段独立应用到设计、施工、运行与维护全生命周期共享应用。BIM与GIS集成已经成为国际学术界和工业界的前沿技术。

[0004] IFC是Building SMART为BIM应用提出的一种开放数据标准，以实现建筑内信息的表达，共享及应用，并已成为了国际标准。目前大部分BIM软件均支持IFC数据格式的导入导出。CityGML是OGC(Open GIS Consortium)提出的为实现三维城市模型信息共享和可视化的国际标准，它定义了城市空间对象的三维几何，拓扑，语义信息。

[0005] 在语义信息上，IFC模型包含大量的建筑细节描述，具体有600多个对建筑实体的定义和300多个对建筑类型的定义，同时还包含各种建筑部件间的语义连接关系。CityGML中应用了5个细节层次(LODs)对建筑物、建筑物部件以及建筑物附属设施由简到繁的表达。而每一个LOD中又有多个特征变量，分别表示了不同的建筑要素模型。

[0006] 由于IFC和CityGML分别使用了不同的对象几何表达方式和语义，国内外关于两者互操作的研究主要有以下两个方面：基础数据模型的融合和现有数据格式的集成。由于不同领域内对空间对象的表达和理解的差异，并且对象语义的标准化尚待进一步研究。目前数据模型的融合还难以实现并得到不同领域的认同，因此大部分相关工作都集中于设计两者模型数据格式之间的转换方法。

[0007] 所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序，以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。

[0008] 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用加权求和的方法递阶归求解各备择方案对总目标的最终权重，最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。

发明内容

[0009] 本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法。

[0010] 为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，包括：

[0011] S1，根据需要建立映射关系的变量间联系，建立层次结构模型；

[0012] S2，根据层次结构模型构造判断矩阵，并求解其特征向量与最大特征值；

[0013] S3，计算最大一致性，判断矩阵的建立是否合理；

[0014] S4，建立IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量的一对一语义映射关系。

[0015] 所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，优选的，所述S1包括：

[0016] S1-1，选择好需要进行语义映射的CityGML中的特征变量作为目标层的变量Z；

[0017] S1-2，选择5个与所选的CityGML中的特征变量建筑功能相同的IFC的建筑类型变量作为层次结构模型的方案层(P1,...,P5)；

[0018] S1-3，根据IFC与CityGML的语义映射的原则，设置准则层由五项准则构成，分别是C1：“建筑要素匹配度”，C2：“几何信息匹配度”，C3：“轮廓匹配度”，C4：“材质匹配度”和C5：“纹理匹配度”。

[0019] 所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，优选的，所述S2包括：

[0020] S2-1，令C1,1＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C1,1为参考值，为C1,2,C1,3,C1,4,C1,5赋值；令C2,2＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C2,2为参考值，为C2,3,C2,4,C2,5赋值；令C3,3＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C3,3为参考值，为C3,4,C3,5赋值；令C4,4＝1，根据用户的设置将各项准则进行两两比较，以C4,4为参考值，为C4,5赋值；令C5,5＝1,由此能够构造判断矩阵A如下：

[0021]

[0022] S2-2，通过和积算法求解最大特征根λ；首先对A中的各列作列归一化，即之后对列归一化后的矩阵按行求和得到向量w，其中 再将w作归
一化得到特征向量w'，其中 之后即得到最大特征根λ，

[0023] 所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，优选的，所述S3包括：

[0024] 计算最大一致性比例CR来评价判断矩阵A的赋值是否合理，其中 若CR＜0.1则判断矩阵A的不一致性程度在一定范围内，其赋值能够接受，否则需对判断矩阵A重新赋值。

[0025] 所述的基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，优选的，所述S4包括：

[0026] 将特征向量w'中数值最大的元素wi所对应的方案层元素与目标层元素，建立一对一的语义映射关系，从而达到IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量实现一对一语义映射的目标。

[0027] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

[0028] 本发明提出了一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法。在进行IFC与CityGML语义映射时，将IFC中的建筑类型变量与CityGML中各个LOD的特征变量，利用层次分析法的方法建立一种一对一的语义映射关系。将IFC的建筑类型变量作为层次分析的的方案层的变量，将CityGML中的特征变量作为目标层的变量，根据语义映射的目标构造准测层，并为各个准则赋予不同的权重。最后通过层次分析法的计算方法，求得与CityGML中特征变量语义最相符合的IFC建筑类型变量。

[0029] 已有的大部分实现IFC与CityGML语义映射的软件是根据工程师的经验生成的一套固定的语义映射规则来实现BIM与GIS的集成与融合。而这类方法大多存在语义信息映射不完整，不能够适应多变的建筑设计要求的问题。而本发明提出的利用层次分析法的方法可以有效的根据用户对BIM与GIS整合的实际需求来灵活的调整IFC与CityGML的语义映射
的映射准则，从而根据用户的实际需求实现灵活的BIM与GIS整合应用。

[0030] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

[0031] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

[0032] 图1是本发明层次结构模型示意图。

具体实施方式

[0033] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0034] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

[0035] 在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

[0036] 如图1所示，本发明提供了一种基于层次分析法的IFC与CityGML一对一语义映射方法，包括：

[0037] S1，根据需要建立映射关系的变量间联系，建立层次结构模型；

[0038] S2，根据层次结构模型构造判断矩阵，并求解其特征向量与最大特征值；

[0039] S3，计算最大一致性，判断矩阵的建立是否合理；

[0040] S4，建立IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量的一对一语义映射关系。

[0041] 本发明主要针对的是IFC与CityGML的一对一语义映射问题。在进行IFC与CityGML语义映射时，将IFC中的建筑类型变量与CityGML中各个LOD的特征变量，利用层次分析法的方法建立一种一对一的语义映射关系。将IFC的建筑类型变量作为层次分析的的方案层的变量，将CityGML中的特征变量作为目标层的变量，根据语义映射的目标构造准测层，并为各个准则赋予不同的权重。最后通过层次分析法的计算方法，求得与CityGML中特征变量语义最相符合的IFC建筑类型变量。

[0042] 本发明的技术方案：

[0043] 首先，需要建立层次结构模型，如图1所示。选择好需要进行语义映射的CityGML中的特征变量作为目标层的变量Z。同时为计算方便，根据用户要求与实际经验，选择5个与所选的CityGML中的特征变量相关程度较大，且建筑功能相同的IFC的建筑类型变量作为层次结构模型的方案层(P1,...,P5)。同时根据IFC与CityGML的语义映射的原则，设置准则层由五项准则构成，分别是C1：“建筑要素匹配度”，C2：“几何信息匹配度”，C3：“轮廓匹配度”，C4：“材质匹配度”和C5：“纹理匹配度”。

[0044] 之后开始构造判断矩阵A。令C1,1＝1，根据用户的需求和经验将各项准则进行两两比较，以C1,1为参考值，为C1,2,...,C1,5赋值(例如，在用户给定的转换场景中，对纹理匹配的要求要高于对建筑要素的匹配要求，则可赋值C1,5＞1；反之则赋值C1,5＜1)，其余行列的赋值规则相同。由此可以构造判断矩阵A如下：

[0045]

[0046] 得到判断矩阵A后，通过和积算法求解最大特征根λ。首先对A中的各列作列归一化，即 之后对列归一化后的矩阵按行求和得到向量w，其中 再将w作归一化得到特征向量w'，其中 之后即可得到最大特征根λ，

[0047] 得到最大特征根后需要通过计算最大一致性比例CR来评价判断矩阵A的赋值是否合理，其中 若CR＜0.1则判断矩阵A的不一致性程度在一定范围内，其赋值可以
接受，否则需对判断矩阵A重新赋值。

[0048] 若其赋值条件可以接受，则可以将特征向量w'中数值最大的元素wi所对应的方案层元素与目标层元素，建立一对一的语义映射关系，从而达到IFC中的建筑模型变量与CityGML中的特征变量实现一对一语义映射的目标。

[0049] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0050] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。