CN110162903A - 一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法及系统，其包括：获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ；遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A对应的方向坐标极值；确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID；基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B；对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。本发明解决了传统计算方法数据吞吐量小且计算效率低的问题，其适用于辅助大城市、特大城市和城市群风道设计规划。
Description
技术领域
本发明涉及城市规划技术领域，尤其涉及一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法及系统。
背景技术
城市热气候与建筑之间存在非常复杂的相互作用关系，而且城市建筑构成的独特下垫面是城市气候形成的重要原因。深入探讨建筑和城市热气候之间的相互作用关系，对于改善目前城市和建筑环境中暴露的问题，建设可持续发展的城市和建筑环境具有重要意义。常用的研究方法有两种，一是采用流体力学模拟方法，根据障碍物、街渠、建筑物或建筑群的结构、形状、布局、材料、特性等，利用空气动力学方程模拟城市内的空气流场和温度场，该方法能够较好的模拟单体建筑或者构造物的气流场和温度场；二是采用参数化的特征指数方法，使用不同的构造指数描述城市下垫面的动力学和热力学效应，如建筑迎风面指数，该方法能够较好的满足中等规模独立城市的风环境模拟工作。上述两种方法在运行过程中均需要进行大量迭代运算导致运行效率较低，面对城市群级别的风环境问题分析是难以满足计算耗时方面的需求。
发明内容
基于此，为解决在面对城市群级别的建筑迎风面指数大规模计算任务时存在的不足，特提出了一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法。
一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法，包括：
S1、获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；
S2、遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东、正南、正西和正北，
S3、确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成；
S4、基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；
S5、对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；
S6、整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
可选的，在其中一个实施例中，所述S2包括
S21、为数据集A的方向坐标极值中各参数赋予初始值；
S22、依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；
S23、依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A的方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。
可选的，在其中一个实施例中，所述S3包括：
S31、从所述方向坐标极值中选取两个值并确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；
S32、确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；
S33、为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。
可选的，在其中一个实施例中，所述S4包括：
S41、遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据；
S42、整合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B。
可选的，在其中一个实施例中，所述S5包括：
S51、基于所述任务空间格网N和筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法；
S52、以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；
S53、基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；
S54、遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ；
S55、遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；
S56、遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；
S57、以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
可选的，在其中一个实施例中，所述S6包括：
S61、遍历Mc数据集合并删除不符合数据，所述不符合数据包括Mc数据集合内所有密度值小于等于0的数据项；
S62、形成建筑迎风面密度数据MC，将数据MC作为最终结果导出。
此外，为解决传统技术在面对城市群级别的建筑迎风面指数大规模计算任务时存在的不足，还提出了一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算的系统。
一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算系统，包括：
第一数据获取单元，其用于获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；
第二数据获取单元，其用于遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东、正南、正西和正北，
第三数据获取单元，其用于确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成；
第四数据获取单元，其用于基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；
第一数据计算单元，其用于对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；
第一数据输出单元，其用于整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
可选的，在其中一个实施例中，所述遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值的过程包括：为数据集A的方向坐标极值中各参数赋予初始值；依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A的方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。
可选的，在其中一个实施例中，所述确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID的过程包括：所述坐标原点是自所述方向坐标极值中选取两个值并确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy；确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。
可选的，在其中一个实施例中，所述基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B的过程包括：遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据；整合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B。
可选的，在其中一个实施例中，所述对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算的过程包括：基于所述任务空间格网N和筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法；以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ；遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
此外，为解决传统技术在面对城市群级别的建筑迎风面指数大规模计算任务时存在的不足，还提出了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的方法。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
采用了上述技术之后，解决了传统计算方法数据吞吐量小且计算效率低的问题，其适用于辅助大城市、特大城市和城市群风道设计规划，可针对不同的风道设计方案和风向条件快速生成演示结果，便于方案改进优化；其可用于辅助城市建设规划、城市风道设计。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为一个实施例中实施技术流程图；
图2为一个实施例中单任务迎风面密度算法流程图；
图3为一个实施例中任务划分格网与迎风面密度格网图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。可以理解，本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一元件称为第二元件，且类似地，可将第二元件为第一元件。第一元件和第二元件两者都是元件，但其不是同一元件。
解决在面对城市群级别的建筑迎风面指数大规模计算任务时存在的不足，在本实施例中，特提出了一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法，如图1-3所示，该方法包括S1、获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；S2、遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A对应的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东XE、正南YS、正西XW和正北YN，S3、确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成，通常在地图中，常以东西方向为横坐标方向，南北为纵坐标方向，如以(XW，YS)为坐标原点，以(XE，YN)为终止点，以10公里为格网单元边长建立任务空间格网N；S4、基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；S5、对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；S6、整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
其中，所述S2包括S21、为数据集A的方向坐标极值中各参数赋予初始值；S22、依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；S23、依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。在一些具体的实施例中，所述S2包括设置数据集A在正东、正南、正西、正北四个方向的坐标极值XE、YS、XW、YN的初始值分别为负无穷、正无穷、正无穷、负无穷；依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据；依次遍历步骤形状坐标数据的各个坐标节点；比较所述坐标节点的横坐标X是否大于XE，若大于则令XE＝X，反之则XE保持不变；比较所述坐标节点的纵坐标Y是否小于YS，若小于则令YS＝Y，反之则YS保持不变；比较所述坐标节点的横坐标X是否小于XW，若小于则令XW＝X，反之则XW保持不变；比较所述坐标节点的纵坐标Y是否大于YN，若大于则令YN＝Y，反之则YN保持不变。
所述S3包括：S31、所述坐标原点是的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值，所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值并确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy；S32、确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；S33、为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。在一些具体的实施例中，所述S3包括以(XW，YS)为坐标原点，以(XW+1，YS)方向为横轴x正方向,以(XW，YS+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy；以边长为10公里正方形作为网格单元，在坐标系统xoy的纵轴y右方和横轴x上方建立任务空间格网N；以格网N中格网单元列数为(XE-XW)整除10公里再加1；以格网N中格网单元行数为(YN-YS)整除10公里再加1；采用从1开始的正整数序列依次作为格网N中的各个格网单元标识NID。
所述S4具体包括：S41、遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据，由于采用格网单元遍历裁切，使得数据A被分割为具有相同数据结构若干子块；S42、将这些小块重新组成一个新的数据集B即组合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B。
所述S5包括：S51、基于所述任务空间格网N和建筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法即S52至S57所述的算法，所述组内三维建筑数据b含义是指鉴于建筑三维数据集B为一个其内包含若干区块的集合，若区块编号为NID，根据NID提取其中一个区块进行计算，则将每个区块的内数据标记为b；S52、以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；S53、基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M并对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；S54、遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ即进行坐标旋转，若将风向角旋转为0，那么此时建筑物坐标旋转-θ，这样通过统计建筑物投影在横轴的极大极小值作为底边，乘以建筑物的高度，就能获得建筑物在风向垂直切面上的迎风面面积；S55、遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；S56、遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；S57、以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
所述S6包括：S61、遍历Mc数据集合并删除不符合数据，所述不符合数据包括Mc数据集合内所有密度值小于等于0的数据项；S62、形成建筑迎风面密度数据MC，将数据MC作为最终结果导出。
基于相同的发明构思，本发明还提出了一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算的系统。
一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算系统，包括：
第一数据获取单元，其用于获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；所述遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值的过程包括：为方向坐标极值中各参数赋予初始值；依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A的方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。
第二数据获取单元，其用于遍历数据集A中的每个建筑物以获取每个建筑物所对应的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东、正南、正西和正北，
第三数据获取单元，其用于确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点是的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成；所述确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID的过程包括：坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；将上述两个值确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy；确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。
第四数据获取单元，其用于基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；所述基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B的过程包括：遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据；整合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B。
第一数据计算单元，其用于对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；所述对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算的过程包括：基于所述任务空间格网N和筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法；以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ；遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
第一数据输出单元，其用于整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
基于相同的发明构思，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的方法。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
采用了上述技术之后，解决了传统计算方法数据吞吐量小且计算效率低的问题，其适用于辅助大城市、特大城市和城市群风道设计规划，可针对不同的风道设计方案和风向条件快速生成演示结果，便于方案改进优化；其可用于辅助城市建设规划、城市风道设计。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法，其特征在于，包括：
S1、获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；
S2、遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东、正南、正西和正北，
S3、确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成；
S4、基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；
S5、对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；
S6、整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括
S21、为数据集A的方向坐标极值中各参数赋予初始值；
S22、依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；
S23、依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A的方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：
S31、从所述方向坐标极值中选取两个值并确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；
S32、确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；
S33、为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4包括：
S41、遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据；
S42、组合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5包括：
S51、基于所述任务空间格网N和筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法；
S52、以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；
S53、基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；
S54、遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ；
S55、遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；
S56、遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；
S57、以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S6包括：
S61、遍历Mc数据集合并删除不符合数据，所述不符合数据包括Mc数据集合内所有密度值小于等于0的数据项；
S62、形成建筑迎风面密度数据MC，将数据MC作为最终结果导出。
7.一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算系统，包括：
第一数据获取单元，其用于获取待测建筑区的三维数据集A和风向角θ，所述数据集A包含每个建筑物所对应的建筑物地面投影形状坐标数据和建筑物高度数据；
第二数据获取单元，其用于遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值，所述方向坐标极值包含正东、正南、正西和正北，
第三数据获取单元，其用于确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID，其中，所述坐标原点的横坐标为所述方向坐标极值中正东和正西中的较小值；所述坐标原点的纵坐标为所述方向坐标极值中正南和正北中的较小值；所述终止点由方向坐标极值余下的两个值组成；
第四数据获取单元，其用于基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B，所述数据集B中每个建筑物数据包含格网单元编号NID；
第一数据计算单元，其用于对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算；
第一数据输出单元，其用于整合各子任务计算结果以形成并输出最终的输出数据集NC。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述遍历数据集A中的每个建筑物以获取数据集A所对应的方向坐标极值的过程包括：为方向坐标极值中各参数赋予初始值；依次遍历数据集A中的每个建筑物地面投影形状坐标数据并获取所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点；依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点并依据所设定的数据策略调整数据集A的方向坐标极值，所述数据策略包括在依次遍历所述建筑物地面投影形状坐标数据内的各个坐标节点时，若当前坐标节点的横/纵坐标值超过所述数据集A的方向坐标极值，则将所述数据集A的方向坐标极值调整为所述节点横/纵坐标值中所对应方向的横坐标值或纵坐标值。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述确定坐标原点、终止点和格网单元边长并划分任务空间格网N，同时为该任务空间格网N赋予单独的格网单元编号NID的过程包括：自所述方向坐标极值中选取两个值并确定为坐标原点的横/纵坐标值，将所述方向坐标极值余下的两个值确定为终止点的横/纵坐标值，并以(坐标原点的横坐标值+1，坐标原点的纵坐标值)方向为横轴x正方向，以(坐标原点的横坐标值，坐标原点的纵坐标值+1)方向为纵轴y正方向，建立直角坐标系统xoy；确定格网单元边长，以所述格网单元边长所对应的正方形作为网格单元，在直角坐标系统标系统xoy上建立任务空间格网N，其中，所述任务空间格网N的列数为终止点的横坐标值与坐标原点的横坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；所述任务空间格网N的行数为终止点的纵坐标值与坐标原点的纵坐标值之差整除格网单元边长值后再加1；为该任务空间格网N赋予单独的格网单元正整数数字编号NID以作为各个格网单元标识号。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述基于任务空间格网N对数据集A进行切分获得数据集B的过程包括：遍历所述任务空间格网N中的各个格网单元，基于所述格网单元裁切S1的数据集A，并在裁切结果追加对应格网单元的NID数据；整合S41生成的结果形成带有格网标识信息即格网单元编号NID的建筑三维数据集B；所述对数据集B中各建筑物进行分组并启动子任务，所述子任务为对每个分组内的建筑物的迎风面密度进行计算的过程包括：基于所述任务空间格网N和筑三维数据集B中的格网单元编号NID划分任务分组，启动并行计算，同时对各个任务分组进行建筑迎风面密度计算，其中建筑迎风面密度计算包括在每个任务分组内将风向角θ、组内三维建筑数据b、分组单元n作为输入数据，启动建筑迎风面密度算法；以分组单元n为边界，以所设定的边长值的正方形为格网单元创建建筑迎风面密度格网M，使得格网M内的每个单元具有独立的编号MID；基于格网单元创建建筑迎风面密度格网M对建筑数据b进行裁切，裁切结果追加对应密度格网单元的MID信息形成建筑数据c；遍历建筑数据c中的每个建筑物i，将建筑物i的地面投影形状坐标数据旋转-θ；遍历S54中建筑物i旋转后的地面投影形状数据的各坐标点，记录横坐标最大值xmax和最小值xmin，分别以建筑物i的高度为高，xmax和xmin之差为宽创建建筑迎风面投影矩形，追加建筑物的MID信息到建筑迎风面投影矩形；遍历后，以MID信息为分组依据生成的建筑迎风面投影矩形并进行分组融合，计算融合迎风面面积形成建筑迎风面数据D；以MID信息为分组依据，以建筑迎风面密度格网M单元面积为除数，以建筑迎风面数据D中与MID对应的迎风面面积为被除数，计算建筑迎风面密度并将结果按MID信息追加到格网单元中，形成建筑迎风面密度数据Mc。
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| CN201910452453.0A CN110162903B (zh) | 2019-05-28 | 2019-05-28 | 一种基于格网并行的城市建筑迎风面密度计算方法及系统 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111783317A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-16 | 北部湾大学 | 一种基于空间矢量数据的地物朝向及迎风面计算方法 |
| CN116894301A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-10-17 | 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 | 基于面元和格子投射的航天器迎风面积数字化获取方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110050686A1 (en) * | 2009-08-26 | 2011-03-03 | Fujitsu Limited | Three-dimensional data display apparatus and method |
| CN107193888A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-22 | 东南大学 | 一种面向车道级导航定位的城市道路路网模型 |
| CN107239636A (zh) * | 2017-06-26 | 2017-10-10 | 江苏省城市规划设计研究院 | 基于建筑物水平轮廓最小外接矩形的迎风面密度计算方法 |
-
2019
- 2019-05-28 CN CN201910452453.0A patent/CN110162903B/zh active Active
Patent Citations (3)
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| CN116894301A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-10-17 | 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 | 基于面元和格子投射的航天器迎风面积数字化获取方法 |
| CN116894301B (zh) * | 2023-09-11 | 2023-11-21 | 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 | 基于面元和格子投射的航天器迎风面积数字化获取方法 |
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