CN114003999A - 基于bim的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

基于bim的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质，涉及城市规划技术领域，其方法包括获取预设的城市绿地模型中的绿地类型；获取城市资源信息；基于绿地类型和城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息，植物信息包括植物名称；输出绿地规划信息，绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，植物信息包括植物名称。通过植物匹配信息，便于工作人员在规划海绵城市绿地后对绿地匹配的植物进行规划。本申请具有减轻工作人员在绿地规划过程中对植物进行规划的工作量的效果。

Description

基于BIM的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质
技术领域
本发明涉及城市规划技术领域，尤其是涉及一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质。
背景技术
以往城市建设往往看重发展和经济效益，忽视了对城市的规划，从而使城市水文生态平衡受到破坏，由此，海绵城市规划显得十分必要。海绵城市指像海绵一样渗透性强、具有弹性调节能力和净化能力的城市。城市绿地在海绵城市中起到净化空气、净化水体、净化土壤和防止水土流失的作用，对海绵城市的规划起到十分重要的作用。
在现有技术中，以对雨水的控制和利用为目的对海绵城市绿地的布局进行规划，以利于增强海绵城市抗洪蓄水能力。
针对上述中的相关技术，发明人认为在对海绵城市的绿地布局进行规划时，还需对城市绿地的植物进行规划，而在规划海绵城市绿地植物时，工作人员需实地考察绿地并对绿地适合种植的植物进行人工判断，增加了绿地规划中的工作量。
发明内容
为了减轻工作人员在绿地规划过程中对植物进行规划的工作量，本发明提供一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法、智能终端及存储介质。
第一方面，本申请提供的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法采用如下的技术方案：
一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，包括：
获取预设的城市绿地模型中的绿地类型；
获取城市资源信息；
基于所述绿地类型和所述城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称；
输出绿地规划信息，所述绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称。
通过采用上述技术方案，基于绿地类型和城市资源信息与预设的植物数据库中的植物匹配，通过植物匹配信息，便于工作人员在规划绿地后对绿地匹配的植物进行规划，从而无需工作人员实地考察并对绿地适合种植的植物进行人工判断，减轻了工作人员的工作量。
可选的，所述获取预设的城市绿地模型中的绿地类型的步骤包括：
获取基于BIM技术生成的城市模型，所述城市模型包括城市绿地模型；
获取所述城市绿地模型预标注的绿地类型标签。
通过采用上述技术方案，由BIM技术生成的城市模型为立体三维模型，通过绿地类型标签可以直观看出绿地类型标签对应的城市绿地模型在城市中的分布。
可选的，所述植物匹配信息包括植物匹配率，所述基于所述城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息的步骤包括：
获取所述植物数据库中的植物信息；
将所述植物信息与所述城市资源信息对比并生成判断信息；
基于所述判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率；
将所述植物匹配率按从高到低排布并输出。
通过采用上述技术方案，植物匹配率便于让后台工作人员直观看出待测城市适宜种植的植物的方案，便于工作人员基于植物匹配率规划待测城市种植的植物，从而减轻工作人员人工判断的劳动量。
可选的，所述城市资源信息包括城市光照信息、城市降水信息、城市经纬度信息和城市空气质量信息，所述植物信息还包括植物习性信息和植物适宜种植环境信息，所述将所述植物信息与预设的城市资源信息对比并生成判断信息，基于所述判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤包括：
获取城市光照信息；
将所述城市光照信息与预设的光照阈值进行对比并判断所述城市光照信息是否超过预设的光照阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为喜阳标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则筛选所述植物习性信息为喜阴标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%；
获取城市降水信息；
将所述城市降水信息与预设的降水阈值进行对比并判断所述降水信息是否超过预设的降水阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为耐水标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若低于降水阈值，则筛选所述植物习性信息为耐旱标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%；
获取城市经纬度信息；
判断所述城市经纬度信息是否落入所述植物适宜种植环境信息中的植物适宜的经纬度范围内；
若落入，则筛选出对应的植物信息，并将对应植物信息的匹配率增加25%；
获取城市空气质量信息；
将所述城市空气质量信息与预设的空气质量阈值进行对比并判断所述城市空气质量信息是否超过预设的空气质量阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为抗污染标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则将所有植物匹配率增加25%。
通过采用上述技术方案，植物匹配率的计算，便于在多个方面对待测城市适宜种的植物进行评估，从而通过植物匹配率从高到低筛选出适宜在待测城市种植的植物，减轻人工判断的工作量。
可选的，在所述遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤之后包括：
筛选出所述植物类型为乔木的植物匹配率；
将所述植物类型为乔木的植物匹配率按从高到低排序；
对植物匹配率从高到低进行筛选并输出，将对应的植物信息标注为骨干树种。
通过采用上述技术方案，骨干树种为工作人员确定不同功能类型的绿地选用的具有不同使用和景观价值的树种，从而进一步为工作人员对绿地规划提供参考，减轻工作人员在绿地规划中的工作量。
可选的，所述绿地类型包括附属绿地，所述附属绿地包括城市道路附属绿地，所述基于所述绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤包括：
判断所述绿地类型是否为附属绿地；
若是附属绿地，判断所述附属绿地是否为城市道路附属绿地；
若是城市道路附属绿地，则筛选植物类型为乔木或植物类型为灌木的植物信息。
通过采用上述技术方案，对附属绿地的绿地类型中的城市道路附属绿地适宜的植物信息进一步筛选，便于得到精确的符合待测城市的附属绿地条件的植物类型，增加筛选准确率。
可选的，所述绿地类型还包括公园绿地，所述公园绿地包括滨水绿地，所述基于所述绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤还包括：
判断所述绿地类型是否为公园绿地；
若是公园绿地，判断所述公园绿地是否为滨水绿地；
若是滨水绿地，则筛选植物习性为耐水性标签的植物信息。
通过采用上述技术方案，对公园绿地的绿地类型中的滨水绿地适宜的植物信息进一步筛选，便于得到精确的符合条件的植物类型，增加筛选准确率。
可选的，在所述输出绿地规划信息，所述绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称的步骤之后，包括：
将所述绿地规划信息储存于绿地规划数据库；
生成绿地规划文件，所述绿地规划文件包括所述绿地规划信息。
通过采用上述技术方案，工作人员可将绿地规划文件中的绿地规划信息进行下载，便于后续工作人员在规划绿地类型适宜的植物信息时随时进行参考。
第二方面，本申请提供的一种智能终端采用如下的技术方案：
一种智能终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有海绵城市绿地规划程序，所述处理器用于在执行程序时采用上述一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法的方法。
第三方面，本申请提供的一种存储介质采用如下的技术方案：
一种存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法中方法的计算机程序。
综上所述，本申请具有以下至少一种有益效果：
1.通过城市资源信息与绿地类型对植物数据库中的植物进行匹配，确定海绵城市绿地规划中待测城市不同绿地类型适宜的植物信息，为工作人员提供参考，使工作人员无需实地考察，减轻工作人员在绿地规划中的工作量。
2.通过城市资源信息与植物信息对比并计算植物匹配率的方式有助于为工作人员确定待测城市绿地规划中的植物规划提供参考，从而有助于工作人员根据参考进行植物规划，无需人工实地考察进行判断与筛选，减轻工作人员工作量。
附图说明
图1是本申请实施例的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法的整体流程图。
图2是本申请实施例的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法中基于城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息的流程图。
具体实施方式
本申请实施例公开一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法。
参照图1，一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法包括：
S100、获取预设的城市绿地模型中的绿地类型。
在具体实施中，依据国标《城市绿地分类标准》，城市绿地类型分为5种，分别为公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地。其中公园绿地指相对集中独立的、对公众开放、具有游憩功能的绿地；生产绿地指为城市绿化提供苗木、花草、种子的苗圃、花圃、草圃等的圃地；防护绿地指为满足城市对卫生、隔离、安全的要求而设置的绿化用地；附属绿地指城市建设用地中除绿地之外各类用地中的附属绿化用地；其他绿地指位于城市建设用地以外生态、景观、旅游和娱乐条件较好或亟须改善的区域。
具体的，获取预设的城市绿地模型中的绿地类型的步骤包括：
S101、获取基于BIM技术生成的城市模型，城市模型包括城市绿地模型。
BIM（建筑信息模型，Building Information Modeling）技术是以城市建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行城市模型的建立，通过数字信息仿真模拟城市所具有的真实信息。
基于BIM技术生成城市模型的步骤如下：
采用倾斜摄影技术与BIM技术相结合的方式对城市进行三维建模。倾斜摄影技术指通过在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从一个垂直、四个倾斜的五个不同的角度采集影像，获取建筑物顶面即侧面的高分辨率纹理，。具体的，传感器指倾斜摄影相机，即一个垂直正射镜头和四个倾斜镜头，飞行平台采用无人机。倾斜摄影技术获取的影像通过ContextCapture软件进行处理，ContextCapture是Bentley旗下一款实景建模软件，可将一组对静态建模主体从不同的角度拍摄的数码照片作为输入数据源，通过快速三维场景运算，生成基于真实影像位纹理的高分辨率实景真三维模型。获取的三维模型，可切换成点云数据、三角网格数据，进入到BentleyDescartes软件进行点云数据处理，也可直接导入至Bentley土木专业软件Powercivil、建筑BIM专业软件AECOsim做实体建模工作，即生成三维城市模型。
S102、获取城市绿地模型预标注的绿地类型标签。
在具体实施中，城市模型中的绿地模型均有对应绿地类型标签标注，用于区分城市模型中的绿地类型。便于使工作人员直观看出城市绿地类型的分布及所在区域。
S200、获取城市资源信息。
具体的，绿地资源数据内存储有城市内绿地类型对应的绿地属性。
S300、基于绿地类型和城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息，植物信息包括植物名称。
通过绿地类型和城市资源信息，为待测城市的不同绿地类型匹配植物数据库中的植物信息，无需工作人员实地考察，从而便于工作人员对海绵城市绿地的植物进行规划。
具体的，参照图2，所述植物匹配信息包括植物匹配率，基于城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息的步骤包括：
S301、获取植物数据库中的植物信息。
在具体实施中，植物信息储存于植物数据库内，具体的，植物数据库内包括目前全国城市中常用的植物的植物信息。
S302、将植物信息与城市资源信息对比并生成判断信息；
通过植物信息与城市资源信息对比用于对待测城市适宜种植的植物进行分析判断。
S303、基于判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率。
通过植物匹配率，可直观分辨待测城市适宜规划哪些植物进行种植，为工作人员对待测城市的绿地规划提供依据。
具体的，城市资源信息包括城市光照信息、城市降水信息、城市经纬度信息和城市空气质量信息，植物信息还包括植物习性信息和植物适宜种植环境信息，将植物信息与预设的城市资源信息对比并生成判断信息，基于判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤包括：
S303.1、获取城市光照信息。
在具体实施中，可通过国家统计局网站获取待测城市的城市光照信息，其中城市光照信息指待测城市年平均日照时间。
S303.2、将城市光照信息与预设的光照阈值进行对比并判断城市光照信息是否超过预设的光照阈值。
光照阈值即指城市年平均日照时间阈值。
S303.3、若超过，则筛选植物习性信息为喜阳标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则筛选植物习性信息为喜阴标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%。
通过城市光照信息与光照阈值对比对植物习性信息进行筛选，从而判断待测城市适宜种植哪种植物，举例说明，设定日照时间4小时为光照阈值，待测城市年平均日照时间为3.15小时，3.15小时<4小时，则将植物习性信息标注为喜阴标签的植物进行筛选，同时将标注喜阴标签的植物的概率在原有初始概率为0的基础上增加25%。
具体的，植物习性信息包括喜阴标签、喜阳标签、耐水标签、耐旱标签和抗污染标签。
S303.4、获取城市降水信息。
在具体实施中，可通过中央气象台网站查询到城市降水信息，城市降水信息指待测城市的年平均降水量。
S303.5、将城市降水信息与预设的降水阈值进行对比并判断降水信息是否超过预设的降水阈值。
降水阈值即指城市年平均降水量阈值。
S303.6、若超过，则筛选植物习性信息为耐水标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若低于降水阈值，则筛选植物习性信息为耐旱标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%。
通过将降水信息与降水阈值对比对植物习性信息进行筛选，从而判断待测城市适宜种植哪些植物，举例说明，设定降水阈值为135毫米，待测城市的降水信息即年平均降水量为145毫米，则判断待测城市雨季偏多，适宜种植耐水植物，筛选处植物习性信息标注为耐水标签的植物信息，并将标注为耐水标签的植物信息的匹配率在原有匹配率的基础上增加25%。
S303.7、获取城市经纬度信息。
城市经纬度信息可通过线上地图进行查询获取，具体的，城市经纬度信息指待测城市的经纬度，在本实施例中，只需用到城市纬度数据。
S303.8、将城市经纬度信息与植物适宜种植环境信息中的植物适宜的经纬度范围进行对比并判断城市经纬度信息是否落入植物适宜种植环境信息中的植物适宜的经纬度范围内。
在一实施例中，植物适宜种植环境信息包括植物适宜的经纬度范围，在另一实施例中，植物适宜种植环境信息还包括植物适宜种植的土壤酸碱性。
S303.9、若落入，则筛选出对应的植物信息，并将对应植物信息的匹配率增加25%。
通过待测城市的纬度匹配适宜在待测城市种植的植物信息，举例说明，若待测城市的纬度为40度，则筛选植物适宜的经纬度范围包括40度的植物，并将植物匹配率从原有的匹配率增加25%。
S303.10、获取城市空气质量信息。
城市空气质量信息可在中央气象台网站获取待测城市的城市空气质量信息，具体的，城市空气质量信息指待测城市的平均空气质量指数。
S303.11、将城市空气质量信息与预设的空气质量阈值进行对比并判断城市空气质量信息是否超过预设的空气质量阈值。
空气质量阈值即指平均空气质量指数阈值。
S303.12、若超过，则筛选植物习性信息为抗污染标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则将所有植物匹配率增加25%。
通过将空气质量信息与城市空气质量指数对比，筛选植物习性信息，从而判断待测城市适宜种植的植物信息，在具体实施中，空气质量指数0-50为一级，空气质量优；空气质量指数51-100为二级，空气质量良；空气质量指数101-150为三级，空气质量轻度污染；空气质量指数151-200为四级，空气质量中度污染；空气质量指数201-300为五级，空气质量重度污染；空气质量指数>300为六级，空气质量严重污染。
举例说明，设城市空气质量阈值为100，若待测城市的平均空气质量指数为120，则对植物习性信息中标注抗污染的植物信息进行筛选。并将标注抗污染的植物匹配率在原有匹配率的基础上增加25%；若待测城市的平均空气质量指数为70，则对所有植物匹配率在原有匹配率的基础上增加25%。
在一实施例中，将植物信息中的植物习性信息与植物适宜环境与城市资源信息中的城市光照信息、城市降水信息、城市经纬度信息和城市空气质量信息进行对比，用于判断植物是否适宜在待测城市中生长；在另一实施例中，除此之外，还可增加植物适宜土壤信息与城市绿地的土壤环境进行对比，例如某种植物适宜生长的土壤信息为酸性土壤，且酸性土壤的PH值>7.5，某城市绿地的土壤环境pH值在4.5-6.5之间，则可通过对比判断该植物不适宜在待测城市绿地的土壤中生长。
将城市资源信息分为四个维度筛选适宜的植物信息，四个维度即城市光照信息、城市降水信息、城市经纬度信息和城市空气质量信息，并将每个维度的匹配率设为25%，通过四个维度筛选后的匹配率可以直观看出待测城市匹配的适宜种植的植物信息，为工作人员提供规划依据，无需工作人员通过人工判断，减轻工作人员的工作量，在具体实施中，可增加其他维度使植物匹配率更加准确，例如可增加土壤含铅量与植物适宜生长的土壤信息进行匹配对比，在此不再赘述。
具体的，在遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤之后包括：
S303a、筛选出植物类型为乔木的植物匹配率。
将植物信息与预设的城市资源信息对比后得到的植物信息对应的植物匹配率进行筛选，将植物类型为乔木的植物匹配率进行筛选，便于获取植物类型为乔木的匹配率。
S303b、将植物类型为乔木的植物匹配率按从高到低排序。
对植物类型为乔木的植物匹配率按从高到低排序，便于直观分辨待测城市适宜种植的植物类型为乔木的植物信息。
S303c、对植物匹配率从高到低进行筛选并输出，将对应的植物信息标注为骨干树种。
在具体实施中，骨干树种指在对城市影响最大的道路、广场、公园的中心点、边界等地应用的孤赏树、绿荫树及观花树木。通常来讲，每个城市通常有各类型绿地的骨干树种5-12种构成全城绿化的骨干。在本实施例中，按照植物匹配率从高到低的顺序综合筛选出5-12种骨干树种。
S304、将植物匹配率按从高到低排布并输出。
具体的，将所有植物类型的植物匹配率按照从高到低进行排布并输出，可直观看出待测城市适宜种植的植物信息。
在具体实施中，首先对适宜生长在待测城市的植物信息进行筛选，后根据待测城市的绿地类型对城市绿地适宜种植的植物进行细分筛选。
具体的，绿地类型包括附属绿地，附属绿地包括城市道路附属绿地，基于绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤包括：
S300a、判断绿地类型是否为附属绿地。
S300b、若是附属绿地，判断附属绿地是否为城市道路附属绿地。
在具体实施中，附属绿地包括城市道路附属绿地、居住附属绿地、商业附属绿地和工业附属绿地，其中居住附属绿地、商业附属绿地和工业附属绿地适宜种植的植物信息可按照适宜生长在待测城市的植物信息进行选择。
S300c、若是城市道路附属绿地，则筛选植物类型为乔木或植物类型为灌木的植物信息。
城市道路附属绿地通常选用植物类型为乔木或灌木的植物，用于道路美观、美化环境、净化空气、防噪、防火和遮阳。
具体的，绿地类型还包括公园绿地，公园绿地包括滨水绿地，基于绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤还包括：
S300d、判断绿地类型是否为公园绿地。
在具体实施中，公园绿地指城市中向公众开放的、以游憩为主要功能，有一定的游憩设施和服务设施，同时兼有生态维护、环境美化、减灾避难等综合作用的绿化用地。
S300e、若是公园绿地，判断公园绿地是否为滨水绿地。
滨水绿地属于公园绿地的范畴，是包含水域和陆域的复合区域。
S300f、若是滨水绿地，则筛选植物习性信息为耐水性标签的植物信息。
滨水绿地水资源较丰富，同时滨水绿地地势较低，当下雨是，低洼的地势易积水，故需筛选植物习性信息为耐水性标签的植物信息。
S400、输出绿地规划信息，所述绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称。
通过输出绿地类型和对应植物信息使工作人员可直观看出不同绿地类型适宜种植的植物信息，植物匹配率可为工作人员对不同绿地类型的植物信息规划提供参考，节省人工判断的劳动量。
具体的，在输出绿地规划信息，绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，植物信息包括植物名称的步骤之后，包括：
S400a、将绿地规划信息储存于绿地规划数据库。
具体的，由于海绵城市改造，绿地规划信息需每隔一段时间更新，故可将每次更新的绿地规划信息储存于绿地规划数据库中，便于后续对海绵城市绿地规划进行查阅。
S400b、生成绿地规划文件，绿地规划文件包括绿地规划信息。
绿地规划文件便于工作人员进行下载，便于后续工作人员在规划绿地类型适宜的植物信息时随时进行参考。
本申请实施例一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法的实施原理为：首先通过待测城市的城市资源信息筛选出适宜在待测城市生长的植物信息，后通过待测城市不同绿地类型进行细分筛选，增加筛选的准确性，同时输出植物匹配率，便于工作人员直观看到待测城市适宜种植的植物匹配率，并基于植物匹配率对城市绿地进行规划，使工作人员无需实地考察并
人工判断适宜的植物类型，减轻工作人员的工作量。
本申请实施例还公开一种智能终端。
一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器存储有海绵城市绿地规划程序，处理器用于在执行程序时采用上述一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法的方法。
本申请实施例还公开一种存储介质。
一种存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法中方法的计算机程序。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，包括：
获取预设的城市绿地模型中的绿地类型；
获取城市资源信息；
基于所述绿地类型和所述城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称；
输出绿地规划信息，所述绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，所述获取预设的城市绿地模型中的绿地类型的步骤包括：
获取基于BIM技术生成的城市模型，所述城市模型包括城市绿地模型；
获取所述城市绿地模型预标注的绿地类型标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，所述植物匹配信息包括植物匹配率，所述基于所述城市资源信息，匹配预设的植物数据库中的植物信息并生成植物匹配信息的步骤包括：
获取所述植物数据库中的植物信息；
将所述植物信息与所述城市资源信息对比并生成判断信息；
基于所述判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率；
将所述植物匹配率按从高到低排布并输出。
4.根据权利要求3所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，所述城市资源信息包括城市光照信息、城市降水信息、城市经纬度信息和城市空气质量信息，所述植物信息还包括植物习性信息和植物适宜种植环境信息，所述将所述植物信息与预设的城市资源信息对比并生成判断信息，基于所述判断信息遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤包括：
获取城市光照信息；
将所述城市光照信息与预设的光照阈值进行对比并判断所述城市光照信息是否超过预设的光照阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为喜阳标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则筛选所述植物习性信息为喜阴标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%；
获取城市降水信息；
将所述城市降水信息与预设的降水阈值进行对比并判断所述降水信息是否超过预设的降水阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为耐水标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若低于降水阈值，则筛选所述植物习性信息为耐旱标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%；
获取城市经纬度信息；
将所述城市经纬度信息与所述植物适宜种植环境信息中的植物适宜的经纬度范围进行对比并判断所述城市经纬度信息是否落入所述植物适宜种植环境信息中的植物适宜的经纬度范围内；
若落入，则筛选出对应的植物信息，并将对应植物信息的匹配率增加25%；
获取城市空气质量信息；
将所述城市空气质量信息与预设的空气质量阈值进行对比并判断所述城市空气质量信息是否超过预设的空气质量阈值；
若超过，则筛选所述植物习性信息为抗污染标签的植物信息，并将对应植物匹配率增加25%，若未超过，则将所有植物匹配率增加25%。
5.根据权利要求3所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，在所述遍历计算植物信息对应的植物匹配率的步骤之后包括：
筛选出所述植物类型为乔木的植物匹配率；
将所述植物类型为乔木的植物匹配率按从高到低排序；
对植物匹配率从高到低进行筛选并输出，将对应的植物信息标注为骨干树种。
6.根据权利要求1所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于：所述绿地类型包括附属绿地，所述附属绿地包括城市道路附属绿地，所述基于所述绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤包括：
判断所述绿地类型是否为附属绿地；
若是附属绿地，判断所述附属绿地是否为城市道路附属绿地；
若是城市道路附属绿地，则筛选植物类型为乔木或植物类型为灌木的植物信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，所述绿地类型还包括公园绿地，所述公园绿地包括滨水绿地，所述基于所述绿地类型，匹配预设的植物数据库中的植物信息的步骤还包括：
判断所述绿地类型是否为公园绿地；
若是公园绿地，判断所述公园绿地是否为滨水绿地；
若是滨水绿地，则筛选植物习性为耐水性标签的植物信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于BIM的海绵城市绿地规划方法，其特征在于，在所述输出绿地规划信息，所述绿地规划信息包括绿地类型、对应植物信息和对应植物匹配信息，所述植物信息包括植物名称的步骤之后，包括：
将所述绿地规划信息储存于绿地规划数据库；
生成绿地规划文件，所述绿地规划文件包括所述绿地规划信息。
9.一种智能终端，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器存储有海绵城市绿地规划程序，所述处理器用于在执行程序时采用权利要求1-8的方法。
10.一种存储介质，其特征在于：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-8中方法的计算机程序。
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