CN117974912A - 城市规划实景三维模拟系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及三维城市模拟技术领域，具体为城市规划实景三维模拟系统，包括数据处理模块、深度学习训练模块、三维模型构建模块、模型优化模块、绿化空间规划模块、照明规划模块、热岛效应模拟模块、水文模型与洪水评估模块。本发明，U‑Net卷积网络和边缘检测算法的应用，提高了地形与建筑物特征的识别与分离能力，从而为后续的模型构建提供了高质量的输入数据，深度学习训练模块的引入，通过卷积神经网络分析图像特征，结合迁移学习和交叉验证，显著提升了建筑和地形分类的准确率，生成对抗网络在三维模型构建中的使用，以及图像增强技术在模型优化过程中的应用，极大地优化了模型的视觉效果，提供了更为逼真的城市规划实景模拟。

Description

城市规划实景三维模拟系统

技术领域

本发明涉及三维城市模拟技术领域，尤其涉及城市规划实景三维模拟系统。

背景技术

三维城市模拟技术领域是一个集成了计算机图形学、数据可视化、地理信息系统和计算机辅助设计的跨学科领域。三维城市模拟技术旨在创建城市环境的三维数字副本，数字副本能够在计算机系统中进行高度详细的视觉展示。使规划者和设计师能够理解城市布局、建筑设计、环境影响和公共空间的利用。

其中，城市规划实景三维模拟系统旨在通过三维模型来模拟现实世界的城市环境。其主要目的是提供一个直观且互动的平台，使规划师和决策者能够有效地评估和展示未来城市发展项目的视觉效果和潜在影响。该系统设计用于实现高度真实的城市规划和设计模拟，从而帮助识别和解决出现的设计问题，优化城市空间布局，提高公共设施的可访问性和效率，同时考虑到环境保护和可持续发展的要求。通过模拟不同的规划方案，该系统旨在达到更加合理、美观和可持续的城市发展效果。

传统的城市规划系统缺乏图像分析工具和算法，使得地形与建筑物的特征提取不准确，难以满足精细化规划的需求。在模型构建和优化过程中，传统系统依赖于简化假设，缺乏自动化和智能化手段，导致规划效率低下，难以应对快速变化的城市发展需求。传统规划工具在评估城市热岛效应和洪水风险时，缺乏准确的模拟能力，无法提供足够详细的数据支持，使得规划方案难以科学评估，导致城市规划决策的盲目性和风险性增加。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的城市规划实景三维模拟系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：城市规划实景三维模拟系统，所述系统包括数据处理模块、深度学习训练模块、三维模型构建模块、模型优化模块、绿化空间规划模块、照明规划模块、热岛效应模拟模块、水文模型与洪水评估模块；

所述数据处理模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，识别并分离地形与建筑物特征，利用直方图均衡化算法，优化影像对比度和细节可见性，并通过边缘检测算法提取关键特征，生成分割与增强影像；

所述深度学习训练模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络，分析图像特征，识别差异化建筑和地形类型，结合迁移学习方法优化模型训练效率和准确性，并通过交叉验证评估模型泛化能力，生成分类模型；

所述三维模型构建模块基于分类模型，采用生成对抗网络，细化地形和建筑物细节，利用模型渲染技术模拟材质和光照效果，优化模型视觉效果，并进行模型数据集成，生成初步三维模型；

所述模型优化模块基于初步三维模型，采用图像增强技术调整光照和阴影，增加细节层次感，应用迭代训练策略细化模型结构，优化模型准确性，进行真实性验证，并对比原始数据和模型预测结果，生成优化的三维模型；

所述绿化空间规划模块基于优化的三维模型，采用遗传算法评估差异化绿化布局方案的生态效益，结合模拟退火算法，捕捉匹配休闲需求和环境美化目标的最优解，并分析需求数据，生成绿化空间布局方案；

所述照明规划模块基于优化的三维模型，采用线性规划方法确定照明布局，进行能源消耗模拟，计算差异化方案下的能源效率，并采用遗传算法优化照明分布，生成能效照明方案；

所述热岛效应模拟模块基于优化的三维模型，采用热力学模型，模拟城市差异区域的温度变化，根据城市模型数据评估建筑材料和布局对热岛效应的影响，比对差异规划方案，生成热岛效应评估记录；

所述水文模型与洪水评估模块基于优化的三维模型，采用GIS技术处理地形和土壤数据，应用暴雨洪水管理模型，模拟雨水径流和排水性能，分析洪水风险并识别易发区域，生成洪水风险评估记录。

本发明改进有，所述分割与增强影像包括地形纹理特征图、建筑物轮廓特征图、亮度调整后的影像，所述优化的三维模型包括光照和阴影调整后的三维场景模型、细节层次感优化的三维视觉模型、通过真实性验证的三维模型，所述绿化空间布局方案包括最优的绿化区域布局、满足城市休闲需求的公园和绿地布局、环境美化效果最优的植被分布方案，所述能效照明方案包括能源消耗最优的街道和公共区域照明布局、满足夜间安全和美观需求的灯光配置方案、减少光污染的照明设施选择，所述热岛效应评估记录包括城市热岛效应区域温度分布模拟记录、影响城市热环境的关键建筑材料和布局分析、热岛效应减缓措施效果预测，所述洪水风险评估记录包括城市洪水模拟的雨水径流路径图、关键排水性能的评估结果、洪水风险区域的定位和预警信息。

本发明改进有，所述数据处理模块包括图像分割子模块、图像增强子模块、特征提取子模块；

所述图像分割子模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，使用TensorFlow库构建网络结构，包括连续的卷积层和池化层用于下采样，并通过上采样层恢复图像尺寸，同时应用跳跃连接保留上下文信息，设置训练批次大小为32，学习率为0.001，生成地形与建筑物分割图；

所述图像增强子模块基于地形与建筑物分割图，采用直方图均衡化算法进行图像增强，使用OpenCV库的equalizeHist函数调整图像直方图，并应用于分割图优化图像对比度，生成对比度增强图；

所述特征提取子模块基于对比度增强图，采用Canny边缘检测算法进行特征提取，使用OpenCV库的Canny函数，设置低阈值为100，高阈值为200，利用高斯滤波优化图像噪声，滤波器大小为3x3，生成分割与增强影像。

本发明改进有，所述深度学习训练模块包括CNN训练子模块、模型验证子模块、特征分类子模块；

所述CNN训练子模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络进行特征分析，使用TensorFlow和Keras库构建模型，定义模型结构包括添加多个Conv2D层和MaxPooling2D层进行特征提取，使用Dense层进行分类，设置优化器为Adam，损失函数选择categorical_crossentropy，生成特征分析图；

所述模型验证子模块基于特征分析图，进行模型验证，采用迁移学习方法，使用预训练的VGG16模型作为基础，利用Keras库对模型进行调整，冻结前几层并保留预训练特征，仅训练顶层并匹配新任务，设置验证数据分割比例为20%，生成优化后的模型；

所述特征分类子模块基于优化后的模型，进行特征分类，应用softmax分类器，使用TensorFlow库设置末层为softmax激活函数，用于输出多类别预测概率，设置训练轮次为50轮，并进行多分类任务，生成分类模型。

本发明改进有，所述三维模型构建模块包括GAN生成子模块、细节渲染子模块、模型集成子模块；

所述GAN生成子模块基于分类模型，采用生成对抗网络，通过设置生成器，利用卷积层和反卷积层对输入图像进行特征提取和图像重建，判别器评估生成图像与真实图像的关联性，并调整生成器和判别器的学习率分别为0.0002和0.0001，再利用Adam优化器改善模型输出质量，生成地形与建筑物细节图；

所述细节渲染子模块基于地形与建筑物细节图，采用基于物理的渲染技术设置材质属性，包括粗糙度和金属度分别为0.5和0.1，利用环境光遮蔽算法模拟自然光和阴影效果，进行场景中多种物体间的光照交互，并采用高动态范围渲染技术优化场景视觉，生成材质与光照模拟图；

所述模型集成子模块基于材质与光照模拟图，利用建模软件进行三维模型优化和合并，通过网格编辑工具调整模型拓扑结构，保持细节并优化多边形数量和渲染性能，并应用贴图和材质设置优化模型视觉效果，生成初步三维模型。

本发明改进有，所述模型优化模块包括迭代训练子模块、模型细化子模块、真实性验证子模块；

所述迭代训练子模块基于初步三维模型，采用环境光遮蔽技术，模拟光照环境，通过调整样本数量和追踪参数优化渲染效果，平衡场景内的光照分布和阴影深度，优化模型立体感和细节表现，生成光照调整图；

所述模型细化子模块基于光照调整图，采用细分曲面技术，在建模软件中调整模型表面的平滑度，调整细分等级为2，通过增加模型细节和减少视觉伪影，改善模型质量，生成模型细化图；

所述真实性验证子模块基于模型细化图，采用光线追踪技术进行场景渲染，设置样本数为500，对比渲染图像与原始遥感影像，通过结构相似性指数，评估模型与现实世界的视觉一致性，并验证模型真实性，生成优化的三维模型。

本发明改进有，所述绿化空间规划模块包括需求分析子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火优化子模块；

所述需求分析子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件进行空间数据处理，包括空间覆盖分析确定绿化空间分布，人口密度分析确定绿化需求区域，设置分析工具中的缓冲区分析参数为500米范围内的绿地可达性，获取城市中绿地分布不均和休闲空间不足的区域，生成需求分析结果；

所述遗传算法优化子模块基于需求分析结果，使用DEAP库执行遗传算法，配置初始种群100，交叉率0.8，突变率0.2，利用适应度函数评估方案对生态效益和休闲需求的贡献，采用轮盘赌算法进行选择，通过100代迭代捕捉生态和休闲最优的绿化布局，生成绿化布局优化方案；

所述模拟退火优化子模块基于绿化布局优化方案，采用模拟退火算法细化布局，设置起始温度1000，结束温度1，冷却率0.95，迭代过程中对绿化方案进行参数调整，包括绿地位置和大小，并捕捉符合城市美化目标的绿化方案，生成绿化空间布局方案。

本发明改进有，所述照明规划模块包括照明模型建立子模块、能效计算子模块、优化策略设计子模块；

所述照明模型建立子模块基于优化的三维模型，建立照明模型，使用DialuxEvo软件模拟照明分布，输入灯具类型、安装高度和亮度流明参数，并结合三维模型计算出照度分布图，识别街道和公共区域照明不足位置，生成照明分布模型；

所述能效计算子模块基于照明分布模型，进行能源消耗模拟，采用EnergyPlus软件输入参数，包括灯具功率和开灯时间，模拟计算出一年内的总能耗，并对比多种照明配置方案的能源效率，生成能源消耗记录；

所述优化策略设计子模块基于能源消耗记录，采用遗传算法优化照明布局，利用DEAP库配置种群50，迭代150次，设置交叉率为0.9，突变率为0.1，通过适应度函数评估能效与照明质量平衡，捕捉减少能耗的关键配置方案，生成能效照明方案。

本发明改进有，所述热岛效应模拟模块包括热力学模型应用子模块、模型集成子模块、规划方案评估子模块；

所述热力学模型应用子模块基于优化的三维模型，采用热力学模型进行城市温度场模拟，利用环境模拟软件配置模型，包括城市布局、植被类型、植被分布和建筑材料的热属性，通过计算太阳辐射吸收和热量散发，分析差异化区域温度变化，生成城市温度分布图；

所述模型集成子模块基于城市温度分布图，进行三维模型数据汇集，使用GIS软件，将温度分布数据图层覆盖至城市三维模型上，设置图层透明度参数为50%，颜色渐变为蓝色至红色分别对应低温和高温，生成温度覆盖的城市模型；

所述规划方案评估子模块基于温度覆盖的城市模型，分析规划方案对热岛效应的减缓潜力，应用AHP决策支持工具，根据绿化覆盖率和建筑材料的改变，设置评分标准，通过计算多方案对热岛效应的影响评分，选择效益最优方案，生成热岛效应评估记录。

本发明改进有，所述水文模型与洪水评估模块包括GIS数据处理子模块、水文模拟子模块、风险分析子模块；

所述GIS数据处理子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件处理地形和土壤数据，配置包括地形高程分析和土壤类型映射，设置分析参数为地形倾斜度分级，土壤渗透性分类，并分析获取地形流向图和土壤吸水能力图，生成地形土壤分析图；

所述水文模拟子模块基于地形土壤分析图，利用暴雨洪水管理模型，进行雨水径流和排水性能模拟，配置模拟降雨事件设置为50年一遇24小时暴雨，排水参数包括管网直径、长度和坡度，模拟计算城市在极端降雨事件下的排水能力和积水区域，生成洪水风险模拟图；

所述风险分析子模块基于洪水风险模拟图，采用风险评估方法，分析洪水风险和易发区域，使用QGIS软件进行空间风险分析，设置洪水深度阈值参数为30cm识别风险区域，并根据人口密度和基础设施分布，识别洪水敏感和影响区域，生成洪水风险评估记录。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，U-Net卷积网络和边缘检测算法的应用，提高了地形与建筑物特征的识别与分离能力，从而为后续的模型构建提供了高质量的输入数据。深度学习训练模块的引入，通过卷积神经网络分析图像特征，结合迁移学习和交叉验证，显著提升了建筑和地形分类的准确率。生成对抗网络在三维模型构建中的使用，以及图像增强技术在模型优化过程中的应用，极大地优化了模型的视觉效果，提供了更为逼真的城市规划实景模拟。在规划方案的评估方面，遗传算法和模拟退火算法的结合，有效地优化了绿化空间布局和照明布局，以及通过热力学模型和水文模型，对城市热岛效应和洪水风险进行了准确的模拟与评估，为城市规划提供了科学的决策支持。

附图说明

图1为本发明提出城市规划实景三维模拟系统的模块图；

图2为本发明提出城市规划实景三维模拟系统的系统框架图；

图3为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中数据处理模块流程图；

图4为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中深度学习训练模块流程图；

图5为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中三维模型构建模块流程图；

图6为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中模型优化模块流程图；

图7为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中绿化空间规划模块流程图；

图8为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中照明规划模块流程图；

图9为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中热岛效应模拟模块流程图；

图10为本发明提出城市规划实景三维模拟系统中水文模型与洪水评估模块流程图。

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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”“宽度”“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。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例：

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：城市规划实景三维模拟系统包括数据处理模块、深度学习训练模块、三维模型构建模块、模型优化模块、绿化空间规划模块、照明规划模块、热岛效应模拟模块、水文模型与洪水评估模块；

数据处理模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，识别并分离地形与建筑物特征，利用直方图均衡化算法，优化影像对比度和细节可见性，并通过边缘检测算法提取关键特征，生成分割与增强影像；

深度学习训练模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络，分析图像特征，识别差异化建筑和地形类型，结合迁移学习方法优化模型训练效率和准确性，并通过交叉验证评估模型泛化能力，生成分类模型；

三维模型构建模块基于分类模型，采用生成对抗网络，细化地形和建筑物细节，利用模型渲染技术模拟材质和光照效果，优化模型视觉效果，并进行模型数据集成，生成初步三维模型；

模型优化模块基于初步三维模型，采用图像增强技术调整光照和阴影，增加细节层次感，应用迭代训练策略细化模型结构，优化模型准确性，进行真实性验证，并对比原始数据和模型预测结果，生成优化的三维模型；

绿化空间规划模块基于优化的三维模型，采用遗传算法评估差异化绿化布局方案的生态效益，结合模拟退火算法，捕捉匹配休闲需求和环境美化目标的最优解，并分析需求数据，生成绿化空间布局方案；

照明规划模块基于优化的三维模型，采用线性规划方法确定照明布局，进行能源消耗模拟，计算差异化方案下的能源效率，并采用遗传算法优化照明分布，生成能效照明方案；

热岛效应模拟模块基于优化的三维模型，采用热力学模型，模拟城市差异区域的温度变化，根据城市模型数据评估建筑材料和布局对热岛效应的影响，比对差异规划方案，生成热岛效应评估记录；

水文模型与洪水评估模块基于优化的三维模型，采用GIS技术处理地形和土壤数据，应用暴雨洪水管理模型，模拟雨水径流和排水性能，分析洪水风险并识别易发区域，生成洪水风险评估记录。

分割与增强影像包括地形纹理特征图、建筑物轮廓特征图、亮度调整后的影像，优化的三维模型包括光照和阴影调整后的三维场景模型、细节层次感优化的三维视觉模型、通过真实性验证的三维模型，绿化空间布局方案包括最优的绿化区域布局、满足城市休闲需求的公园和绿地布局、环境美化效果最优的植被分布方案，能效照明方案包括能源消耗最优的街道和公共区域照明布局、满足夜间安全和美观需求的灯光配置方案、减少光污染的照明设施选择，热岛效应评估记录包括城市热岛效应区域温度分布模拟记录、影响城市热环境的关键建筑材料和布局分析、热岛效应减缓措施效果预测，洪水风险评估记录包括城市洪水模拟的雨水径流路径图、关键排水性能的评估结果、洪水风险区域的定位和预警信息。

在数据处理模块中，系统基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，U-Net网络以其对图像进行有效分割的能力而著称，包括在识别和分离地形与建筑物特征方面表现出色，该网络通过对影像进行多层次的特征提取，并利用跳跃连接保持上下文信息，实现准确的分割，在此基础上，直方图均衡化算法应用于分割后的影像，通过调整像素强度分布，优化影像的对比度和细节可见性，接着，边缘检测算法（如Canny算法）用于进一步提取和强化影像中的关键特征，如建筑轮廓和地形边缘，从而生成分割与增强影像，增强影像包含更明显的地形纹理特征图和建筑物轮廓特征图，为后续深度学习训练提供了清晰、对比度高的输入数据。

深度学习训练模块利用分割与增强影像，通过卷积神经网络（CNN）进行深入的图像特征分析，在此模块中，CNN通过多层过滤器自动提取影像中的复杂特征，包括建筑形状和地形纹理，训练过程中，迁移学习方法被用于利用已有模型（如在ImageNet上预训练的模型）的知识，通过微调模型的权重以适应新的分类任务，显著提高训练效率和分类准确性，交叉验证方法用于模型评估，通过将数据集分割成多个小批次，每次使用不同的批次作为验证集，其余作为训练集，以此评估模型的泛化能力，确保生成的分类模型能够准确区分不同的建筑和地形类型。

三维模型构建模块基于分类模型输出，通过生成对抗网络（GAN）细化地形和建筑物细节，GAN的工作机制包括一个生成器和一个判别器，生成器负责产生尽可能接近真实的三维模型，而判别器则尝试区分模型生成的图像与真实图像，这种对抗性训练过程促进了生成器能力的提升，使得生成的三维模型在细节上更加精确，此外，模型渲染技术被用于模拟真实世界的材质和光照效果，通过该过程，不仅模型的视觉效果得到优化，而且模型数据集成后，生成了具有高度真实感和细节层次的初步三维模型。

模型优化模块对初步三维模型进行进一步的优化，该模块运用图像增强技术调整模型中的光照和阴影，以增加视觉上的层次感和细节丰富度，通过迭代训练策略，模型的准确性和真实感得到进一步提升，其中，迭代过程中不断调整和优化模型参数，以确保模型结构的精细化，此外，真实性验证通过对比原始数据和模型预测结果，确保优化后的三维模型能够准确反映实际环境，从而生成了经过光照和阴影调整、细节层次感优化，并通过真实性验证的三维模型。

绿化空间规划模块通过遗传算法和模拟退火算法，基于优化的三维模型，对绿化空间布局进行评估和优化，遗传算法模拟自然选择的过程，通过种群的初始化、选择、交叉和变异等步骤，不断迭代寻找最优的绿化布局方案，该算法考虑了绿化区域的生态效益，包括植被对城市气候的调节作用和对生物多样性的贡献，模拟退火算法则通过模拟金属退火的过程，从较高的“温度”开始逐步“冷却”，在每个“温度”下进行随机搜索，以寻找能满足城市休闲需求和环境美化目标的全局最优解，通过这两种算法的结合应用，绿化空间规划模块能够捕捉到最优的绿化布局方案，方案不仅生态效益最大，还能满足城市居民的休闲和美化需求，生成的绿化空间布局方案包括了最优的绿化区域布局、满足城市休闲需求的公园和绿地布局，以及环境美化效果最优的植被分布方案。

照明规划模块采用线性规划方法和遗传算法，对优化的三维模型进行照明布局的确定和优化，线性规划方法通过建立数学模型，以最小化能源消耗为目标，对街道和公共区域的照明布局进行优化计算，包括定义变量（如灯光的位置和亮度）、约束条件（如照明标准和光污染控制）和目标函数（如能源消耗最小化），遗传算法则用于进一步优化照明分布，通过模拟自然遗传过程中的选择、交叉和变异，寻找能满足夜间安全、美观需求同时减少光污染的照明配置方案，使得能效照明方案在保证城市照明质量的同时，达到了能源消耗的最优化，生成的方案包括了能源消耗最优的照明布局和满足夜间安全与美观需求的灯光配置方案。

热岛效应模拟模块利用热力学模型，对优化的三维模型进行城市热环境的模拟，该模块通过分析建筑材料的热特性和城市布局对热岛效应的贡献，模拟不同区域的温度变化，评估不同规划方案对热岛效应的影响，热力学模型考虑了太阳辐射、建筑物和道路的热吸收及反射能力，以及植被的冷却效果，通过数值计算方法，模拟城市在不同条件下的温度分布，该过程不仅帮助识别城市中的热岛效应高风险区域，还能评估减缓措施如增加绿化覆盖和使用反射率高的建筑材料的效果，生成的热岛效应评估记录包括了城市热岛效应区域的温度分布模拟记录和关键建筑材料及布局分析，为城市规划和环境管理提供了科学依据。

水文模型与洪水评估模块通过GIS技术和暴雨洪水管理模型，对优化的三维模型进行洪水风险评估，GIS技术用于处理和分析地形、土壤类型和土地利用等数据，数据是模拟雨水径流和评估洪水风险的基础，暴雨洪水管理模型则模拟降雨事件下的水流路径、速度和排水系统的性能，评估不同区域的洪水风险，该模拟过程考虑了城市排水系统的容量、地形的坡度和地表覆盖类型对雨水径流的影响，通过这种综合评估，模块能够识别城市中的洪水易发区域，预测不同降雨情景下的洪水风险，生成的洪水风险评估记录包括了详细的雨水径流路径图、排水性能评估结果和风险区域的定位，为城市洪水管理和应急规划提供了关键信息。

请参阅图2和图3，数据处理模块包括图像分割子模块、图像增强子模块、特征提取子模块；

图像分割子模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，使用TensorFlow库构建网络结构，包括连续的卷积层和池化层用于下采样，并通过上采样层恢复图像尺寸，同时应用跳跃连接保留上下文信息，设置训练批次大小为32，学习率为0.001，生成地形与建筑物分割图；

图像增强子模块基于地形与建筑物分割图，采用直方图均衡化算法进行图像增强，使用OpenCV库的equalizeHist函数调整图像直方图，并应用于分割图优化图像对比度，生成对比度增强图；

特征提取子模块基于对比度增强图，采用Canny边缘检测算法进行特征提取，使用OpenCV库的Canny函数，设置低阈值为100，高阈值为200，利用高斯滤波优化图像噪声，滤波器大小为3x3，生成分割与增强影像。

在图像分割子模块中，采用U-Net卷积网络进行遥感影像数据的图像分割，数据格式主要为遥感影像的标准图像文件，如TIFF或JPEG，U-Net网络以其独特的对称结构和跳跃连接，特别适合于医学图像和遥感影像的分割任务，构建网络结构时，首先使用TensorFlow库定义了连续的卷积层和池化层，卷积层用于提取图像特征，而池化层用于下采样以减少计算量和参数数量，随后，通过上采样层恢复图像尺寸，确保输出分割图与原始图像尺寸一致，跳跃连接的应用是为了保留并传递下采样过程中丢失的上下文信息，这对于精确地定位图像中的地形和建筑物边界至关重要，在训练过程中，设置批次大小为32，学习率为0.001，使用交叉熵作为损失函数进行优化，训练完成后，生成的地形与建筑物分割图以图像文件形式保存，该图明确区分了地形和建筑物。

图像增强子模块中，基于地形与建筑物分割图，使用直方图均衡化算法进行图像增强，通过OpenCV库的equalizeHist函数调整图像直方图，该过程自动计算图像的直方图并重新分布亮度值，从而优化图像对比度，直方图均衡化是图像预处理中常用的方法，特别适合于改善遥感影像中的视觉效果和增强图像细节，应用该算法于分割图后，生成的对比度增强图展现了更清晰的地形和建筑物边界。

特征提取子模块中，基于对比度增强图，使用Canny边缘检测算法进行特征提取，Canny算法是边缘检测中的一种经典方法，通过使用OpenCV库的Canny函数实现，设置低阈值为100，高阈值为200，识别图像中的主要和次要边缘，在应用Canny算法前，使用高斯滤波器（大小为3x3）对图像进行平滑处理，以减少噪声对边缘检测结果的影响，这一步骤关键在于平衡边缘检测的灵敏度和噪声抑制，确保提取出的特征既准确又鲁棒，生成的分割与增强影像以图像文件形式保存，展现了地形和建筑物的清晰边缘，为城市规划和地理信息系统（GIS）分析提供了关键的视觉信息。

假设模拟数据项包括遥感影像的分辨率、地形与建筑物的位置信息，模拟数值包括遥感影像分辨率为0.5米/像素，地形高程范围0-500米，建筑物分布密集度，通过应用U-Net卷积网络进行图像分割，直方图均衡化进行图像增强，最后使用Canny边缘检测进行特征提取，生成的数据内容详细展示了地形和建筑物的精确位置与边界，为城市规划和开发提供了高质量的视觉基础和决策支持。

请参阅图2和图4，深度学习训练模块包括CNN训练子模块、模型验证子模块、特征分类子模块；

CNN训练子模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络进行特征分析，使用TensorFlow和Keras库构建模型，定义模型结构包括添加多个Conv2D层和MaxPooling2D层进行特征提取，使用Dense层进行分类，设置优化器为Adam，损失函数选择categorical_crossentropy，生成特征分析图；

模型验证子模块基于特征分析图，进行模型验证，采用迁移学习方法，使用预训练的VGG16模型作为基础，利用Keras库对模型进行调整，冻结前几层并保留预训练特征，仅训练顶层并匹配新任务，设置验证数据分割比例为20%，生成优化后的模型；

特征分类子模块基于优化后的模型，进行特征分类，应用softmax分类器，使用TensorFlow库设置末层为softmax激活函数，用于输出多类别预测概率，设置训练轮次为50轮，并进行多分类任务，生成分类模型。

在CNN训练子模块中，通过对分割与增强后的影像数据进行特征分析，采用卷积神经网络（CNN）框架构建模型，利用TensorFlow和Keras库实现，模型结构设计上，引入多个Conv2D层，每层通过指定卷积核数量及大小，例如64个3x3卷积核，实现对输入影像的空间特征提取；紧随其后的MaxPooling2D层，以2x2池化窗口减少特征维度，旨在提高模型泛化能力和减少计算量，模型中还包括批量归一化层，优化网络训练过程，提高收敛速度与模型稳定性，通过添加Dense层实现分类，层内节点数对应类别数量，使用ReLU激活函数增强非线性表达能力，模型编译时选用Adam优化器，配合categorical_crossentropy损失函数，优化过程中自动调整学习率，有效处理多分类问题，模型训练过程中，特征分析图的生成依赖于中间层输出，通过可视化技术揭示模型学习到的特征，为模型调优提供直观依据。

模型验证子模块中，基于特征分析图，采用迁移学习技术，以预训练的VGG16模型为基础进行模型验证，通过Keras库实施模型调整，冻结VGG16模型的卷积层，保留其学习到的图像特征，同时在模型顶层添加自定义层以适应新的分类任务，自定义层中包含Dense层和Dropout层，分别负责新任务的学习与过拟合问题的缓解，在此基础上，模型仅训练顶层参数，以适配特定数据集的特征分类，验证数据分割比例设置为20%，确保模型泛化能力，通过此方法，模型利用VGG16强大的特征提取能力，同时通过少量参数训练快速适应新任务，生成优化后模型。

特征分类子模块中，基于优化后的模型，执行特征分类任务，应用softmax分类器，末层采用softmax激活函数，将网络输出转化为预测概率，每个类别的预测值介于0与1之间，总和为1，便于进行多分类，模型训练过程中，设置训练轮次为50轮，确保足够的学习深度以提升分类准确率，此过程中，利用TensorFlow库实施模型配置和训练，详细记录每轮训练的损失与准确率，通过回调函数监控训练过程，实时调整训练策略以规避过拟合，生成的分类模型在给定数据集上展现出高准确度的多分类能力，为后续应用提供了数据分析工具。

假设城市规划中的多维数据项，如建筑高度（范围10-300米）、绿化覆盖率（0-100%）、人口密度（每平方公里人数），以及交通流量（车辆/小时），在此基础上，利用深度学习算法，构建卷积神经网络处理模拟数值，通过定义多层Conv2D和MaxPooling2D层提取城市规划特征，使用Dense层进行建筑、绿化、人口和交通分类，模型采用Adam优化器，损失函数选用categorical_crossentropy，通过fit方法对模型进行训练，经过50轮迭代，evaluate方法验证模型性能，最终生成深度分析模型，该模型能够基于输入的城市规划数据，预测城市发展趋势，为城市规划提供科学依据。

请参阅图2和图5，三维模型构建模块包括GAN生成子模块、细节渲染子模块、模型集成子模块；

GAN生成子模块基于分类模型，采用生成对抗网络，通过设置生成器，利用卷积层和反卷积层对输入图像进行特征提取和图像重建，判别器评估生成图像与真实图像的关联性，并调整生成器和判别器的学习率分别为0.0002和0.0001，再利用Adam优化器改善模型输出质量，生成地形与建筑物细节图；

细节渲染子模块基于地形与建筑物细节图，采用基于物理的渲染技术设置材质属性，包括粗糙度和金属度分别为0.5和0.1，利用环境光遮蔽算法模拟自然光和阴影效果，进行场景中多种物体间的光照交互，并采用高动态范围渲染技术优化场景视觉，生成材质与光照模拟图；

模型集成子模块基于材质与光照模拟图，利用建模软件进行三维模型优化和合并，通过网格编辑工具调整模型拓扑结构，保持细节并优化多边形数量和渲染性能，并应用贴图和材质设置优化模型视觉效果，生成初步三维模型。

在GAN生成子模块中，通过生成对抗网络（GAN）技术，精细化地对城市规划中的地形与建筑物进行图像生成，此过程中，生成器采用卷积层和反卷积层对输入的噪声数据进行特征提取和图像重建，卷积层通过滑动窗口提取图像中的局部特征，反卷积层则利用特征信息重建出新的图像，生成器设计中，逐渐增加反卷积层的维度，从而放大图像尺寸，细化到期望的分辨率，判别器部分，评估生成图像与真实图像间的差异，采用卷积层逐步降低图像尺寸，最后通过全连接层输出图像真伪概率，学习率的设定分别为生成器0.0002，判别器0.0001，配合Adam优化器，该种配置有助于平衡生成器和判别器间的学习速度，确保二者同步优化，规避训练过程中的不稳定，通过这一系列操作，模块能够生成高质量的地形与建筑物细节图，图像在城市规划实景三维模拟中提供了丰富的视觉信息。

细节渲染子模块中，基于物理的渲染（PBR）技术，对地形与建筑物细节图进行材质和光照模拟，通过设置材质的粗糙度和金属度参数，分别为0.5和0.1，控制材质表面对光的反射特性，模拟不同材质的真实感，环境光遮蔽算法用于计算场景中各个物体间的微观阴影效果，增强场景深度感和细节丰富度，高动态范围渲染（HDR）技术进一步优化场景的光照效果，通过模拟真实世界中光照的动态范围，使得场景中的明暗细节更加丰富，提高了视觉真实感，通过技术，细节渲染子模块能够生成具有高度真实感的材质与光照模拟图，图像在模拟城市规划的实景三维视觉效果中起到至关重要的作用。

模型集成子模块中，通过建模软件对生成的三维模型进行进一步优化和细节处理，操作过程中，网格编辑工具用于调整模型的拓扑结构，优化多边形数量，旨在在保持细节的同时，提高模型的渲染效率，此外，通过应用贴图和材质设置，进一步优化模型的视觉效果，使模型在细节上更加精细，视觉上更加逼真，最终生成了优化后的初步三维模型，模型不仅在视觉上达到高度真实性，而且在渲染性能上经过了精心调优，确保了在复杂场景下的高效渲染。

假设详细的数据项如建筑位置坐标（经度、纬度）、高度（10-300米）、建筑材质特性（反射率、粗糙度）、环境光照条件（日照时间、强度）等模拟数值，在此基础上，利用深度学习算法，构建卷积神经网络处理数据，通过GAN生成子模块生成高质量的地形与建筑物细节图，细节渲染子模块应用PBR技术进行材质与光照模拟，最后模型集成子模块通过建模软件进行三维模型的优化和合并，这一系列操作不仅提升了城市规划实景三维模拟的真实性和细节丰富度，而且为城市规划的决策提供了强有力的视觉支持，增强了规划方案的可视化呈现和评估效率。

请参阅图2和图6，模型优化模块包括迭代训练子模块、模型细化子模块、真实性验证子模块；

迭代训练子模块基于初步三维模型，采用环境光遮蔽技术，模拟光照环境，通过调整样本数量和追踪参数优化渲染效果，平衡场景内的光照分布和阴影深度，优化模型立体感和细节表现，生成光照调整图；

模型细化子模块基于光照调整图，采用细分曲面技术，在建模软件中调整模型表面的平滑度，调整细分等级为2，通过增加模型细节和减少视觉伪影，改善模型质量，生成模型细化图；

真实性验证子模块基于模型细化图，采用光线追踪技术进行场景渲染，设置样本数为500，对比渲染图像与原始遥感影像，通过结构相似性指数，评估模型与现实世界的视觉一致性，并验证模型真实性，生成优化的三维模型。

在迭代训练子模块中，通过环境光遮蔽技术精确模拟光照环境，通过分析场景几何形状之间相互遮挡的情况来模拟光线如何在真实世界中传播，从而计算出自然光和阴影的效果，操作过程中，首先确定场景中各个对象的位置和形状，然后计算对象如何相互遮挡光线，通过调整样本数量，即环境光遮蔽计算中使用的虚拟光源数量，以及追踪参数，如光线追踪的深度，优化了渲染效果，样本数量的增加和追踪参数的优化可以提高阴影的质量和场景的光照真实感，但同时也会增加计算量，通过这种方法，平衡了场景内的光照分布和阴影深度，优化了模型的立体感和细节表现，最终生成的光照调整图不仅提升了视觉效果，而且增强了场景的真实感和深度感。

模型细化子模块中，通过细分曲面技术对初步三维模型进行细化处理，提高模型表面的平滑度和细节，细分曲面技术通过在模型表面添加更多的几何细节，使模型看起来更加平滑和精细，在建模软件中，将细分等级设置为2，这意味着模型的每个面将被细分成更小的面，从而增加了模型的多边形数量，提高了细节的级别，这种技术的应用不仅改善了模型的视觉质量，还减少了视觉伪影，伪影通常在低多边形模型上更为明显，通过模型细化处理，生成的模型细化图显示了更加平滑和细腻的表面，为真实性验证子模块提供了更高质量的输入数据。

真实性验证子模块中，采用光线追踪技术进行高质量的场景渲染，进而评估模型与现实世界的视觉一致性，光线追踪技术通过模拟光线从视点出发经过场景中的物体反射或折射最后到达观察者的过程，生成高度真实感的图像，设置样本数为500，意味着对于场景中的每一点，将追踪500条光线，以计算光线与物体的相互作用及其对最终图像的贡献，这种高样本数的设置有助于提高渲染图像的质量，减少噪点，使得渲染出的图像在细节上更加接近现实，通过与原始遥感影像的对比，利用结构相似性指数（SSIM）评估模型与现实世界的视觉一致性，验证了模型的真实性，最终生成的优化三维模型不仅在视觉上高度一致，而且通过真实性验证。

假设城市环境中的各类建筑物、道路和自然地形等元素，例如，建筑物高度从10米至260米不等，绿化覆盖率介于20%至80%之间，道路宽度从5米至20米变化，以及不同时间段的光照条件模拟，通过上述算法处理详细数据项及其模拟数值，运行深度学习算法构建的卷积神经网络，进行特征提取和分类，最后通过迭代训练、模型细化以及真实性验证的过程，生成高度真实且细节丰富的深度分析模型，有效地模拟和预测城市规划的实景三维视觉效果，为城市规划提供科学依据和视觉参考。

请参阅图2和图7，绿化空间规划模块包括需求分析子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火优化子模块；

需求分析子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件进行空间数据处理，包括空间覆盖分析确定绿化空间分布，人口密度分析确定绿化需求区域，设置分析工具中的缓冲区分析参数为500米范围内的绿地可达性，获取城市中绿地分布不均和休闲空间不足的区域，生成需求分析结果；

遗传算法优化子模块基于需求分析结果，使用DEAP库执行遗传算法，配置初始种群100，交叉率0.8，突变率0.2，利用适应度函数评估方案对生态效益和休闲需求的贡献，采用轮盘赌算法进行选择，通过100代迭代捕捉生态和休闲最优的绿化布局，生成绿化布局优化方案；

模拟退火优化子模块基于绿化布局优化方案，采用模拟退火算法细化布局，设置起始温度1000，结束温度1，冷却率0.95，迭代过程中对绿化方案进行参数调整，包括绿地位置和大小，并捕捉符合城市美化目标的绿化方案，生成绿化空间布局方案。

在需求分析子模块中，通过ArcGIS软件处理空间数据，该过程涉及多个数据格式，包括矢量数据和栅格数据，矢量数据用于表示城市中的地理要素如道路、建筑物和绿地等，栅格数据则用于表示人口密度信息，此子模块首先运用空间覆盖分析确定绿化空间分布，包括使用ArcGIS中的Overlay工具，通过地理信息系统（GIS）技术将城市地图的绿地图层与其他图层叠加，识别各绿地的空间位置与范围，接着，人口密度分析采用ZonalStatistics工具，根据栅格数据计算每个区域的平均人口密度，确定绿化需求区域，缓冲区分析通过设置Buffer工具参数为500米，分析绿地周边500米范围内的可达性，识别绿地分布不均和休闲空间不足的区域，操作生成的需求分析结果，以GIS数据文件形式存储，包含了绿化空间分布图和绿化需求区域图。

遗传算法优化子模块中，基于DEAP库执行遗传算法，面向需求分析结果进行绿化布局优化，初始种群设置为100，每个个体代表一种可能的绿化布局方案，其基因编码包括绿地的位置、大小和形状等属性，交叉率设定为0.8，突变率为0.2，通过crossover和mutate函数实现个体之间的基因交换和随机变异，以引入新的方案变体，适应度函数根据方案对生态效益和休闲需求的贡献进行评估，选择过程采用轮盘赌算法，根据适应度比例选择个体参与下一代，保证高质量方案的遗传，通过100代的迭代，该子模块捕捉到既符合生态效益又满足休闲需求的最优绿化布局，输出结果为经过优化的绿化布局方案，此方案指明了城市中各个绿地的最佳位置和规模，有效改善了绿地分布的均衡性和城市的休闲空间配置。

模拟退火优化子模块中，采用模拟退火算法细化前述绿化布局优化方案，起始温度设为1000，结束温度为1，冷却率0.95，通过逐步降低系统温度模拟物质冷却过程中的能量降低，以此来调整绿化方案的参数，包括绿地的位置和大小，每一次迭代都会根据当前温度随机选择一种新的方案变体，并通过目标函数评估其质量，如果新方案的质量高于当前方案或满足特定概率条件，则接受该方案作为当前方案，此过程不断重复，直到温度降至结束温度，最终生成的绿化空间布局方案以图形和数据文件形式存储，展示了经过精细调整后的绿地位置和大小，确保了绿化布局不仅满足生态和休闲需求，还符合城市美化目标。

假设模拟数据项包括绿地位置（经纬度坐标），绿地大小（平方米），人口密度（人/平方米），以及绿化需求指数，数据项的模拟数值可能为：绿地位置坐标（116.38，39.90），绿地大小（5000平方米），人口密度（10000人/平方公里），绿化需求指数（0.8），通过应用深度学习算法，使用TensorFlow和Keras库构建卷积神经网络，定义模型结构包括Conv2D和MaxPooling2D层进行特征提取，Dense层进行分类，优化器选为Adam，损失函数为categorical_crossentropy，使用fit方法进行模型训练，evaluate方法进行模型验证，最终生成的深度分析模型能够对城市绿化布局进行智能优化，提供绿地位置和大小的最佳方案，以支持城市规划和绿化决策过程。

请参阅图2和图8，照明规划模块包括照明模型建立子模块、能效计算子模块、优化策略设计子模块；

照明模型建立子模块基于优化的三维模型，建立照明模型，使用DialuxEvo软件模拟照明分布，输入灯具类型、安装高度和亮度流明参数，并结合三维模型计算出照度分布图，识别街道和公共区域照明不足位置，生成照明分布模型；

能效计算子模块基于照明分布模型，进行能源消耗模拟，采用EnergyPlus软件输入参数，包括灯具功率和开灯时间，模拟计算出一年内的总能耗，并对比多种照明配置方案的能源效率，生成能源消耗记录；

优化策略设计子模块基于能源消耗记录，采用遗传算法优化照明布局，利用DEAP库配置种群50，迭代150次，设置交叉率为0.9，突变率为0.1，通过适应度函数评估能效与照明质量平衡，捕捉减少能耗的关键配置方案，生成能效照明方案。

在照明模型建立子模块中，使用DialuxEvo软件模拟照明分布的核心过程包括输入灯具类型、安装高度和亮度流明参数，并结合优化的三维模型进行照度分布图的计算，该过程详细涉及灯具的物理特性输入如光源类型、光通量（流明值）和光分布曲线，以及灯具的几何参数，包括安装位置和高度，DialuxEvo根据参数和三维模型中的空间布局，通过光线追踪算法模拟光线在空间内的传播和分布，进而计算每个表面的照度值，照度分布图的生成依赖于对光线传播的精确计算，包括反射、折射和吸收等光学特性的综合考虑，通过识别照度低于标准阈值的街道和公共区域，该子模块明确指出照明不足的位置，生成的照明分布模型以图形和数据文件形式保存。

能效计算子模块中，基于照明分布模型，运用EnergyPlus软件进行能源消耗模拟，该过程详细涉及灯具功率和开灯时间的参数输入，通过设定具体灯具的功率（瓦特）和每日的使用时长，EnergyPlus模拟计算出一年内的总能耗，该模拟考虑了不同时间段内照明需求的变化，以及季节性因素对照明使用模式的影响，能源消耗的计算结果不仅反映了单个灯具的效率，也整合考虑了整个照明系统的能源消耗情况，通过对比多种照明配置方案的模拟结果，该子模块评估了不同配置下的能源效率，生成的能源消耗记录详细列出了各方案的能耗数据，为选择最佳照明方案提供了量化依据。

优化策略设计子模块中，采用遗传算法，基于DEAP库优化照明布局，过程中配置种群为50，迭代次数为150，交叉率和突变率分别设为0.9和0.1，通过定义适应度函数，评估每个照明方案在能效与照明质量之间的平衡，该函数考虑了能耗最小化和照明均匀性两个关键因素，遗传算法的执行包括初始化种群、交叉、突变和选择等步骤，每一步骤都旨在寻找并保留那些在满足照明需求的同时，能够有效降低能耗的配置方案，通过150次迭代后，捕捉到的最优照明布局方案以数据文件形式输出，明确了灯具的最佳布局位置、类型和使用参数，实现了照明效率的最大化和能源消耗的最小化。

假设模拟数据项包括灯具类型（LED）、安装高度（3米）、亮度流明（1200流明）、灯具功率（20瓦）、每日开灯时间（10小时），通过DialuxEvo软件模拟照明分布，结合EnergyPlus软件进行能源消耗模拟，最终通过DEAP库执行遗传算法优化照明布局，生成的能效照明方案数据内容详细指出了优化后的灯具布局，以及预期的能源节省效果，为城市照明系统设计提供了实用和高效的规划工具。

请参阅图2和图9，热岛效应模拟模块包括热力学模型应用子模块、模型集成子模块、规划方案评估子模块；

热力学模型应用子模块基于优化的三维模型，采用热力学模型进行城市温度场模拟，利用环境模拟软件配置模型，包括城市布局、植被类型、植被分布和建筑材料的热属性，通过计算太阳辐射吸收和热量散发，分析差异化区域温度变化，生成城市温度分布图；

模型集成子模块基于城市温度分布图，进行三维模型数据汇集，使用GIS软件，将温度分布数据图层覆盖至城市三维模型上，设置图层透明度参数为50%，颜色渐变为蓝色至红色分别对应低温和高温，生成温度覆盖的城市模型；

规划方案评估子模块基于温度覆盖的城市模型，分析规划方案对热岛效应的减缓潜力，应用AHP决策支持工具，根据绿化覆盖率和建筑材料的改变，设置评分标准，通过计算多方案对热岛效应的影响评分，选择效益最优方案，生成热岛效应评估记录。

在热力学模型应用子模块中，通过热力学模型进行城市温度场模拟，通过考虑城市布局、植被类型、植被分布以及建筑材料的热属性对城市温度分布的影响，环境模拟软件配置模型时，首先输入城市三维模型数据，包括建筑物位置、高度和用材，植被分布区域及类型，通过热力学方程计算太阳辐射对城市不同区域的吸收量及其热量散发情况，模拟中考虑了不同材料的热容、反射率和导热率等参数，此外，软件还模拟了植被对城市温度的调节作用，如通过蒸发散热等机制，通过计算，分析出城市中不同区域的温度变化，生成城市温度分布图，该图展示了城市各区域的温度差异，为城市规划提供了重要的数据支持，使规划者能够识别热岛效应集中的区域，进而采取有效措施进行调节。

模型集成子模块中，通过GIS软件将城市温度分布图层覆盖到城市三维模型上，进行数据的视觉集成和分析，操作过程中，首先导入城市温度分布图作为一个独立图层，然后将这个图层与三维城市模型进行叠加，设置图层的透明度参数为50%，使得温度分布图层半透明覆盖在三维模型之上，不遮挡模型的细节，颜色渐变设置为从蓝色（低温）到红色（高温）的过渡，直观地表示不同区域的温度级别，通过这种方式，生成的温度覆盖的城市模型直观展示了城市的温度分布情况，为城市规划和热岛效应研究提供了有力的视觉工具，使得规划者可以直观地评估不同区域的温度状况，为进一步的规划调整提供依据。

规划方案评估子模块中，通过应用AHP决策支持工具，分析规划方案对热岛效应的减缓潜力，在此过程中，根据城市绿化覆盖率、建筑材料的热属性等因素设置评分标准，考虑了因素对城市温度调节能力的影响，通过AHP方法，计算和比较不同规划方案对热岛效应减缓的贡献度，为每个方案分配一个综合评分，该过程中，综合考虑了方案的可行性、效果以及成本等因素，最终选择效益最优的规划方案，生成的热岛效应评估记录详细记录了各方案的评分和排名，为城市规划决策提供了科学的依据，确保了选定的规划方案能有效减轻城市热岛效应，提高城市居住的舒适度。

假设一个包含多个区域的城市，其中建筑物高度变化从10米至50米，绿化覆盖率从10%至60%不等，建筑材料包括混凝土、玻璃和绿色屋顶，通过热力学模型应用子模块，模拟得到城市在夏季正午时的温度分布图，然后通过模型集成子模块将温度数据覆盖到三维城市模型上，显示不同区域的温度级别，接着，在规划方案评估子模块中，分析增加绿化覆盖率至30%和使用更多绿色屋顶的方案对热岛效应的影响，最终选择了一种综合效益最高的规划方案，该方案能显著减轻热岛效应，改善城市的整体温度环境，通过这一系列模块的应用，实现了对城市规划方案的科学评估和优化。

请参阅图2和图10，水文模型与洪水评估模块包括GIS数据处理子模块、水文模拟子模块、风险分析子模块；

GIS数据处理子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件处理地形和土壤数据，配置包括地形高程分析和土壤类型映射，设置分析参数为地形倾斜度分级，土壤渗透性分类，并分析获取地形流向图和土壤吸水能力图，生成地形土壤分析图；

水文模拟子模块基于地形土壤分析图，利用暴雨洪水管理模型，进行雨水径流和排水性能模拟，配置模拟降雨事件设置为50年一遇24小时暴雨，排水参数包括管网直径、长度和坡度，模拟计算城市在极端降雨事件下的排水能力和积水区域，生成洪水风险模拟图；

风险分析子模块基于洪水风险模拟图，采用风险评估方法，分析洪水风险和易发区域，使用QGIS软件进行空间风险分析，设置洪水深度阈值参数为30cm识别风险区域，并根据人口密度和基础设施分布，识别洪水敏感和影响区域，生成洪水风险评估记录。

在GIS数据处理子模块中，采用ArcGIS软件处理地形和土壤数据的过程涵盖了地形高程分析和土壤类型映射的详细操作，数据格式包括数字高程模型（DEM）用于地形高程分析，以及土壤类型的矢量地图，地形倾斜度分级操作基于DEM，通过SpatialAnalyst工具中的Slope函数计算倾斜度，将结果分级表示不同的地形倾斜程度，从而为土壤渗透性和水文模拟提供基础数据，土壤类型映射则利用土壤分类数据库，通过Overlay工具与地形数据叠加，确定不同区域的土壤类型，进一步分析获取地形流向图和土壤吸水能力图，分别采用Hydrology工具中的FlowDirection和SoilConservationServiceCurveNumber（SCSCN）方法，分析结果以矢量和栅格数据形式保存，生成的地形土壤分析图为后续水文模拟提供了详细的地形和土壤条件信息。

水文模拟子模块中，基于地形土壤分析图，运用暴雨洪水管理模型进行雨水径流和排水性能模拟，模拟降雨事件配置为50年一遇的24小时暴雨事件，通过输入参数如降雨总量和分布模式，以及城市排水系统的管网直径、长度和坡度，利用SWMM或类似模型计算城市在极端降雨事件下的排水能力和潜在积水区域，该过程综合考虑了地形、土壤类型、降雨特性和排水系统配置，通过迭代计算模拟城市排水系统对暴雨的响应，识别洪水风险高的区域并生成洪水风险模拟图，该图表以栅格数据形式展示，提供了城市洪水风险的空间分布，为风险分析和防洪措施设计提供了关键依据。

风险分析子模块中，基于洪水风险模拟图，采用风险评估方法进行洪水风险和易发区域的分析，通过QGIS软件进行空间风险分析，设置洪水深度阈值参数为30cm以识别高风险区域，并结合人口密度和基础设施分布数据，识别洪水敏感和影响区域，通过空间分析工具，如RasterCalculator和VectorAnalysis，将洪水深度图与人口及基础设施图层叠加分析，以确定洪水影响的严重程度和范围，生成的洪水风险评估记录以报告和地图形式保存，详细描述了洪水风险区域、受影响的人口和基础设施，为城市规划和应急管理提供了科学的决策支持。

假设模拟数据项包括数字高程模型（DEM）数据，土壤类型数据，城市排水系统参数，及降雨事件数据，模拟数值包括地形高程范围0-500米，土壤类型分为砂土、壤土和黏土，管网直径0.5-2米，长度100-1000米，坡度0.5%-5%，及50年一遇的24小时降雨总量100毫米，通过应用ArcGIS进行地形和土壤数据分析，使用SWMM模拟雨水径流和排水性能，最后利用QGIS进行洪水风险评估，生成的洪水风险评估记录详细指出了高风险区域、洪水深度及影响的人口和基础设施，为城市抗洪防洪能力提升和规划调整提供了关键依据。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述系统包括数据处理模块、深度学习训练模块、三维模型构建模块、模型优化模块、绿化空间规划模块、照明规划模块、热岛效应模拟模块、水文模型与洪水评估模块；

所述数据处理模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，识别并分离地形与建筑物特征，利用直方图均衡化算法，优化影像对比度和细节可见性，并通过边缘检测算法提取关键特征，生成分割与增强影像；

所述深度学习训练模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络，分析图像特征，识别差异化建筑和地形类型，结合迁移学习方法优化模型训练效率和准确性，并通过交叉验证评估模型泛化能力，生成分类模型；

所述三维模型构建模块基于分类模型，采用生成对抗网络，细化地形和建筑物细节，利用模型渲染技术模拟材质和光照效果，优化模型视觉效果，并进行模型数据集成，生成初步三维模型；

所述模型优化模块基于初步三维模型，采用图像增强技术调整光照和阴影，增加细节层次感，应用迭代训练策略细化模型结构，优化模型准确性，进行真实性验证，并对比原始数据和模型预测结果，生成优化的三维模型；

所述绿化空间规划模块基于优化的三维模型，采用遗传算法评估差异化绿化布局方案的生态效益，结合模拟退火算法，捕捉匹配休闲需求和环境美化目标的最优解，并分析需求数据，生成绿化空间布局方案；

所述照明规划模块基于优化的三维模型，采用线性规划方法确定照明布局，进行能源消耗模拟，计算差异化方案下的能源效率，并采用遗传算法优化照明分布，生成能效照明方案；

所述热岛效应模拟模块基于优化的三维模型，采用热力学模型，模拟城市差异区域的温度变化，根据城市模型数据评估建筑材料和布局对热岛效应的影响，比对差异规划方案，生成热岛效应评估记录；

所述水文模型与洪水评估模块基于优化的三维模型，采用GIS技术处理地形和土壤数据，应用暴雨洪水管理模型，模拟雨水径流和排水性能，分析洪水风险并识别易发区域，生成洪水风险评估记录。

2.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述分割与增强影像包括地形纹理特征图、建筑物轮廓特征图、亮度调整后的影像，所述优化的三维模型包括光照和阴影调整后的三维场景模型、细节层次感优化的三维视觉模型、通过真实性验证的三维模型，所述绿化空间布局方案包括最优的绿化区域布局、满足城市休闲需求的公园和绿地布局、环境美化效果最优的植被分布方案，所述能效照明方案包括能源消耗最优的街道和公共区域照明布局、满足夜间安全和美观需求的灯光配置方案、减少光污染的照明设施选择，所述热岛效应评估记录包括城市热岛效应区域温度分布模拟记录、影响城市热环境的关键建筑材料和布局分析、热岛效应减缓措施效果预测，所述洪水风险评估记录包括城市洪水模拟的雨水径流路径图、关键排水性能的评估结果、洪水风险区域的定位和预警信息。

3.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述数据处理模块包括图像分割子模块、图像增强子模块、特征提取子模块；

所述图像分割子模块基于遥感影像数据，采用U-Net卷积网络进行图像分割，使用TensorFlow库构建网络结构，包括连续的卷积层和池化层用于下采样，并通过上采样层恢复图像尺寸，同时应用跳跃连接保留上下文信息，设置训练批次大小为32，学习率为0.001，生成地形与建筑物分割图；

所述图像增强子模块基于地形与建筑物分割图，采用直方图均衡化算法进行图像增强，使用OpenCV库的equalizeHist函数调整图像直方图，并应用于分割图优化图像对比度，生成对比度增强图；

所述特征提取子模块基于对比度增强图，采用Canny边缘检测算法进行特征提取，使用OpenCV库的Canny函数，设置低阈值为100，高阈值为200，利用高斯滤波优化图像噪声，滤波器大小为3x3，生成分割与增强影像。

4.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述深度学习训练模块包括CNN训练子模块、模型验证子模块、特征分类子模块；

所述CNN训练子模块基于分割与增强影像，采用卷积神经网络进行特征分析，使用TensorFlow和Keras库构建模型，定义模型结构包括添加多个Conv2D层和MaxPooling2D层进行特征提取，使用Dense层进行分类，设置优化器为Adam，损失函数选择categorical_crossentropy，生成特征分析图；

所述模型验证子模块基于特征分析图，进行模型验证，采用迁移学习方法，使用预训练的VGG16模型作为基础，利用Keras库对模型进行调整，冻结前几层并保留预训练特征，仅训练顶层并匹配新任务，设置验证数据分割比例为20%，生成优化后的模型；

所述特征分类子模块基于优化后的模型，进行特征分类，应用softmax分类器，使用TensorFlow库设置末层为softmax激活函数，用于输出多类别预测概率，设置训练轮次为50轮，并进行多分类任务，生成分类模型。

5.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述三维模型构建模块包括GAN生成子模块、细节渲染子模块、模型集成子模块；

所述GAN生成子模块基于分类模型，采用生成对抗网络，通过设置生成器，利用卷积层和反卷积层对输入图像进行特征提取和图像重建，判别器评估生成图像与真实图像的关联性，并调整生成器和判别器的学习率分别为0.0002和0.0001，再利用Adam优化器改善模型输出质量，生成地形与建筑物细节图；

所述细节渲染子模块基于地形与建筑物细节图，采用基于物理的渲染技术设置材质属性，包括粗糙度和金属度分别为0.5和0.1，利用环境光遮蔽算法模拟自然光和阴影效果，进行场景中多种物体间的光照交互，并采用高动态范围渲染技术优化场景视觉，生成材质与光照模拟图；

所述模型集成子模块基于材质与光照模拟图，利用建模软件进行三维模型优化和合并，通过网格编辑工具调整模型拓扑结构，保持细节并优化多边形数量和渲染性能，并应用贴图和材质设置优化模型视觉效果，生成初步三维模型。

6.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述模型优化模块包括迭代训练子模块、模型细化子模块、真实性验证子模块；

所述迭代训练子模块基于初步三维模型，采用环境光遮蔽技术，模拟光照环境，通过调整样本数量和追踪参数优化渲染效果，平衡场景内的光照分布和阴影深度，优化模型立体感和细节表现，生成光照调整图；

所述模型细化子模块基于光照调整图，采用细分曲面技术，在建模软件中调整模型表面的平滑度，调整细分等级为2，通过增加模型细节和减少视觉伪影，改善模型质量，生成模型细化图；

所述真实性验证子模块基于模型细化图，采用光线追踪技术进行场景渲染，设置样本数为500，对比渲染图像与原始遥感影像，通过结构相似性指数，评估模型与现实世界的视觉一致性，并验证模型真实性，生成优化的三维模型。

7.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述绿化空间规划模块包括需求分析子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火优化子模块；

所述需求分析子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件进行空间数据处理，包括空间覆盖分析确定绿化空间分布，人口密度分析确定绿化需求区域，设置分析工具中的缓冲区分析参数为500米范围内的绿地可达性，获取城市中绿地分布不均和休闲空间不足的区域，生成需求分析结果；

所述遗传算法优化子模块基于需求分析结果，使用DEAP库执行遗传算法，配置初始种群100，交叉率0.8，突变率0.2，利用适应度函数评估方案对生态效益和休闲需求的贡献，采用轮盘赌算法进行选择，通过100代迭代捕捉生态和休闲最优的绿化布局，生成绿化布局优化方案；

所述模拟退火优化子模块基于绿化布局优化方案，采用模拟退火算法细化布局，设置起始温度1000，结束温度1，冷却率0.95，迭代过程中对绿化方案进行参数调整，包括绿地位置和大小，并捕捉符合城市美化目标的绿化方案，生成绿化空间布局方案。

8.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述照明规划模块包括照明模型建立子模块、能效计算子模块、优化策略设计子模块；

所述照明模型建立子模块基于优化的三维模型，建立照明模型，使用DialuxEvo软件模拟照明分布，输入灯具类型、安装高度和亮度流明参数，并结合三维模型计算出照度分布图，识别街道和公共区域照明不足位置，生成照明分布模型；

所述能效计算子模块基于照明分布模型，进行能源消耗模拟，采用EnergyPlus软件输入参数，包括灯具功率和开灯时间，模拟计算出一年内的总能耗，并对比多种照明配置方案的能源效率，生成能源消耗记录；

所述优化策略设计子模块基于能源消耗记录，采用遗传算法优化照明布局，利用DEAP库配置种群50，迭代150次，设置交叉率为0.9，突变率为0.1，通过适应度函数评估能效与照明质量平衡，捕捉减少能耗的关键配置方案，生成能效照明方案。

9.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述热岛效应模拟模块包括热力学模型应用子模块、模型集成子模块、规划方案评估子模块；

所述热力学模型应用子模块基于优化的三维模型，采用热力学模型进行城市温度场模拟，利用环境模拟软件配置模型，包括城市布局、植被类型、植被分布和建筑材料的热属性，通过计算太阳辐射吸收和热量散发，分析差异化区域温度变化，生成城市温度分布图；

所述模型集成子模块基于城市温度分布图，进行三维模型数据汇集，使用GIS软件，将温度分布数据图层覆盖至城市三维模型上，设置图层透明度参数为50%，颜色渐变为蓝色至红色分别对应低温和高温，生成温度覆盖的城市模型；

所述规划方案评估子模块基于温度覆盖的城市模型，分析规划方案对热岛效应的减缓潜力，应用AHP决策支持工具，根据绿化覆盖率和建筑材料的改变，设置评分标准，通过计算多方案对热岛效应的影响评分，选择效益最优方案，生成热岛效应评估记录。

10.根据权利要求1所述的城市规划实景三维模拟系统，其特征在于：所述水文模型与洪水评估模块包括GIS数据处理子模块、水文模拟子模块、风险分析子模块；

所述GIS数据处理子模块基于优化的三维模型，采用ArcGIS软件处理地形和土壤数据，配置包括地形高程分析和土壤类型映射，设置分析参数为地形倾斜度分级，土壤渗透性分类，并分析获取地形流向图和土壤吸水能力图，生成地形土壤分析图；

所述水文模拟子模块基于地形土壤分析图，利用暴雨洪水管理模型，进行雨水径流和排水性能模拟，配置模拟降雨事件设置为50年一遇24小时暴雨，排水参数包括管网直径、长度和坡度，模拟计算城市在极端降雨事件下的排水能力和积水区域，生成洪水风险模拟图；

所述风险分析子模块基于洪水风险模拟图，采用风险评估方法，分析洪水风险和易发区域，使用QGIS软件进行空间风险分析，设置洪水深度阈值参数为30cm识别风险区域，并根据人口密度和基础设施分布，识别洪水敏感和影响区域，生成洪水风险评估记录。