Martino Ferrari
La sémantique, les structures spatiales et les connexions spatiales des objets urbains 3D sont essentielles pour les communautés urbaines intelligentes. La représentation des zones urbaines 3D comprend la séparation de la sémantique et du calcul spatial des manifestations urbaines 3D et la reproduction des scènes urbaines avec elles pour aider à une analyse précise de la ville 3D, comme l'étude de la lumière du jour et de la chaleur, le flux de vent dans le climat 3D et les applications, par exemple les cadres de bureau, la reproduction énergétique, le tableau des pannes, le gouvernement informatisé. Les avancées techniques ont donné des approches avancées de collecte de données 3D pour les objets urbains 3D. Pour la recréation à l'échelle spatiale des structures de structure 3D et des communautés urbaines 3D, des images aériennes ou des données LiDAR sont généralement utilisées, ce qui conduit à des modèles de bâtiments avec des structures de toit détaillées mais des placages plans (LOD2). La collecte de données et l'affichage 3D pour des représentations de structures plus précises montrant des structures extérieures clairement démontrées (LOD3) nécessitent des dépenses importantes en termes de temps et d'argent et, jusqu'à présent, elles ne sont une option que pour certaines zones. Les tâches les plus éprouvées sont le marquage sémantique informatisé des objets urbains selon différents ordres hiérarchiques et la démonstration des données sémantiques avec des calculs. Dans le domaine de la représentation 3D, divers arrangements avec différents moteurs 3D ont été rendus accessibles, y compris les procédures WebGL les plus avancées comme Cesium. Étonnamment, les données sémantiques intelligentes avec des calculs de structures 3D sur différentes chaînes d'importance sont rarement prises en compte lors de la perception. De plus, la perception thématique ou axée sur le style n'est pas suffisante pour aider à montrer l'espace d'intérêts. Par conséquent, les interactions 3D sont fortement limitées dans la perception.