基于SuperMap平台的BIM轻量化处理及快速渲染技术研究.pdf

2097-3012(2023)02-0304-09 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 收稿日期:2023-03-01；修订日期:2023-07-15 基金项目:河北省省级科技计划项目（21567646H）作者简介:宣洁，研究方向为地理信息系统研发等。E-mail: 通信作者:韩金廷，研究方向地理信息系统行业发展等。E-mail: 基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速 渲染技术研究 宣洁1，马亮2，张京坡1，韩金廷2 1.河北省自然资源信息中心，石家庄 050000；2.北京超图软件股份有限公司，北京 100015 摘 要：针对当前固有的数据存储结构和数据读取展示效率难以支撑，大规模建筑信息模型（building information model，BIM）三维数据快速加载与渲染的问题，本文深入研究了模型轻量化和快速渲染技术。针对使用三角化几何描述的 BIM，在最大程度保持模型外观不变的前提下，采用了 Draco 格网压缩算法，通过三角网模型的压缩达到数据逻辑结构轻量化的效果；在处理纹理结构复杂的 BIM 时，保持纹理清晰度的同时，采用 CRN_DXT5 技术，最大限度地压缩纹理数据；对于在外观相似、大量重复但空间位置不同的 BIM 构件，采用几何模型+姿态/位置矩阵的实例化的策略，实现相同几何模型的实例化压缩，大幅降低纹理的存储大小，实现 BIM 三维数据快速加载与渲染。同时，借助 SuperMap iDesktop 平台对优化前后数据源效率进行了验证，结果表明，经过轻量化处理的 BIM 浏览效率得到了大幅度提升。关键词：轻量化技术；BIM；逻辑结构；纹理压缩；实例化 引用格式：宣洁,马亮,张京坡,韩金廷.2023.基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速渲染技术研究.时空信息学报,30(2):304-312 Xuan J,Ma L,Zhang J P,Han J T.2023.Research on BIM lightweight processing and fast rendering technology based on the SuperMap platform.Journal of Spatio-temporal Information,30(2):304-312,doi:10.20117/j.jsti.202302019 1 引 言 建筑信息模型（building information model，BIM）为建筑行业带来了革命性的设计理念。通过以三维方式表达物理和功能特性的信息，为众多领域引入了崭新的可视化效果。其三维信息表达方式在各个应用领域产生了深远的影响，尤其为建筑行业带来了更具前瞻性和可持续性的设计与规划方法（严昱欣，2020；李山等，2021；王浩勇等，2022）。对计算机运算能力要求较高，限制了 BIM 的应用（陈科等，2022）。尤其是在智慧城市这一应用领域，针对城市三维建筑模型的数据量越来越大、增长速度越来越快、可视化及加载渲染需求越来越高（刘三玲和叶家成，2019；田金瑾，2019；白雪 等，2020）。在现有运行环境下，目前数据固有的存储结构和数据的取样展示效率，难以支撑城市三维模型中大规模 BIM 快速加载与渲染应用（江凯等，2021；周相等，2022；林晓桐，2022）。主要的问题在于，其基本组成部分是各种模型组件，而其几何特征十分丰富，对象之间的关系复杂且数据量庞大，因此，对 BIM 中当前应用阶段无关的数据进行轻量化处理变得尤为重要（De Gaetani 等,2020；戴晶，2022）。这种处理需要有效地减小模型的体积，使得 BIM 数据更加轻便且响应更迅捷。轻量化处理技术需要解决的问题主要有：如何适合于大多数 BIM 文件格式，如 Revit、Bentely、Navisworks、Sketchup.obj、3dmax、FBX 等（王坭等，2021；吴霞，2021）；如何对模型几何结构 宣洁 等：基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速渲染技术研究 305 进行轻量化处理（操锋等，2020；王宏莹，2021；徐凯，2021）；如何在纹理层面对模型进行轻量化，提高可视化的速度（安指扬，2021；孙源等，2021）；如何对模型中大量重复但空间位置不同的 BIM 构件进行模型加载速度的提高（袁思林，2022；菅云硕等，2023）。综上所述，为了达到 BIM 三维数据的高效服务和快速浏览的目的，本文提出使用数据逻辑结构轻量化算法、纹理数据压缩算法和实例化压缩算法三种策略，实现对 BIM 三维数据快速加载与渲染。采用了 Draco 格网压缩算法，通过对顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和其他通用顶点属性的压缩，在几何结构层面对模型进行了逻辑轻量化处理。此外，还采用了纹理数据压缩算法，对模型进行了排序和组合处理。实例化压缩算法方面，通过将逻辑几何模型+姿态/位置矩阵进行交叉方式存储，实现了相同几何模型的唯一存储；在数据存储时，运用逻辑实例化技术，有效地减轻了显卡的渲染压力，在降低磁盘存储空间的同时还提升了渲染速度和加载效率。这一系列优化措施共同为 BIM 数据快速加载和渲染提供了有力支持。2 BIM 轻量化处理思路 BIM 的轻量化处理策略主要基于 Revit 模型和Bentley 模型，通过 SuperMap iDesktop 平台将其转换为通用空间数据库扩展（Udbx）格式的模型。在此 过 程 中，借 助 了 RevitAPI、RevitNET 和Bentley.IModelIPC 等工具，用于解析和处理 BIM 中的几何体和属性，BIM 轻量化关键策略主要包括数据结构的优化存储、纹理结构的优化存储和相同几何模型实例化渲染三种方式，如图 1 所示。图 1 BIM 的轻量化处理策略 Fig.1 Lightweight processing scheme for BIM 3 BIM 三维数据轻量化处理技术 3.1 结构压缩技术实现 BIM 的轻量化处理 在几何结构层面，对 BIM 几何结构进行轻量化处理：首先，对模型结构化要素进行识别，包含面结构要素、线结构要素等，定义结构化要素的特征属性；然后，将 BIM 处理成多边形结构和三角网结构，每个构件采用三角网进行表达。基于实际结构要素的识别特性，采用 Draco 格网压缩算法来优化参数化的 BIM。在三角化过程中，引入不同细节层次的三角网，以适应模型的复杂性。通过模型简化技术，运用基于三角面片的自适应方法对模型中的三角面进行排序，剔除面积较小且不影响整体结构的三角面片，从而几何形体的面片数量得到有效减少，实现三角网的简化，确保模型的性能。为了保持重要的特征，构建不同细节层次的模型，通过对三角面片密度进行计算，并采用标准化处理的方法，实现模型的自适应简化。通过模型面片数量除以其在模型轴向包围盒三个方向上的正投影像素数量之和，即 xyzSppp （1）式中，S 为模型面片数量；px，py，pz分别为模型在其轴向包围盒三个方向上的正投影像素数量；为306 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(2)模型的面片密度。对所有模型的三角面片密度进行标准化处理，形式如下：minmaxmin0(0.25),0.250,0.25Cr （2）式中，为三角面片密度；min为三角面片最小密度；max为三角面片最大密度；为标准化后的三角面片密度值，0,1；C0为常数，根据实际情况确定其值；r 为模型的三角面片简化率。经计算得出结论：模型中三角面片密度高的部分，其可简化程度也较高；对于面片密度低于一定数值的区域，简化率被设定为 0，即不进行简化。因此，为每个模型生成指定的简化率（或者说精度），以实现模型的自适应简化。数据结构轻量化效果，如图 2 所示。图 2 数据结构轻量化效果 Fig.2 Lightweight effect of data structure 原生构建的细节层次（level of detail，LoD）模型，不仅可以更好地轻量化数据，还可以保留三角网的拓扑关系。三维体数据模型是通过高精度的、拓扑闭合的三角网曲面界定了一个均质的实体空间。该实体空间的三角网曲面边界是一个有向的、封闭的二维流形，其拓扑关系采用半边数据结构（half-edge data structure，HDS）表达。半边数据结构是一种以边为中心的数据结构，如图3 所示。每一条边都是由两条方向相反的半边组成，每条半边中存储一个入射顶点和入射三角面。如果边的一个半边是边界半边，则该边是边界边；如果曲面不包含边界半边，则曲面是拓扑闭合的。一般来说，半边的方向是逆时针的，因此面的法向量是指向外部的（遵循右手定律）。图 3 半边数据结构图示 Fig.3 Diagram of half-edge data structure 在结构存储上，对 BIM 三维数据结构组织采用内外分离、地上地下分离的方式进行。（1）内外分离。将所有建筑的外壳对象，整理到一个图层中；再将所有建筑的内部结构对象整理到另一个图层中。通过设置图层的可见距离，在远处观察时，只加载建筑外壳的数据；进入到建筑内部时，再加载内部结构的数据。例如，建筑外轮廓图层包括墙、窗、屋顶等对象；建筑内部结构图层包括家具、结构连接、天花板、楼板边缘、卫浴装置、墙饰条等对象。（2）地上地下分离。将地上部分与地下部分的模型分离开来。通过开关按钮等控制方式，实现只加载需要观察的数据部分。例如，地上部分包括地上管道、地上管件、地上软管；地下部分包括地下管道、地下管件、地下软管。在模型加载过程中，运用 LoD 图形调度技术，使模型的显示随着视野的远近而自动变化。同时，结合 BIM 的数据量进行了模型缓存的优化调度。这意味着，距离观测点越远，模型显示的细节程度就会逐渐降低，从而实现了对资源的高效利用。为了进一步提升模型浏览效果和显示效率，采取了以下策略：设定模型图层的显示渲染模式，通过设定不同的显示渲染模式，能够根据需要显示模型的不同部分，从而实现更灵活的可视化；设定加载模 宣洁 等：基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速渲染技术研究 307 式和加载优先级，通过设定加载模式和加载优先级，确保模型在加载时能够更高效地呈现，提升用户体验；控制图层的最大和最小可见高度，设置了图层的最大和最小可见高度，使得在特定高度范围内，只显示特定图层的内容，进一步提升了显示效果。综上策略，有效地提高了模型浏览时的效果和显示效率，为用户呈现更流畅和精确的可视化体验。3.2 纹理压缩技术实现 BIM 的轻量化处理 针对纹理层面的模型轻量化，首先对纹理布局进行优化，充分利用纹理空间，减少冗余；然后，对纹理分辨率进行控制，实现纹理文件的压缩。借助模型展示平台的特性，通过相应的压缩算法，对原有的纹理压缩文件进行二次压缩。在保持纹理清晰度的前提下，最大限度地对纹理进行压缩，以减小其文件大小。此外，在一定程度上牺牲了少量纹理清晰度，以获得更显著的压缩效果。由于 BIM 在展示时需要转换为三角格网，纹理压缩也需要对几何模型的三角格网存储进行简化。通过对格网顶点法向量的存储简化和三角格网点线面的存储优化，有效降低了三角格网的存储空间，进而减少了整体几何模型的体积。通过综合应用这些优化方法，在不损害纹理清晰度的情况下，实现了模型的轻量化。在展示 BIM 数据时，应用 CRN_DXT5 纹理轻量化压缩技术，可提升解压速度，大幅度减小纹理的存储空间，降低显存占用和数据请求时间。这项技术通过对合并后的纹理进行压缩，将其以二进制方式写入 DXT 格式中。其核心思想是将每个 4 像素4 像素的数据块压缩成一个 64 或 128比特（bit）的数据块，DXT1DXT5 共 5 种压缩纹理格式。DXT1 以每 4 像素4 像素的数据块为一个压缩单元，其压缩后的像素数据块包含 2 个16 bit 的红绿蓝（red green blue，RGB）色彩模式和 16 个 2 bit 索引，具体如图 4 所示。DXT2 和 DXT3 格式能够更准确地表现具有复杂透明度信息的贴图。这两种格式使用显式的Alpha 通道来表达透明度，在 DXT1 中，使用 64 bit数据描述 4 像素4 像素的数据块的颜色信息。DXT2 和 DXT3 中的颜色信息保持不变，而透明度信息通过另附加的 64 bit 数据（每个像素 4 bit）来表示。通常情况下，可以直接对其 Alpha 通道信息进行编码。这样，每个 4 像素4 像素的数据块的总比特数为 128，相当于 8 个字，其中第 03 个字表示透明度信息，如图 5 所示。图 4 DXT1 压缩过程 Fig.4 DXT1 compression process 图 5 DXT2 和 DXT3 压缩过程 Fig.5 Compression process of DXT2 and DXT3 DXT4 和 DXT5 同样用于呈现贴图中复杂的透明信息，但与 DXT2 和 DXT3 不同，DXT4 和 DXT5的 Alpha 通道信息是通过线性插值计算获得的，类似于 DXT1 中颜色信息的处理方式。同样，每个 4像素4 像素的数据块的透明信息占用 64 bit。这64 bit 包含了两个 8 bit 的 Alpha 值和 16 个 3 bit 的索引值。每个像素的 3 bit 索引可以表示 8 种不同的透明状态。DXT4 和 DXT5 使用了两种插值方法：一种用于完全透明和完全不透明的状态；另一种仅在给定的极端值Alpha_0和Alpha_1之间进行插值。区分这两种插值方法的方式是通过比较 Alpha_0 和Alpha_1 的大小来实现的。如果 Alpha_0 大于Alpha_1，则通过插值计算得到剩余的 6 个中间Alpha 值。反之，如果 Alpha_0 小于等于 Alpha_1，则只计算 4 个中间 Alpha 值，将 Alpha_6 直接赋308 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(2)值为 0，Alpha_7 直接赋值为 255。压缩效果如表 1所示。表 1 压缩效果 Tab.1 Compression effect 字符码 说明 预乘透明度 压缩比 纹理类型DXT1 1bit Alpha/Opaque 不适用 61 不透明DXT2 Explicit alpha 是 41 锐化透明DXT3 Explicit alpha 否 41 锐化透明DXT4 Interpolated alpha 是 41 渐变透明DXT5 Interpolated alpha 否 41 渐变透明 通过 CRN_DXT5 纹理压缩技术，可减少纹理的存储空间，降低了显存占用和数据请求时间，提升了数据解析和加载渲染的效率。这一优化措施不仅减少了磁盘存储空间的使用，还提升了渲染速度和加载效率，同时，相较于轻量化之前，帧率得到了提升。3.3 实例化技术实现 BIM 的轻量化处理 针对 BIM 数据中同一个模型放置在不同位置或以不同姿态摆放的情况，使用“族”的模式对相同参数集或图形的相似性模型进行实例化技术存储，采用几何模型+姿态/位置矩阵的方式，实现相同的几何模型只存储一次，减少磁盘存储空间。绘制时也可采用实例化技术，减少显卡的渲染压力，提升渲染效率。实例化技术是在三维场景中同一个模型放置在不同位置或以不同姿态摆放时，或者是有共用次数成百上千的对象，它们具有实例化信息，如螺栓、螺母、铁轨枕木、电杆、绝缘子串等，通过几何模型与姿态/位置矩阵的联合存储方式，成功地实现了相同的几何模型只需存储一次，并将其作为一个图层处理。在绘制过程中，采用实例化技术，有效减轻了显卡的渲染负担，同时在减少磁盘存储空间的同时，显著提高了渲染效率。实例化技术实现 BIM 的轻量化处理，对 BIM性能进行了优化，解决了精细化 BIM 在大场景展示时占用资源浪费、加载卡顿等问题，最大限度地优化了系统资源占用，提高整个城市级场景的加载速度，满足在不同终端应用系统进行数据传输和分析的性能需求。例如，在一座房屋中存在大量相同的“门”对象的情况，通过运用实例化渲染技术，只需绘制一个“门”对象，并在需要的位置进行实例化，从而有效减轻了显卡和内存等方面的负担，如图 6 所示。这一优化方法不仅提高了城市三维场景的性能，还显著降低了资源的消耗。图 6 实例化技术实现 BIM 的轻量化处理 Fig.6 Instantiation technology for achieving lightweight processing of BIM 4 基于 SuperMap iDesktop 平台实现BIM 轻量化处理实例 采用 Arch Link Model 示例数据作为主要数据源进行测试。该数据全域面积为 87.5 km，主体建筑面积约为 3.25 km。原始数据为 13.6 MB，通过三角格网导出后的数据大小为 66.1 MB，多边形导出后的数据大小为 104 MB。数据主要由三部分组成：第一部分为建筑外数据，主要有地形与植物；第二部分为建筑主体数据，主要有楼板、结构柱等；第三部分为建筑内数据，主要有门、窗、家具等。导出后的数据集主要存储了原始数据的属性、空间信息与模型信息。属性主要为原始数据所带有的属性字段，以属性表为载体进行展示；空间信息主要为原始数据的对象类型、长度、周长、体积、面积及外接矩形参数；模型信息为顶点、三角面、模型材质及 LoD 层级。根据实际需求，在将 BIM 实例数据（图 7）导入 CIM 平台之前，采取了不同程度的轻量化操作，以实现模型的高效加载。具体而言，对模型的某些骨架进行了删除或简化，从而达到了 BIM 数据的高效加载目标。SuperMap iDesktop 为此提供了多种BIM 轻量化方式，包括提取外壳（将外壳与内部分离）、三角网简化、子对象简化（删除）、删除重复顶点、计算法线（删除）、模型拆分和模型合并等 宣洁 等：基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速渲染技术研究 309 多种实用功能。通过以上多种轻量化手段的综合应用，成功地实现了对海量 BIM 数据的高效加载和平滑浏览。这些操作不仅有助于提升系统性能，还保持了模型的核心信息，确保了加载后的数据仍然能够准确呈现 BIM 的重要特征。图 7 BIM 的实例数据 Fig.7 Instance data of BIM 4.1 BIM 数据结构轻量化测试 通过对导出为三角格网或者多边形格网的数据，设置模型精细程度，模型数据的顶点数与面数进行调整，对导出数据进行结构轻量化，顶点数与面数会相应减少，可以根据用户实际需求对模型精细度进行调整。表 2 为将示例数据调整模型精细程度参数为 0.8，导出为多边形格网与三角格网后，选取数据中的部分模型数据的顶点个数、三角面数对比。由表 2 看出，对于栏杆扶手、结构柱这样的圆管、圆柱数据，导出为三角格网时顶点个数与三角面数大幅下降，是结构轻量化的表现。对于植物、窗户等较复杂对象，也可以导入 UDB 后，在 iDesktop 或 iDesktopX 上用“三角网简化”功能，对三角面数与定点数按比例进行数据结构轻量化。进行 30%的三角网轻量化操作后，对比细节如图 8 所示：（a）为轻量化前的建筑框架原始数据，共 27028 个顶点、29340 个三角面；（b）为轻量化后，共 914 个顶点、1644 个三角面。可以看出轻量化后可视化效果并无明显差别。表 2 BIM 结构轻量化处理策略 Tab.2 Lightweight processing strategy for BIM structure 数据名称三角格网顶点个数三角格网三角面数多边形格网顶点个数 多边形格网三角面数模型编号地形 104 100 54 50 1 建筑地坪24 44 72 44 1 停车场24 12 8 12 11 植物 1094 1082 1094 1082 38 楼板 168 148 192 148 16 墙 24 12 24 12 96 幕墙嵌板24 12 24 12 647 屋顶 240 142 240 142 3 结构柱74 66 290 468 18 门 56 68 120 68 40 窗 152 108 168 108 8 天花板48 28 48 28 20 幕墙竖梃8 12 24 12 439 楼梯 2152 1648 3080 1648 1 栏杆扶手696 1280 28836 31768 1 家具 1164 1457 2064 2066 26 结构框架24 12 28 16 5 常规模型208 128 1575 2661 37 楼板边缘192 96 192 96 1 照明设备164 160 216 164 5 环境 306 302 306 302 3 橱柜 36 20 36 20 1 专用设备8 12 24 12 2 4.2 纹理压缩技术实现BIM 的轻量化处理结果对比 在 SuperMap iDesktop 中，通过对工具参数HighQuality 分别设置为 true 和 false，分别生成多边形格网和三角格网两种类型的 UDB 数据，测试使用DXT和CRN_DXT5两种纹理压缩格式后的缓存文件大小。除了纹理压缩格式外其余参数均为默认，经过纹理压缩处理后，BIM 中各个要素的数据量得到了压缩，如表 3 所示。三角格网 UDB 原始数据为 66.1 MB，对其进行测试：分别将所有数据进行 CRN_DXT5 压缩后，数据总大小为30.4 MB，压缩率约为54.01%；进行DXT压缩后数据大小为 46.9 MB，压缩率约为 29.05%，如表 4 所示。多边形格网 UDB 原始数据为 104 MB，对其进行测试：分别将所有数据进行 CRN_DXT5 压缩后为 35.2 MB，压缩率约为 66.15%；DXT 压缩后数据大小为 48.4 MB，压缩率约为 53.46%。总体上，CRN_DXT5 比 DXT 压缩方法效果更好。310 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(2)图 8 BIM 数据结构轻量化处理前后可视化效果对比 Fig.8 Visual comparison of lightweight processing of BIM data structure before and after 表 3 SuperMap iDesktop 平台中 BIM 经过纹理压缩之后的结果 Tab.3 Results of BIM after texture compression in SuperMap iDesktop platform 三角格网 CRN_DXT5 数据大小 DXT 数据大小 多边形格网 CRN_DXT5 数据大小 DXT 数据大小 地形 1.21 MB 1.22 MB 地形 1.11 MB 1.29 MB 建筑地坪 15.3 kB 15.3 kB 建筑地坪 14.4 kB 14.4 kB 停车场 100 kB 100 kB 停车场 96.6 kB 96.6 kB 植物 3.49 MB 3.49 MB 植物 3.49 MB 3.49 MB 楼板 989 kB 1.93 MB 楼板 1.92 MB 1.92 MB 墙 2.35 MB 4.31 MB 墙 2.87 MB 4.83 MB 幕墙嵌板 1.54 MB 2.64 MB 幕墙嵌板 1.43 MB 2.54 MB 屋顶 221 kB 402 kB 屋顶 215 kB 397 kB 结构柱 2.4 MB 4.54 MB 结构柱 2.95 MB 5.1MB 门 3.31 MB 6.24 MB 门 3.05 MB 5.77 MB 窗 685 kB 1.25 MB 窗 315 kB 574 kB 天花板 912 kB 1.48 MB 天花板 896 kB 1.46 MB 幕墙竖梃 977 kB 977 kB 幕墙竖梃 859 kB 859 kB 楼梯 9.32 kB 1.37 MB 楼梯 1.92 MB 1.92 MB 栏杆扶手 3.17 MB 3.17 MB 栏杆扶手 6.45 MB 6.45 MB 家具 5.17 MB 7.55 MB 家具 4.38 MB 6.35 MB 结构框架 1.52 MB 2.36 MB 结构框架 1.18 MB 2.02 MB 常规模型 1.06 MB 1.58 MB 常规模型 1.87 MB 2.34 MB 楼板边缘 107 kB 202 kB 楼板边缘 106 kB 202 kB 照明设置 1.01 MB 1.3 MB 照明设置 932 kB 1.12 MB 环境 68.9 kB 68.9 kB 环境 68.9 kB 68.9 kB 橱柜 175 kB 324 kB 橱窗 91.6 kB 167 kB 专用设备 53.2 kB 53.2 kB 专用设备 31.9 kB 31.9 kB 墙饰条 121 kB 121 kB 总计 30.4 MB 46.9 MB 总计 35.2 MB 48.4 MB 宣洁 等：基于 SuperMap 平台的 BIM 轻量化处理及快速渲染技术研究 311 表4 SuperMap iDesktop平台中BIM经过纹理压缩前后的压缩效果对比 Tab.4 Compression effects comparison of BIM models in SuperMap iDesktop platform before and after texture compression 数据名称 压缩处理方式 原始数据 大小/MB 压缩后数据大小/MB 压缩率/%三角格网 CRN_DXT5 66.1 30.4 54.01三角格网 DXT 66.1 46.9 29.05多边形格网 CRN_DXT5 104 35.2 66.15多边形格网 DXT 104 48.4 53.46 将压缩后的纹理数据生成缓存后，还可以一次性将所有的数据生成缓存时采用顶点优化方式进行压缩，由表 5 可以看出，在生成缓存时勾选顶点优化后也会进一步压缩数据大小。表 5 缓存数据顶点压缩前后对比效果 Tab.5 Comparison effect of cached data before and after vertex compression 数据名称 压缩处理 方式 原始数据大小/MB 是否压缩顶点 压缩后数据大小/MB压缩率/%三角格网 CRN_DXT5 66.1 MeshOpt 46 30.45三角格网 CRN_DXT5 66.1 否 48.2 27.08三角格网 DXT 66.1 MeshOpt 46 30.41三角格网 DXT 66.1 否 46.9 29.05多边形格网 CRN_DXT5 104 MeshOpt 47.6 54.23多边形格网 CRN_DXT5 104 否 48.2 53.65多边形格网 DXT 104 MeshOpt 47.4 54.42多边形格网 DXT 104 否 48.4 53.464.3 数据实例轻量化测试 对于 BIM 中几何形态相同的数据，如门、窗、门柄等，可以采用在 BIM 数据转换为 UDB 时进行数据实例化，在属性骨架信息中查看数据的共用次数。对原始数据进行实例化处理，生成场景缓存使用重复贴图打组，共用次数越多，越会减少数据的大小。对于如盾构段、螺栓、螺母、铁轨枕木、电杆、绝缘子串等对象共用次数很多、类型少的数据，可以在 SuperMap iDesktop 中的三维数据生成缓存点集生成缓存外挂模式，达到数据轻量化的目的，如图 9 所示。缓存数据在前端加载与绘制时，对性能需求更小，这样可以节约资源给更多的数据，渲染效果就更好，进一步提升数据展示性能。5 结 论 本文基于数据结构存储优化、纹理数据压缩及实例化模型优化显示三个方面，详细介绍了 BIM 轻量化处理和渲染的关键技术，并利用SuperMap iDesktop平台进行了模拟测试。结果表明，在保持模型精度的前提下，实现了对原始BIM 文件高效的轻量化处理，从而提升了三维模型的渲染效率。这一优化手段解决了智慧城市建模过程中普遍存在的问题，如大数据量BIM 加载缓慢、浏览卡顿等。SuperMap iDesktop 平台的应用进一步提升了用户的使用体验，并扩展了平台的适用性。本研究成果不仅能够持续地为城市三维模型的 BIM+GIS 模型整合服务提供支持，还将为各类实际建筑工程智能化服务提供关键的技术支持，从而推动智慧城市建设的发展。图 9 实例化轻量化处理策略数据共用次数设置 Fig.9 Data sharing frequency setting for instantiation-based lightweight processing strategy 312 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(2)参考文献 安指扬.2021.建筑信息模型的轻量化研究与应用.硕士学位论文.邯郸:河北工程大学 白雪,任晨宇,朱超平.2020.BIM 模型在信号运维系统中的轻量化研究.铁道通信信号,56(5):52-54,58 操锋,张海兵,段高博.2020.BIM 模型轻量化问题研究.中国管理信息化,23(2):79-80 陈科,张力,管林杰,严亚敏,李伟哲.2022.考虑几何特征的 BIM模型轻量化方法研究.人民长江,53(2):209-213 戴晶.2022.基于 WebGIS 的 BIM 模型轻量化方法.信息与电脑(理论版),34(20):7-9 菅云硕,范文杰,许海丰,李扬.2023.铁路工程 BIM 模型轻量化技术研究.铁道运输与经济,45(5):99-104 江凯,余芳强,高尚,宋天任,彭阳.2021.轻量化 BIM 模型的数据集成和模型交互方法研究.中国图学学会建筑信息模型(BIM)专业委员会.第七届全国 BIM 学术会议论文集.上海:中国建筑工业出版社数字出版中心 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compression,model texture compression,and instance display.For BIM models represented by triangulated geometries,the optimization revolves around minimizing the number of triangular patches without altering the models appearance.The Draco mesh compression algorithm is used to compress the triangular mesh model and achieve lightweight data logical structure technology;In the case of intricate textured BIMs,an approach is adopted to maximize texture compression while m