顧及不動產權籍的房產模型聚合與分割方法

侯 岳，盧小平，肖 鋒，張立朝

(1. 河南省測繪工程院，河南 鄭州 450003； 2. 河南理工大學礦山空間信息技術國家地理信息局重點實驗室，河南 焦作 454003)

顧及不動產權籍的房產模型聚合與分割方法

侯 岳1，盧小平2，肖 鋒1，張立朝1

(1. 河南省測繪工程院，河南 鄭州 450003； 2. 河南理工大學礦山空間信息技術國家地理信息局重點實驗室，河南 焦作 454003)

提出了根據宗地范圍線、分層分戶圖及戶型對房產模型進行細化和分割方法，研發了顧及不動產單元權籍屬性的房產單元的橫、縱向分割技術及基于相同權屬的聚合技術，形成了從數據采集、數據建模到模型與權籍關聯的一整套生產技術流程。采用MD5建立的房屋三維模型與權屬信息自動關聯技術，具有三維模式下現有二維地圖無法實現的空間分析等功能，實現了各類三維數據的綜合可視化和融合分析，為三維不動產權屬管理提供更直觀的輔助決策支持。

房產模型分割；房產模型聚合；不動產權籍；屬性關聯

建立和實施不動產統一登記制度是當前我國實施機構改革和轉變政府職能的一項重大改革任務，也是全社會高度關注的一項工作。隨著經濟與社會的發展，對土地的需求量越來越大，土地分層次利用的問題也日益突出[1-4]?，F有的不動產權屬管理主要是利用二維圖形方式表示房地產的位置和結構，是真實空間在二維平面的符號化表示，存在數據簡單、信息含量少、缺乏關聯性等不足，僅能體現房屋在圖上的位置及周邊地形地物分布，空間表現和分析能力存在局限，無法直觀地獲取房屋在立體上的感官效果[5-7]，難以滿足三維不動產權籍劃分和管理需求。因此，研究基于地圖數據快速構建房屋三維模型方法，并在虛擬世界中建立“真實的三維場景”，直觀展示周邊真實環境狀況，對三維不動產登記的精細化管理具有重要意義和實際價值。

針對面向權籍信息管理從平面向立體化發展的需求，本文研發了顧及不動產單元權籍屬性的房產單元的橫、縱向分割技術及基于相同權屬的聚合技術，形成了從數據采集、數據建模到模型與權籍關聯的一整套生產技術流程[8-9]；基于MD5加密技術使不動產三維模型與權屬信息自動關聯，具有現有二維地圖無法實現的空間分析等功能；在對基礎信息和動態信息的歸集與整合基礎上，實現各類三維數據的綜合可視化和融合分析等，突破了空間信息在二維平面中單調展示的束縛，為信息判讀和空間分析提供更好的技術途徑，為不動產權屬管理提供更直觀的輔助決策支持。

1 顧及權屬的房產模型聚合技術

一般房屋三維建模時，并未對模型中數據結構組織進行處理，多數情況下是將一個面片作為單獨的數據單元對象。但在不動產權屬信息管理中，多個房屋可能屬于同一個產權人，這就需要將這些房屋模型合并成一個對象，有時則需要將一個對象的多個房屋進行拆分。因此，現有的面片結構房屋模型難以滿足房屋三維產權權屬信息管理的需求，必須研究建立模型數據進一步加工處理的技術體系。

本文以3ds Max軟件為開發平臺，基于MaxScript腳本語言建立了一種結合宗地范圍線對房屋模型自動合并拆分技術方法，并研發了相應的軟件系統。該方法可根據最新的地籍宗地圖數據將建(構)筑物三維模型和宗地范圍線加載到同一三維場景，并通過房屋模型和宗地范圍線將同一宗地范圍線內的房屋模型合并為一個整體；對于跨兩個及以上宗地范圍線的房屋模型，則按照宗地范圍拆分為多個對象。如圖1—圖2所示。

圖1 合并前的房產模型

圖2 合并后房產模型

2 基于分層分戶圖的室內外模型分割技術

使用大比例尺DLG作為底圖對樓房進行三維建模，只能顯示建(構)筑物的外部形狀，但無法表示內部每層、每戶的細節信息。為滿足三維不動產權屬信息管理需求，需要將原有的建模數據進行改進和進一步處理，并根據戶型對建(構)筑物進行分割、細化。

本文開發了基于分層分戶圖的室內外模型細化技術，可將整棟建(構)筑物模型按照樓層高度分割為若干個單獨的樓層，并將每棟樓房的平面分戶圖加載到三維模型場景，從而實現每棟樓房分層分戶模型的細化和分割。對房屋模型進行橫向分割時，先選中場景中所有縱面，依次遍歷并獲取各片面頂點的最大和最小高程值Zmax、Zmin，則樓層數為

(1)

將所有大于Zmin頂點的高程值統一設為Zmin+3，然后將此面模型向上復制n個即可完成橫向分割。因此，確定縱面和樓層數是需要解決的技術難點。縱面的確定需要考慮多種情況，對于頂點數為4個及以上的垂直面片模型，采用相互頂點間叉乘全都等于0的面模型進行確定；對于含有門面房的低層樓則按照最大、最小值的差值及UVW修改器vtitle的大小來確定。

對房屋模型進行豎向分割需要根據房屋的立面模型和分戶圖，關鍵是豎分面及其所對應的豎分點位，從而確定切片平面。具體實現步驟為：首先選取分戶圖各個線段的共同點作為遍歷點集，然后選擇滿足高度在一層以上的豎分面，并垂直于地面且頂點數為偶數的豎分面模型。豎向切分前、后的模型如圖3和圖4所示。

圖3 分割前房產模型

圖4 分割后房產模型

3 三維數據與房產登記信息的自動關聯

為實現房屋三維模型單元與不動產屬性信息的關聯，本文在模型數據加工過程中賦予每個模型一個唯一標識ID，即對房屋模型進行“身份認證”。根據模型的ID可將建(構)筑物模型與不動產權屬信息進行關聯，以便在程序中方便調用，具體技術流程如圖5所示。

圖5 模型屬性關聯技術流程

鑒于房屋模型數據量大，為保證每個模型具有唯一的ID，需要根據每個模型的地理坐標和樓層等位置信息確定其ID。由于這些數據生成的字符串長度差別大、格式混亂，不利于管理和查詢。MD5算法可保持信息傳輸的完整性和一致性，具有計算簡便、抗修改性及強抗碰撞性等特點，因此利用MD5算法生成長度固定且唯一的字符串作為ID[10-11]，在確定合適字符串長度的同時保證了每個模型ID的唯一性。本文基于3ds Max平臺研發了提取模型坐標信息、轉化為字符串的程序，并利用MD5算法將坐標字符串轉化為固定長度且唯一的字符串作為模型對象的ID，記錄在數據表中，通過關系表達實現與權屬信息關聯(如圖6—圖8所示)。

圖6 建筑物三維模型點擊查詢

圖7 建筑物三維與屬性信息關聯

圖8 房產信息瀏覽

4 結 語

本文通過產學研長期密切合作，提出了根據宗地范圍線、分層分戶圖及戶型進行模型細化和分割方法，可為三維不動產權屬管理提供技術支持；研發的三維房產模型與屬性信息關聯技術，通過空間條件約束下多權屬一體化分析，可有效消除同一空間范圍內多產權之間的矛盾。該成果創新了現有的二維不動產登記模式，不僅使立體上的感官體驗得到改善，更拓展了空間表現和分析能力。

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AggregationandSegmentationofBuildingModelConsideringPropertyRights

HOU Yue1，LU Xiaoping2，XIAO Feng1，ZHANG Lichao1

(1. Surveying & Mapping Engineering Institute of Henan Province, Zhengzhou 450003,China； 2. Key Laboratory of Mine Spatial Information and Technology of NASMG, Jiaozuo 454003, China)

This article presents a method about aggregating and segmenting the building model which based on cadastral range, door model. Developing the technology which segmenting real estate model in vertical and horizontal, and aggregating real estate model based on the same property rights. Forming technology in the manufacturing process which start from collecting data, building model date and relating property rights. Using the technical of MD5 to be related the real estate model and property rights, implements the comprehensive of all kinds of 3D data visualization and dissolve analysis, which provides more intuitive decision support in 3D real estate property rights management.

building model segmentation; building model aggregation; real estate property rights; relating property rights

侯岳，盧小平，肖鋒,等.顧及不動產權籍的房產模型聚合與分割方法[J].測繪通報，2017(11)：115-117.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0359.

P208

A

0494-0911(2017)11-0115-03

2017-01-07

2016年國家重點研發計劃(2016YFC0803103)

侯 岳(1984—)，男，碩士，工程師，主要研究方向為測繪科學與技術。E-mail：3519206@qq.com

盧小平