袁旸洋
谈方琪
樊柏青
成玉宁*
人与自然和谐共生是美丽中国的本质内涵，也是生态文明建设的核心。新时期美丽乡村建设应将乡村作为一个有机的整体，构建全要素、多层级的乡村生命共同体，重塑和谐美好的乡村人地关系，实现乡村社会经济的可持续发展。党的十八大以来，强调统筹“山水林田湖草”系统治理，加快推进国土空间基础平台的建设，建立全国国土空间规划“一张图”，通过坐标一致、边界吻合、上下贯通的多层级数字化信息，实现规划成果的管理及国土空间的管控[1]。乡村占中国国土面积94%以上[2]，是国土空间管控的重要主体。在数字中国建设和乡村振兴背景下，乡村的建设与发展趋于数字化与智慧化。2018年1月2日，《中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见》提出了实施数字乡村战略。整合乡村景观多源数据，实现数字化特征识别、空间管控与生态治理是数字乡村建设的重要内容。
现有的多源数据融合与数字化模型构建多属于城市领域，如依据特定目标进行信息挖掘和融合分析[3-4]，或涉及城市管理运维、城市空间评价等[5-7]。围绕乡村的研究集中于建筑信息模型(Building Information Model，BIM)在居住建筑中的应用[8-10]，而针对乡村景观的研究与应用较少。在技术层面，乡村领域的研究大多关于数字孪生技术，聚焦于倾斜摄影、三维扫描在古建筑、古村落等乡村聚落建模中的应用[11-12]，面向乡村景观全要素的研究有待拓展，针对性的技术与方法也需要厘清。乡村与城市类似，具有复杂的人工要素与自然要素。我国乡村面积广袤，对应于生产、生活与生态空间的乡村景观信息丰富、数据量庞大，全要素数字化模型的构建研究亟待开展，以实现乡村景观信息的识别、集成与融合，提升保护、规划与管控乡村景观的科学化、精准化与高效化。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程[13]。数字孪生的概念最早可以追溯至2002年，出现于产品全生命周期管理(Product Lifecycle Management，PLM)之中[14]。随着数字孪生技术的兴起与发展，各行业各领域都已开展相关的理论和应用探索。在建筑行业中，基于既有建筑信息模型的理论与技术，将数字孪生作为一种未来场景，参与建筑管理运维[15-16]。BIM技术为实现数字孪生奠定了良好基础，也将数字孪生的研究引入城市建设与管理领域[17]。数字孪生在我国的城市规划实践中率先开展了探索，通常以交互平台的方式呈现实时3D和4D数据，反映城市环境及其变化，展现了广泛的应用前景[18]。一方面，从国家层面确定了数字孪生是构建城市信息模型(City Information Model，CIM)的基本技术，全国各地积极开展了CIM基础平台的研发[19-21]；
另一方面，数字孪生也从纯粹的城市形态模仿转向参与基础设施建设管理、人口管控、交通组织、市民互动等多类城市运维和治理环节[22-24]。
虚实映射是数字孪生的基本特征，表现为物理实体和数字孪生体的双向映射。数字孪生体是实现数字孪生的重要基础，具有交互性、动态性、实时性和历时性的特点。交互性体现于数据在物理实体与数字孪生体间的双向流动；
动态性是指数字孪生体不仅仅是对物理实体的高保真虚拟化，更重要的是反映其实时更新和动态演化过程[25]；
实时性是由于数字孪生体是物理实体现实状态的同步映射，物理实体的所有变化过程均通过数据“投射”于“孪生体”；
历时性表现数字孪生体对应于物理实体全生命周期的过程记录，从理论上看即使物理实体消亡，数字孪生体仍可在数字虚体中实现长久的存在。
数字孪生体建构于数字空间中，是对物理实体全要素信息的映射。乡村的数字孪生体即为乡村的物理实体在数字空间的虚拟映射。它能够支持规划、建设与管控等多类乡村景观服务，影响乡村物理实体的更新、变化与发展，并产生新的动态服务数据映射于全要素数字化模型(图1)。乡村景观全要素数字化模型是乡村数字孪生体的重要组成部分。其中，“全要素”体现为“所有”的信息，是乡村景观本身固有的以及能为外界感知的所有信息的总和[26]；
“数字化”指的是对乡村景观物理实体的全生命周期中一切信息的数据化管理与数字化呈现。基于数字孪生技术构建的乡村景观全要素数字化模型是针对乡村景观的“孪生体”，作为“基础模型”不但可支持乡村景观全生命周期、全流程信息化管理，而且能够面向乡村景观规划、设计、建设、管控等各类应用场景。
图1 基于数字孪生技术的乡村景观全要素数字化模型
乡村景观全要素数字化模型需实现地理真实、物理真实、视觉真实，呈现数据的多源异构与空间融合2个特征。数据的多源异构使其在空间中融合具有一定难度，这也是全要素数字化模型构建的难点。
2.1 数据的多源异构
乡村是在特定的自然地理条件下，人类为了生活需求，进行在地性改造后产生的复合综合体[27]。乡村景观的物理实体组成要素包括地形、植被、水体、农田、道路和聚落等，影响要素涵盖气候特征、人类活动、风俗文化，要素的复杂带来了信息繁杂。乡村景观全要素信息的复杂性体现为：多领域、多类型、多来源、多格式、多维度(图2)。“多领域”是由于乡村景观全要素信息涉及气象学、环境科学、生态学、水文学、地理学等多学科领域。“多类型”指的是数量庞大、内容庞杂的乡村景观信息可根据其同质性及预期展现形式进行分类，将其归纳为多类型的数据，用于后续的融合、分析与展示。“多来源”指数据的采集依托于多种获取途径和技术，如航空摄影、卫星遥感及解译、实地测量、人工建模、网络爬取、多媒体采集、实时传感等方式。此外，除了直接采集获得的数据之外，通过分析、评价等方法还可得到二次分析数据。随着科学技术的不断发展和迭代，数据的来源必将更加多样，获取途径也愈加便捷。多种数据获取方式随之带来了数据格式的多样，包括文本、视频、音频、矢量和栅格数据及三维模型数据等格式类型，以及XLS、DOC、TXT、MP3、MP4、JPEG、MXD、SXD、IMG、TIFF、Shapefile等。乡村景观全要素信息的数据“多来源”和“多格式”在某种意义上相伴相生，呈现多源异构的特点。此外，乡村景观信息的展现形式有着多维的空间特征，例如，文本数据不具有空间维度，矢量点为零维空间数据、矢量线为一维空间数据，栅格和矢量面数据多于二维空间中呈现，数字高程模型和倾斜摄影模型是三维的空间数据。而通过传感器、监控摄像机等获取的数据还具有时间维度，能够反映乡村景观物理实体的实时状态。
图2 乡村景观全要素信息的“多领域、多类型、多来源、多格式、多维度”
2.2 数据的空间融合
多源异构数据的空间融合是构建乡村景观全要素数字化模型的关键，需要合理、高效地实现乡村景观海量信息的虚拟映射，并在数字空间中实体化、可视化。由于多源异构数据的复杂性特点，数据空间融合应首先建立数据融合标准，包括数据格式转换标准、属性设置标准、空间定位标准和信息分析标准。另外，需要转换数据的空间维度。从空间属性上看，多源异构数据不仅包括了不具备空间属性的文本与图片数据，而且有大量一维、二维、三维空间数据。同时，还存在由物联网获取的实时更新数据，在空间属性的基础上叠加了时间属性。在数据标准化的基础上，数据空间维度的转换首先完成非空间数据的空间化，即将非空间数据的信息作为属性，与相应图形数据建立拓扑关系。此处的图形数据多为矢量数据，根据非空间数据对应的地理实体差异，其连接的图形数据可分为具有空间位置的点、线、面数据。接下来，将多源的二维空间数据转换至同一空间参考系，并映射至三维基底模型，使数据在三维空间上融合。最后载入实时数据完成全要素数字化模型的四维时空化(图3)。数据的空间融合并不是简单、机械地分层叠加，而应达到数据之间在空间中联动与交互，同一空间位置的所有数据均可同步比较、实时查看。
图3 数据空间融合的逻辑
乡村景观全要素数字化模型依托数字孪生技术构建，分为“数据采集、数据处理、数据库构建、数据融合”4个主要环节(图4)。“数据采集”的主要工作是采用航空摄影、卫星遥感及解译、实地测量、人工建模、网络爬取、多媒体采集、实时传感等多种技术方法获取多源异构数据，作为全要素数字化模型的基础数据。这些多源异构数据的尺度、分辨率、坐标系统、投影参数、比例尺均不尽相同。由此，在“数据处理”环节需要将数据统一标准化，使之能够达到数据库的入库标准。该环节还包含数据清洗、坐标转换、数据叠合、数据分析等具体步骤。数据库具有管理海量多源异构数据的重要功能，是乡村景观全要素数字化模型的重要组成部分。对应乡村景观全要素数字化模型的数据特点与应用场景，数据库按照“标准层、数据层、管理层、服务层”4个层级、“信息整合模块、数据储存模块、数据传输模块和信息处理接口”3个模块与1套接口进行构建。“数据融合”是生成乡村景观全要素数字化模型的关键环节。首先要构建动态三维基础模型，然后建立空间矢量点，完成乡村景观多源异构数据的空间映射。在“数据融合”之后，便得到了乡村景观的虚拟实体，能够与乡村物理实体同步演进。依托软件平台可对乡村景观全要素数字化模型完成加载，并根据管控与服务需求分层、分类调用数据，不仅动态可视，而且支持仿真体验。
图4 乡村景观全要素数字化模型构建方法
常口村位于福建省三明市将乐县，村域面积13.83km2，是全国乡村治理示范村与国家森林乡村。常口村依托金溪流域丰富的水资源优势，呈现“山-水-林-田-村”自然山水格局，用地类型包括水域、农林用地、村庄建设用地等，具有良好的生态基底、山水资源和丰富的景观。本文以常口村为例进行乡村景观全要素数字化模型构建的实践研究。
4.1 数据采集
乡村是进行各类生产、生活活动而形成的人类聚居地[28]，其与城市相同，也是由自然生态圈与人类文化圈交织而成的复合系统[29]。乡村景观中自然系统的生成立足于生态本底，而人为系统的塑造则以满足人们的生产与生活为首要目的，通过对空间形态的营造以满足人群对于功能及体验的需求。因此，乡村景观包含了生态与形态两大类数据信息(表1)。常口村的生态信息主要表征乡村景观的生态特征，根据数据内容分为生态基础数据和生态分析评价数据两大类，分别从客观条件和目标解析两方面描述乡村生态环境。生态基础数据分为三大类：第一类为环境因子，直接反映乡村自然环境状况与生境条件，全面呈现乡村的生态本底，是人类开展各类生产、生活活动的预判前提；
第二类是动植物因子，反映乡村动植物分布情况及活跃程度，有助于动态协调人类及动植物栖息空间，维持乡村生态系统的完整和平衡；
第三类为人类因子，既包括人口结构、人口数量、人口密度等人口构成数据，也涵盖了行动轨迹、人群密度、人类活动强度等反映人类行为活动的数据。生态分析评价数据属于二次分析数据，包括乡村生态适宜性分析评价[30]、乡村生态环境脆弱性评价、乡村生态环境质量评价、乡村生态韧性分析、乡村生态风险评估、乡村生态系统服务价值评估。
表1 常口村的全要素信息分类表征
续表1
乡村景观的形态特征不仅是地理环境、社会经济及文化过程相互作用下人类聚居空间各组成部分的形式体现，还涵盖了其周边的自然空间及景观格局的表征。依据数据内容分为形态基础数据、形态分析评价数据和空间管控数据。其中，空间形态数据能够较好地反映乡村景观整体空间面貌，例如，多波段遥感影像、电子地图等反映乡村二维平面形态，不同精度的点云数据、人工三维模型等则表现乡村三维空间形态。建设活动数据聚焦于人工地理要素，包括聚落建筑、道路网络、交通设施、公共设施等地物的类型、分布。除形态基础数据之外，形态格局、空间句法等形态分析评价数据能够更为深入地解译乡村景观形态特征。在国土空间管控的背景下，生态保护红线、永久基本农田和城镇开发边界是乡村管控中最重要的3条控制线，与行政区域管理边界一起构成空间管控数据的内容。
4.2 数据管理
根据不同的获取技术与方法，常口村多源异构数据包括了航空摄影、卫星遥感及解译、实地测绘、人工建模、网络爬取、多媒体采集和实时传感7种类型(表2)。数据是全要素数字化模型的核心内容，在获取多源异构数据后依据信息分类表征构建了常口村的乡村景观数据库管理层级，分为生态、形态2个子数据库。
表2 常口村多源异构数据分类
将采集得到的常口村乡村景观数据进行清洗、坐标统一与校正，并借助数据建模、图像处理、计算分析、数据整合与分析等方式对原始数据做进一步处理。将数据库通过局域网链接至全要素数字化模型中，保证数据库中数据实时更新后能及时反映于模型。此外，常口村的乡村景观数据库可满足多源异构数据的调取、运算与交换。
4.3 数据融合
乡村景观多源异构数据的空间融合首先需要构建三维基础模型，也就是基底模型。不同于工业制造领域内的数字孪生建模，乡村景观尺度较大、组成要素复杂，进行全场景的精细化三维建模有局限性，由此宜进行多层次精度的建模。电子地图反映基本地物面貌，可作为乡村景观区域的外形视觉特征；
对于乡村中的聚落、农田、林地等复杂场景，则利用三维倾斜摄影模型和全景影像反映精确的三维形态特征；
复杂场景中的建构筑物等关键节点可采用精细化三维建模映射真实物理特征。常口村全要素数字化模型的三维基底模型为天地图实时在线三维地图与三维倾斜摄影模型在同一坐标参考系中的融合。由于天地图实时在线卫星地图会定时更新，因此常口村的三维基底模型具有动态、实时的特点。
在三维基底模型构建的基础上，常口村的乡村景观多源异构数据①的空间融合包括3个关键步骤。第一步，数据的格式标准化和空间参考标准化。先将数据文件格式统一转化为Shapefile(矢量数据)、TIFF(栅格数据)、MP4(视频)、MP3(音频)、DOC(文档)、XLS(表格)；
再进行坐标系的定义、转换，将现有空间数据转换为CGCS2000_3_Degree_GK_CM_117E投影坐标系，由此统一空间参考信息。第二步，数据三维化。将非空间数据作为属性数据，连接图形数据转换为点、线、面空间矢量数据，实现非空间数据的空间化。例如，点位传感器实时数据转换为矢量点，道路的路名、类型、长度等属性数据依托道路中心线映射为矢量线，建筑的业态、层数、权属、风格等属性数据依托建筑基底映射为矢量面。在此基础上采用GNSS技术基于关键校准点进行空间校正及配准，实现多维数据在统一空间参考系中的三维映射与联动。根据常口村三维基底模型获取基本高度，赋予非三维数据以高程信息，实现多维数据在统一空间参考系中的三维映射与联动。第三步，数据时空化。以时间为检索轴集成常口村乡村景观历史数据，同时从物联网数据接口实时获取传感器数据，最终完成模型的四维时空化(图5)。由此，常口村的乡村景观多源异构数据可在同一空间中同时呈现与同步查看。
图5 常口村多源异构数据的空间融合
4.4 数据可视
乡村景观全要素数字化模型人机交互的实现有赖于三维可视状态下的数据协同与融合，包括动态可视、仿真体验两部分。
动态可视指通过连通数据集成中台调用各类乡村景观信息，并利用ArcMap与ArcScene等中介软件平台，根据应用需求对数据进行分析与计算，生成新的数据，在全要素信息模型中进行动态加载与更新，最终可视化呈现。常口村全要素数字化模型的构建实现了多空间维度数据的可视，并且能够在三维状态下同步查看与比较，解决了以往数字化模型中乡村景观要素彼此游离、各类数据缺乏关联、需要在二三维之间反复切换查询的问题。例如，倾泻点(零维)、径流线(一维)等生态数据与土地利用类型(二维)、聚落建筑(三维)等形态数据同时精确叠合在三维空间中，可供多视角、多要素切换查看，实现了乡村景观识别、分析、规划、管控环节中各类数据的协同(图6-1)；
除直接采集获得的生态基础数据之外，生态敏感性分析、生态质量评价等生态分析与评价数据也能够三维可视(图6-2)，不仅丰富了信息展示的类型，而且丰富了数据呈现形式；
通过数据的卷帘查看，有助于乡村景观信息的精准比对(图6-3)；
常口村全要素数字化模型在三维空间中将景观要素的属性关联呈现，如可实现建筑特征、水体特征、植被特征等多种属性信息在三维状态下的可视与查询(图6-4)；
除三维实景模型之外，还可加载典型景观点的360°全景图像、解说导览影音及实时监控画面，全方位呈现常口村乡村景观的实时状态(图6-5)。
图6 常口村全要素数字化模型三维可视下的数据协同与融合
此外，全要素数字化模型是对物理实体的真实映射，因而仿真度高、三维可视，具有实现人机交互仿真体验的优势。常口村全要素数字化模型在构建时还预留了web链接接口，可进一步建立仿真场景模型，借助全息投影、VR仿真等实现三维的沉浸式体验与交互。
乡村景观信息类型复杂、来源多样，如何实现多源异构数据的空间融合，是基于数字孪生技术构建全要素数字化模型的难点。本文从乡村景观信息“多领域、多类型、多来源、多格式、多维度”的复杂性入手，阐述了乡村景观全要素数字化模型的特征，探讨了数据空间融合的逻辑，并针对性地提出了乡村景观全要素数字化模型的构建方法。在常口村的乡村全要素数字化模型构建中，实现了乡村景观生态和形态多维数据的空间融合与动态可视，能够支持多源数据在三维空间中的同步查看与协同分析。该模型以全球实时在线卫星地图作为动态基底地图，具有良好的拓展性，可于同一模型空间中配置和加载全国范围内任意地理位置的乡村景观数据，有助于我国乡村数字孪生体的建设。
乡村景观的全要素数字化模型是乡村数字孪生体的重要组成部分，覆盖了乡村大部分物质空间，由此能够成为乡村各类信息集成共享的基础载体。在今后的研究中，可进一步将“全要素”拓展至整个乡村范畴，如将乡村的社会、经济与文化等要素纳入，实现数字孪生驱动的乡村信息系统集成，探索基于数字孪生的乡村信息模型(Rural Information Model，RIM)。数字孪生技术融合了新型测绘、物联感知、物体标识、数字表达、模拟仿真、深度学习等多领域技术。随着这些技术的进步，全要素数字化模型也将在精准映射、虚拟仿真、虚实交互、智能预测与干预等方向上不断完善。本文所构建的乡村景观全要素数字化模型中，时空数据主要通过传感器获取，数据类型也有一定局限性。随着乡村物联网终端的建设与物联感知技术的发展，会有更多的通用感知设备采集乡村物理空间中各类场景的数据，从而形成乡村动态数据集，使全要素数字化模型更加全面地反映乡村景观的实时状态。
全要素数字化模型与乡村景观的物理实体两者间一一映射、互通互联，真实地反映了乡村景观的当下面貌。乡村景观的全要素数字化模型不但能够支持乡村景观全生命周期、全流程信息化管理，更是支撑乡村景观规划、设计、建设、管控等各类应用场景的“基础设施”，也是未来数字乡村建设的重要抓手。通过发掘全要素数字化模型的潜力，运用模拟仿真、深度学习等技术，不仅能够推演乡村景观发展态势，而且可实现在设计、施工和运营全生命周期中的智能化模拟和支持决策。
注：文中图片均由作者绘制。
注释：
① 福建省将乐县常口村的乡村景观数据来源于国家重点研发计划重点专项“乡村生态景观营造关键技术研究”项目组。
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