基于三維建模與分析技術的房地產價格影響因子量化提取研究——以景觀和日照為例

1、基于三維建模與分析技術的房地產價格影響因子量化提取研究以景觀和日照為例 基于三維建模與分析的房價影響因子量化提取研究 張暉 摘要：本文基于規(guī)則建模方法，以深圳市建筑物二維GIS數據為基礎，利用CityEngine快速批量生成建筑物的外立面三維模型和內部三維模型，并根據目標建筑物的實景紋理對其進行規(guī)則采樣。利用三維通視性分析方法，通過對目標建筑物三維模型進行景觀分析和日照分析，得到對房地產價格有重要影響的景觀可視范圍、日照時間等具體量化指標，并最終生成建筑物景觀和日照信息三維可視化效果圖。結果表明：與傳統(tǒng)手工建模方式相比，在CityEngine平臺下基于規(guī)則的三維建模方法能夠充分利用現(xiàn)有GIS數

2、據，快速、自動、批量地生成精細的建筑物三維模型，提高了三維建模的效率；基于通視性分析所建立的建筑物景觀和日照分析模型，與以往人為主觀判斷相比，對景觀和日照因素的量化更加精確，同時精確到房屋的三維可視化效果能夠為房地產估價提供更加直觀和高效的房地產表達視圖。 1 引言 在房地產價格研究中，房地產價格影響因素的量化成為分析的關鍵，直接影響到房價模型構建的效果。房地產價格影響因素的量化現(xiàn)狀，主要側重于通過主觀判斷或GIS技術等方式來獲取關于每套房屋的房價影響因子。其中尹海偉等基于ArcGIS軟件平臺，通過“費用加權距離”方法計算得到選取的房屋樣點到最近公園、公共綠地、河流、城市中心及主要服務 1設施

3、的時間，從而定量分析可達性因子對房屋價格的影響；王國華等根據每500米距離范 圍內道路中包含主干道的條數對交通因素進行分級量化，結合長沙市主要樓盤均價分布，得 2到道路的密集程度與樓盤價格的相關趨勢。 目前，基于GIS的房地產價格影響因子的量化提取研究主要集中在二維GIS方面，大多是通過距離等方式來衡量房地產二維平面方向上的區(qū)位因素，分析的最小單元為項目或樓棟。但是精細化的房地產估價需要粒度更小的空間信息，即具體到每套房屋。并且房地產的空間分布是立體化的，其區(qū)位信息不僅體現(xiàn)在二維平面，還表現(xiàn)在三維空間分布，僅僅通過判讀二維平面信息，房地產估價人員將無法獲取建筑物的空間立體特性因素。例如：無法獲

4、取樓 3高、通視的效果、采光陰影、通風狀況等視覺影響因素，其應用領域也受到限制。因此基 于三維建模技術，利用現(xiàn)有的遙感影像數據成果與二維GIS數據，快速、批量地生成建筑物三維模型，對于三維GIS應用具有十分重要的意義。常用的三維建模技術手段主要包括使用模型軟件AutoCAD、3DStudio Max等建立模型以及應用規(guī)則進行程序建模。其中，基于AutoCAD的三維建模能夠快速進行模型生成和編輯，能夠精確計算容積率、建筑密度、建筑間距，但不支持紋理編輯，不具備建筑物屬性數據；基于3DStudio Max的三維建?？梢越⑤^復雜的三維模型，三維場景細膩、光影渲染逼真、支持紋理貼附、能夠快速生成簡單

5、模型，但不能精確輸入模型參數，不具備建筑物屬性數據的編輯和查詢功能，且只適用于單棟或小范圍區(qū) 4域建筑物的三維重建；而基于規(guī)則的三維快速建模方法，通過規(guī)則能調用GIS數據中屬性 數據，進行自動批量建模，較好地利用了現(xiàn)有GIS數據，提高了三維建模效率，在大場景三 5維快速建模領域提供了一種新的手段。 三維GIS技術不僅具有強大的立體可視化表達能力，還能夠提供復雜的三維分析功能，是房地產立體區(qū)位信息批量提取的有效技術途徑。由于三維GIS技術的專業(yè)性和復雜性，目前其應用主要集中在城市仿真建模和可視化表達，而利用三維GIS技術對建筑物進行立體空間分析來量化提取房地產價格影響因子的應用還非常少。鑒于此，

6、本文首先基于規(guī)則的三維 建模方法，在CityEngine平臺下實現(xiàn)城市房地產的快速和批量仿真建模；其次利用三維GIS技術的通視性分析方法來提取對房地產價格有重要影響的景觀和日照等信息，并對其進行量化分析和可視化表達。該方法突破了傳統(tǒng)依賴人為主觀判斷獲取此類信息的局限，為量化提取房價影響因素提供了有益參考。 2 原理與方法 2.1 規(guī)則建模 規(guī)則建模主要是利用CGA形狀語法（一種新的模擬計算機圖形的語言），程序化地產生高視覺效果和詳細幾何信息的建筑模型。其核心部分是編寫規(guī)則。首先對建模對象進行分析，根據對象的共性和差異性來復用或編寫規(guī)則。與傳統(tǒng)手工建模的方法相比，規(guī)則建模在初期需要對不同類型的對

7、象編寫規(guī)則進行建模，優(yōu)勢并不明顯。但是隨著規(guī)則庫中的規(guī)則不斷擴充，在后期建模時，可以設置對象調用庫中已有的規(guī)則進行批量建模，同時只需要對庫中規(guī)則無法表達的對象編寫規(guī)則進行補充即可，減少了建模的投入。由于規(guī)則庫很方便進行移植 5和共享，此時規(guī)則建模和傳統(tǒng)手工建模的方法相比，建模效率會有較大的提升。 2.2 通視性分析 通視性分析可以將城市建筑物視覺景觀的感官認知轉化為可量化的指標，同時也可以對建筑物一天中受太陽照射時長進行量化分析。本文主要應用兩點之間的通視性分析。 建筑物通視性分析方法是將建筑物和視線同時向水平面垂直投影，然后根據線段和多邊形的關系，找出與視線的投影線段相交的建筑物投影輪廓線，

8、對應的建筑物則作為通視性分析的對象。如圖1所示，圖中多邊形為建筑物向水平面的投影多邊形。是視線在水平面上的垂直投影線。通過二維GIS中直線與多邊形關系的判斷，得出視線的投影線與、 、三個建筑物輪廓線相交，這三個建筑物就作為通視的分析對象。在通視性分析中，并不需要對所有確定的對象進行分析，根據離視點的遠近，順序記錄每個待分析的建筑物對象，只 6要確定任何一個建筑物對視線造成了遮擋，就可以判定不通視。 圖1 建筑物通視性分析 Figure 1 Visibility Analysis of Buildings 3 應用實例 3.1 研究區(qū)概況 城市房地產的景觀和日照狀況除了受限于自身狀況外，其主要受

9、其它建筑物的影響比較 多。因此，本文選取深圳市居住環(huán)境比較成熟、建筑物較為密集的南山后海片區(qū)為研究區(qū)域。該區(qū)域地處東經，北緯，建筑物多以高層住宅建筑為主，同時瀕臨深圳灣，海景住宅較多。 3.2 建筑物三維建模 本文使用Esri公司的 CityEngine軟件來進行建筑物的三維建模，可以利用現(xiàn)有的二維GIS數據作為基礎，快速生成三維模型。CityEngine主要依托三個方面：要素、屬性和規(guī)則，可以根據場景中每個元素提供的更為詳細的信息，建立起更復雜更貼近真實三維世界的場景。CityEngine的優(yōu)勢在于可以直接利用二維地理要素的信息快速批量的建立三維場景，并且可以將生成的建筑物三維模型與ArcG

10、IS進行無縫集成，充分利用ArcGIS的三維空間分析功能，實現(xiàn)房地產價格影響因子的批量提取。 建筑物三維模型構建包括兩部分：建筑物外立面三維模型構建和建筑物內部模型構建。其中外立面三維模型構建主要基于建筑物基底投影分布圖、數字高程模型（DEM）等數據， 7三維內部模型則需要準備建筑物每層的房屋單元分布圖數據。要求所有數據具有一致的空 間參照系統(tǒng)，本文選擇WGS 1984坐標系統(tǒng)。此外，三維紋理貼圖部分需要準備數字正射影 8像（DOM）、紋理圖片等數據。建筑物數據在導入CityEngine平臺之前需要將其轉換為 ArcGIS的Shapefile或者File Geodatabase格式。同時根據建

11、模的要求來設定建筑物的屬性結構，比如建筑物高度、樓層數、樓層高度等，屬性信息越豐富，后期通過規(guī)則建立的三維模型就能越精細。為了更好地體現(xiàn)三維建模的真實性，需要將建筑物二維底面數據與DEM疊加計算，創(chuàng)建貼附地形表面的三維多邊形要素，使對象帶有高程信息，從而使生成的建筑物三維模型與地形的貼合更準確。 3.2.1 三維場景批量生成 建筑物三維場景主要用來作為三維通視性分析的背景，因此只需要建筑物的三維輪廓即可，對三維模型的精確度要求不高。利用建筑物高度屬性，由地面向頂面實現(xiàn)建筑物拉伸，建立完成建筑物的剖面。由于三維場景中其它建筑物的紋理對于景觀和日照分析沒有直接關系，因此本文通過規(guī)則中的紋理函數調用

12、系統(tǒng)默認紋理對建筑物各個外立面進行紋理貼片，從而批量生成建筑物三維場景。 圖2 建筑物三維場景 Figure 2 3D Scene of Buildings 3.2.2 目標建筑物精細建模 目標建筑物精細建模包括外立面精細建模和內部三維建模兩部分。其中，外立面精細建模需要準確地獲取建筑物各樓層的樓層高度、陽臺及窗戶的位置和尺寸、墻面范圍等屬性信息。首先利用建筑物基底投影數據和樓棟高度屬性將建筑物底面進行垂直拉伸，使其成為三維的多面體；其次基于樓層數、樓層高度、窗口位置等屬性編寫規(guī)則程序，將其外立面剖分成相應的樓層，并進一步將各樓層分割為窗戶、陽臺及墻壁；最后對拍攝的目標建筑物紋理 照片進行切分

13、，以樓層為單位對其貼附紋理，從而得到具備屬性信息的建筑物外立面三維模型。 建筑物內部三維模型是按照建筑物內部各樓層實際布局進行構建的，以房屋單元為基本單位。由于本文研究的房地產價格影響因素是以房屋為最小單元，因此只需構建建筑物內部房屋分布即可，無須精確到房屋內部戶型。三維內部建模是一個逐層構建的過程，每層構建過程中都需進行相應樓層平面圖的拉伸、平移等操作。首先根據建筑物內部各樓層的房屋分布矢量數據，利用CityEngine的規(guī)則識別建筑物的各個樓層，將對應樓層按照其樓層高度進行拉伸操作；其次使用平移函數將各個樓層在其頂部堆積起來，平移時需要注意建筑物內部結構與其外立面的準確對接，從而通過規(guī)則驅

14、動批量生成建筑物的三維內部模型。 圖3 目標建筑物三維模型 Figure 3 3D Model of the Target Building 建立的三維建筑物內外部模型為三維空間分析和估價信息提取提供了基礎。本文以景觀分析和日照分析為例，研究了如何通過GIS三維通視性分析方法來批量提取對房地產價格有所影響的景觀和日照具體量化指標。 3.3 目標建筑物采樣 待分析目標建筑物的樓高為69米，總共23層，為復式建筑，樓層高度為3米，瀕臨深圳灣，擁有較好的海景景觀資源。但是由于朝向不同或周邊其它建筑物的遮擋，不同的房屋景觀和采光狀況存在差別。 對目標建筑物進行采樣的目的主要是便于利用其采樣點與景觀采樣

15、點或太陽點進行通視性分析。由于只有房屋的窗戶和陽臺具有景觀和采光作用，因此在建筑物采樣時只需要對其窗戶和陽臺處進行規(guī)則采樣，對墻壁處無需進行采樣。采樣點的設置與建筑物上窗戶及陽臺等觀測區(qū)域的位置、尺寸相關，基于分析目的及精度考慮，本文將目標建筑物采樣間隔設置為3米，即每隔3米設置一個采樣點，利用CityEngine的規(guī)則對建筑物進行采樣，目標建筑物采樣圖如圖4所示。從而在通視性分析后進行分析結果統(tǒng)計時，只需要考慮房屋的窗戶及陽臺處對應采樣點的通視范圍，例如房屋16A。 圖4 目標建筑物采樣圖 Figure 4 Sampling Figure of the Target Building 3.4

16、 景觀分析 定義景觀范圍是進行景觀分析的前提。本文選取深圳灣的海景作為通視性分析的對象，海景范圍的面積為39.5平方千米。利用ArcGIS軟件對海景邊界進行數字化后，將其導入到CityEngine軟件中，設置其高度為0，并利用規(guī)則對海景范圍進行均勻采樣。采樣密度越大，景觀分析的精度也會越高，但是帶來的運算時間成本也越高。根據景觀范圍大小以及實際分析精度的需求，本文將景觀采樣密度設置為600米間隔，即每隔600米定義一個采樣點，海景范圍共設置采樣點113個，以此作為景觀分析的參照點。 利用ArcGIS中的三維分析工具和模型構建器ModelBuilder創(chuàng)建三維分析工作流。本文實現(xiàn)建筑物景觀分析的

17、流程如下：對目標建筑物和深圳灣海景上的采樣點之間創(chuàng)建視線用于進行點對點的通視性分析；通過計算這些采樣點之間的視線，篩選出表示建筑物和海景之間通視的視線，以此獲得建筑物上每一個采樣點所能看到的海景上目標點數目，數目越多表示通視性越好，能夠看到的景觀范圍越大；根據實際建筑物上每一戶所對應的采樣點的個數進行統(tǒng)計匯總，匯總時需要考慮同一套房屋不同采樣點對同一個景觀采樣點重復計數問題，最后得到每一套房屋的具體的景觀可視范圍。 圖5 基于ModelBuilder構建的景觀分析GP模型（以海景為例） Figure 5 the GP Model of Landscape Analysis Created by

18、 ModelBuilder 對目標建筑物進行景觀分析的統(tǒng)計結果（以16樓各房間為例）如表1所示： 表1 建筑物景觀分析統(tǒng)計結果 Table 1 the Statistical Results of Building Landscape Analysis 房間號 16A 16B 16C 16D 16E 16F 16G 16H 房間朝向 西 南 南 南 南 東 東 北 海景通視點數 14 30 41 82 86 91 63 10 圖6 景觀分析示意圖（以海景為例） 圖7 目標建筑物景觀分析 Figure 6 Schematic diagram of Landscape Analysis Figur

19、e 7 Landscape Analysis of the Target Building 選取目標建筑物幾個主要的房間，按照相應的景觀可視范圍利用CityEngine的規(guī)則對其進行分級渲染的結果如圖8所示： 圖8 景觀分析可視化效果圖 Figure 8 Visualization Effect Figure of Landscape Analysis 3.4 日照分析 日照分析采用與景觀分析相似的通視性分析方法。通過編寫Python腳本程序可以產生與目標建筑物所在區(qū)域相對應的某一時間段的若干太陽點模型。由于一個地區(qū)不同季節(jié)正午太陽高度不同，白晝時間長短也有變化，所以各地獲得太陽熱量多少也不同

20、。本文所模擬的時間范圍設置為2014年1月7日的7:00 AM-18:00 PM，時間間隔設置為1小時。為了在三維場景中顯示出模擬的太陽點，將太陽高度的相對值設置為5000米，共生成了12個太陽點模型。 利用三維分析工具對目標建筑物上的采樣點和太陽點進行點對點的通視性分析，創(chuàng)建視線并通過計算篩選出代表建筑物和太陽點之間可視的視線，從而獲得目標建筑物上每一個采樣點在不同時點是否有太陽照射；根據建筑物上每一套房屋實際包含的采樣點的個數，對一天中的日照時長數及日照時間范圍進行統(tǒng)計，進一步得到每一戶的日照時間具體量化指標。 對目標建筑物進行日照分析的統(tǒng)計結果（以12樓各房間為例）如表2所示： 表2 建

21、筑物日照分析統(tǒng)計結果 Table 2 the Statistical Results of Building Sunlight Analysis 房間號 12A 12B 12C 12D 12E 12F 12G 12H 房間朝向 西 南 東南 西南 南 東 東北 北 日照時長數 4 10 8 7 10 5 4 0 日照時間范圍 14:00-17:00 8:00-17:00 8:00-15:00 12:00-18:00 9:00-18:00 8:00-12:00 7:00-10:00 從上述統(tǒng)計結果中可以看出：房間的朝向以正南朝向為最佳，一天中可能接受太陽輻射較多，正東向的房間上午日照較強，朝西向

22、的房間下午受到的日照比較強烈，而正北向的房間明顯采光狀況不佳。 統(tǒng)計7:0018:00時間段中各個朝向房屋與太陽的通視性情況，得到如圖9所示曲線圖。其中1代表可視，0代表不可視： 圖9 不同朝向房屋日照分析曲線 Figure 9 Sunshine Analysis Curves of Houses with Different Orientations 從上述統(tǒng)計結果中，可以得到不同朝向房屋白天受太陽照射的具體時間范圍信息。這有利于規(guī)避單純采用日照時長數作為衡量房屋采光優(yōu)劣指標所帶來的局限性，同時也有利于判斷房屋采光是否存在“西曬”問題。 圖10 日照分析示意圖 圖11 目標建筑物日照分析 F

23、igure 10 Schematic Diagram of Sunlight Analysis Figure 11 Sunlight Analysis of the Target Building 選取目標建筑物幾個主要的房間，按照相應的日照時長數對其進行分級渲染的結果如圖12所示： 圖12 日照分析可視化效果圖 Figure 12 Visualization Effect Figure of Sunlight Analysis 3.5 總結 將本文分析所得到的景觀和日照因素具體量化指標與以往人為主觀評價等級進行比較，結果如表3和表4所示： 表3 建筑物景觀分析對比表 Table 3 Comp

24、arison Table of Building Landscape Analysis 房間號 16A 16B 16C 16D 16E 16F 16G 16H 房間朝向 西 南 南 南 南 東 東 北 人為主觀評級 差 中 中 良 優(yōu) 優(yōu) 優(yōu) 差 景觀量化指標 14 30 41 82 86 91 63 10 表4 建筑物日照分析對比表 Table 4 Comparison Table of Building Sunlight Analysis 房間號 12A 12B 12C 12D 12E 12F 12G 12H 房間朝向 西 南 東南 西南 南 東 東北 北 人為主觀評級 中 優(yōu) 優(yōu) 良 優(yōu)

25、 良 中 差 日照量化指標 4 10 8 7 10 5 4 0 從上述比較結果中可以看出：本文所做的分析與以往主觀判斷相比，對景觀和日照指標的量化更加精確。以房間12B與12C為例，雖然兩個房間的日照等級都被劃分為優(yōu)，但是通過量化分析可以進一步探測出它們的日照時長還是有2個小時的差別。同時本文所做的分析也可以糾正以往人為主觀判斷所造成的錯誤。比如房間16F與16G，以往人為判斷兩個房間的景觀等級都為優(yōu)，但是由于周邊建筑物遮擋，實際上房間16G的景觀可視范圍與16F相比要小很多。 綜上所述，基于三維GIS的空間分析方法可以快速批量地從大量房地產空間數據中提取出對房地產價格有重要影響的景觀和日照具

26、體量化指標，與以往人為主觀判斷相比降低了成本；同時所得到的精細量化數值可以直接用于房地產價格模型的計算和分析，有利于減少人為主觀判斷所帶來的指標誤差；此外，精確的三維可視化效果能夠為房地產估價提供更加直觀和高效的房地產表達視圖，有利于估價師在房地產估價中做出更為準確的判斷。 4 結論 三維GIS具有強大的空間數據管理能力、立體空間可視化表達能力以及三維空間分析功能，隨著計算機軟硬件以及三維GIS技術的發(fā)展與應用，利用三維GIS技術來量化提取房地 產價格影響因素無疑具有很強的優(yōu)越性。本文首先利用三維建模技術生成精細的建筑物三維模型，其次通過對建筑物三維模型進行景觀分析和日照分析，批量提取出對房地產價格有重要影響的景觀可視