㊀２０２２年６月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a J u n e,２０２２㊀㊀第５１卷㊀第６期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５１,N o．６引文格式：朱庆，张利国，丁雨淋，等．从实景三维建模到数字孪生建模[J]．测绘学报,２０２２,５１(６):１０４０Ｇ１０４９．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２２．２０２１０６４０． 莫扎特k310
Z HU Q i n g,Z H A N G L i g u o,D I N G Y u l i n,e ta l．F r o m r e a l３D m o d e l i n g t od i g i t a l t w i n m o d e l i n g[J]．A c t a G e o d a e t i c ae t
C a r t o g r a p h i c aS i n i c a,２０２２,５１(６):１０４０Ｇ１０４９．
D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２２．２０２１０６４０．
从实景三维建模到数字孪生建模
朱㊀庆１，张利国１,２，丁雨淋３，胡㊀翰１，葛旭明１，刘铭崴４，王㊀玮３
１．西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都６１１７５６;２．川藏铁路有限公司，四川成都６１００４５;３．轨道交通工程信息化国家重点实验室(铁一院)，陕西西安７１００４３;４．四川视慧智图空间信息技术有限公司，四川成都６１００８３
F r o mr e a l３Dm o d e l i n g t od i g i t a l t w i nm o d e l i n g
Z H UQ i n g１,Z H A N GL i g u o１,２,D I N GY u l i n３,H UH a n１,G EX u m i n g１,L I U M i n g w e i４,W A N G W e i３１．F a c u l t y o fG e o s c i e n c ea n dE n v i r o n m e n t a l E n g i n e e r i n g,S o u t h w e s t J i a o t o n g U n i v e r s i t y,C h e n g d u６１１７５６,C h i n a;２．S i c h u a nＧT i b e t R a i l w a y C o．,L t d．,C h e n g d u６１００４５,C h i n a;３．S t a t eK e y L a b o r a t o r y o fR a i lT r a n s i tE n g i n e e r i n g I n f o r m a t i z a t i o n(F S D I),X i̓a n７１００４３,C h i n a;４．S i c h u a nV i s u a lS m a r tM a p S p a t i a l I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y C o．, L t d．,C h e n g d u６１００８３,C h i n a
A b s t r a c t:F r o m r e a l３Dm o d e l i n g t o d i g i t a l t w i nm o d e l i n g i s t h e b a s i c r e q u i r e m e n t f o r t h e c o n s t r u c t i o n a n d d e v e l o p m e n t o f t h e c o u n t r y̓s d i g i t a l e c o n o m y a n d s m a r t s o c i e t y．T h i s p a p e r d i s c u s s e s t h e c o n n o t a t i o n s a n d k e y t e c h n o l o g i e s o f r e a l３Dm o d e l i n g a n dd i g i t a l t w i nm o d e l i n g,a n d i n t r o d u c e s t h r e e t y p i c a l a p p l i c a t i o n s c e n a r i o s:d i g i t a lv i l l a g e s,f u t u r ec o m m u n i t i e sa n di n t e l l i g e n t r a i l w a y s．W i d eＧa r e ar e a l３D m o d e l i n g i s f a c i n g c h a l l e n g e s i n l o wＧc o s t a n d e f f i c i e n t d a t a c o l l e c t i o n a n d i n t e l l i g e n t a u t o m a t e dm o d e l i n g a n d d y n a m i c u p d a t i n g．T h e r ea r es t i l lk e y t e c h n i c a lb o t t l e n e c k si nt h ei n t e g r a t e de x p r e s s i o no fa l lＧe l e m e n th o l i s t i c r e p r e s
e n t a t i o nd a t aa n dm e c h a n i s mm o d e l s f o r d i g i t a l t w i nm o d e l i n g a t t h e c i t y l e v e l o rm a j o r e n g i n e e r i n g l e v e l．S u r v e y i n g a n d m a p p i n g t e c h n o l o g y i s i n u r g e n t n e e d o f m u l t iＧd i s c i p l i n a r y c r o s sＧi n t e g r a t i o n i n n o v a t i o n,b r e a k t h r o u g h s i n o r g a n i c c o l l a b o r a t i o n b e t w e e n t h e s k y a n d t h e g r o u n d,r e a lＧt i m e a n d d y n a m i c a c q u i s i t i o n o fm u l t iＧd e t a i l e d r e a l３Dd a t a,a u t o m a t e d i n t e l l i g e n t p r o c e s s i n g o fm u l t iＧs p e c i a l t y,m u l t iＧs c a l e a n dm u l t iＧm o d a l s p a t i oＧt e m p o r a l d a t a,a n dd e t a i l e d３Dc o n s t r u c t i o no f c o m p l e x s c e n e su n d e r i n c o m p l e t e d a t ac o n d i t i o n s．C o r ek e y t e c h n o l o g i e s s u c ha sd y n a m i cc o n s t r u c t i o no f f u l lＧl i f eＧc y c l ed i g i t a l t w i nm o d e l s t h a t c o m b i n ec h a r a c t e r i z a t i o nd a t a a n d m e c h a n i s m m o d e l st of o r m g e n e r a l g e o s p a t i a l i n t e l l i g e n c et o a c h i e v e h i g hＧq u a l i t y d e v e l o p m e n to f s u r v e y i n g a n d m a p p i n g t e c h n o l o g y a n da n i r r e p l a c e a b l ea n d m o r e p o w e r f u l b a s i c s u p p o r t f o r e c o n o m i ca n d s o c i a l d e v e l o p m e n t．
泰州名流剑桥
K e y w o r d s:r e a l３Dm o d e l;d i g i t a l t w i nm o d e l;d i g i t a l C h i n a;s m a r t s o c i e t y;g e n e r a l g e o s p a t i a l i n t e l l i g e n c e F o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a(N o．４１９４１０１９)
摘㊀要：从实景三维建模到数字孪生建模是国家数字经济和智慧社会建设与发展的基本需求.本文探讨了实景三维建模和数字孪生建模的关键技术内涵，介绍了数字乡村㊁未来社区和智能铁路等典型应用场景.广域范围实景三维建模在低成本高效数据采集和智能化自动化三维精细建模与动态更新方面面临挑战，城市级或重大工程级的数字孪生建模在全要素整体性的表征数据与机理模型集成表达方面还存在关键技术瓶颈.测绘技术亟须多学科交叉融合创新，突破天空地有机协同实时动态获取多细节层级实景三维数据㊁智能化处理多专业多尺度多模态时空数据㊁不完备数据条件下复杂场景的三维实体化精细建模㊁表征数据与机理模型结合的全生命周期数字孪生模型动态构建等核心关键技术，形成通用地理空间智能，实现测绘技术的高质量发展和对经济社会发展不可替代的更有力的基础支撑. 关键词：实景三维模型；数字孪生模型；数字中国；智慧社会；通用地理空间智能
第６期朱㊀庆，等：从实景三维建模到数字孪生建模
中图分类号:P２０８㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０２２)０６Ｇ１０４０Ｇ１０基金项目：国家自然科学基金(４１９４１０１９)
㊀㊀测绘源于人类生活生产需求，有着悠久的历史，测绘也因为人们不断增长的美好需求和社会进步而快速发展.测绘的主要对象是地球，测绘的内涵是关于地球时空信息的表示㊁获取㊁处理㊁存储㊁分析和应用.由于地球的几何结构与外观具有典型的三维和动态变化特点，因此地球时空信息的动态三维
表达是测绘的基本任务[１].在信息通信技术快速发展的助推下，测绘技术日新月异，其中，实时动态三维空间定位㊁三维空间数据快速获取㊁高性能三维可视化㊁复杂的三维空间分析等技术和装备，近年来已成为国际测绘科技竞争的热点㊁前沿和高地.特别是我国城镇化建设对三维立体自然资源的一体化管理与精细化治理，对城市治理体系和治理能力的现代化提出了重大战略性发展需求，地球时空信息动态三维表达成为既迫切又必不可少的核心关键技术支撑，测绘技术从二维到三维的转型升级因此面临前所未有的发展机遇和巨大挑战[２Ｇ３].自然资源部２０１９年１１月印发的«自然资源部信息化建设总体方案»提出，要 全面增强自然资源三维动态监测与态势感知能力 推进三维实景数据库建设 .实景三维中国被认为是数字中国的空间基底和统一的空间定位框架与分析基础，在全国范围内作为新型基础测绘的标志性工作得到大力推进.
近年来，我们所处的世界高度互联，多种要素之间日益密集而复杂的因果关系导致风险急剧增加，各种互馈作用和级联效应常产生许多不良的副作用，如交通拥堵㊁事故灾难等.传统分部门分专业的还原论方法，试图从复杂城市各个部分或各个方面的特性理解城市，已经无法准确洞察各种复杂的集体行为，亟须更有效的手段提升对城市整个复杂巨系统的可预测性和可控性.欧盟委员会为此提出了多层级的数字孪生生态概念，包括地方数字孪生(l o c a ld i g i t a l t w i n s,L D T s)㊁区域数字孪生(R D T s)和国家数字孪生(N D T s) (h t t p s:ʊd i g i t a lＧs t r a t e g y．e c．e u r o p a．e u/e n/ e v e n t s/w o r k s h o pＧl o c a lＧd i g i t a lＧt w i n sＧt e c h n o l o g y,２０２１).L D T s的核心思想是面向城
市地方政府和相关社会需求，构建城市物理资产㊁过程和系统的虚拟表示，这些表示直接与资产相关的数据相连，支持人工智能算法㊁数据分析和机器学习，可生
成随物理世界变化而实时动态更新的数字仿真模型.«中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和２０３５年远景目标纲要»提出，要 探索建设数字孪生城市 ，旨在通过数字孪生赋能城市大脑，加速提升城市整体性和系统性治理的智能化水平[４Ｇ５].本文中的实景三维模型定义为物理世界中自然与人造实体对象三维立体结构与外观的数字表达.同理，实景三维中国定义为中国国土范围内自然与人造实体对象三维立体结构与外观的数字表达.数字孪生模型定义为人机物三元世界中各实体对象及其行为，以及相互作用与机理的综合表达.实景三维模型是数字孪生模型的空间基底和统一的空间定位框架与分析基础.实景三维模型与实时数据结合用于描述物理世界的实际状况也被认为是最基础的数字孪生模型.比如，数字孪生城市被认为是通过对现实城市各实体和要素的数字化与实时感知，在网络空间中重建一个与之一一对应的虚拟城市[６].从实景三维模型到数字孪生模型，具有典型的 数字化Ｇ信息化Ｇ智能化 技术演进和 数据服务Ｇ信息服务Ｇ知识服务 需求升级特点[７Ｇ８].数字孪生模型有助于实现地上Ｇ地表Ｇ地下多场耦合作用下的复杂时空过程精细模拟分析，以及更精准的诊断性和预测性空间智能服务.因此，从实景三维模型到数字孪生模型，人们对复杂场景的感知与认知能力得到极大的提升.
从实景三维建模到数字孪生建模已成为数字经济与智慧社会建设㊁发展的基本需求，全社会都十分关
注，从国家到地方，从城市到乡村，广泛开展了各种探索性实践，在建设内容㊁技术途径和应用模式等方面均存在较大差异.比如，在全国范围内要进行可靠的滑坡灾害隐患排查，在全省范围内要进行可靠的耕地非农化监测，在城市范围内要进行水灾内涝防范和疫情隔离疏散等，通常需要不同粒度不同模态的实景三维模型或数字孪生模型.为此，本文以数字乡村㊁未来社区和智能铁路等典型应用场景为例，探讨从实景三维建模到数字孪生建模的关键技术内涵.
１㊀实景三维建模的关键技术内涵
自然资源部２０２１年９月印发的«自然资源三维立体时空数据库主数据库设计方案»明确, 实
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J u n e２０２２V o l．５１N o．６A G C S h t t p:ʊx b．s i n o m a p s．c o m
景三维中国的地形级㊁城市级㊁部件级三维数据构成全国统一的三维空间框架，从而为各类自然资源的直观表达提供三维空间基底 .在自然资源部２０２１年８月印发的«实景三维中国建设技术大纲(２０２１版)»中分别规定了地形级㊁城市级和部
件级实景三维建模内容:①地形级实景三维建模，构建地形级地理场景㊁基础地理实体，获取其他实体数据，组装生成地形级实景三维产品，服务宏观规划;②城市级实景三维建模，构建城市级地理场景㊁
基础地理实体，获取其他实体数据，组装生成城市级实景三维产品，服务精细化管理;③部件级实景三维建模，构建部件三维模型，获取其他实体数据，组装生成部件级实景三维产品，服务个性化应用.实景三维建模按地形㊁城市和部件三级进行划分，除了考虑城市与农村的差别㊁自然地物与人工地物的差别，更主要的是考虑国家和地方多层级管理对模型的精度(a c c u r a c y)㊁细节程度(d e t a i l)和现势性(u pＧt oＧd a t e)等需求不同.
实景三维模型从实际需求和字面理解，实景反映模型接近真实的程度及其直观性与真实感，三维则反映立体结构数据表达的精确性与可计算性.实际上，并不是所有地理场景都要事无巨细地实景三维表达，不同管理层级和不同专业通常需要不同粒度㊁不同模态的实景三维模型，这些模型要能反映事物的本质特征，而把那些在分析计算中并无积极作用的细节和机制隔离出来(图１)
.
图１㊀实景三维模型的典型细节层级
F i g．１㊀T y p i c a l l e v e l s o f d e t a i l f o r r e a l３D m o d e l s
㊀㊀如图１所示，大到整个地球非常宏观的范围㊁
小到房间非常围观的范围，各种实体几何Ｇ外观Ｇ语
义表达的细节层级主要有４种[９].其中,L O D０以
２D地图表达为主，实体图斑描述了地理要素平面
空间中的位置和格局，真实性则依赖实景影像，而
地下和室内的实体则难以在该细节层级有效表
达.L O D１以２．５维的数字高程模型(D E M)为
主，叠加数字正射影像(D OM)，构建直观表达连
续地形起伏特征的数字地形景观模型，或可量测
地面高程的虚拟现实场景(但不能量测地物高
度)[１０].各种２D专题地图信息(包括地质调查图
信息或者块体模型)都可叠加在该细节层级场景
中，因此广泛应用于复杂艰险地区的地形地质虚
拟踏勘和自然资源规划管理等[１１].L O D２的主
要空间框架是一种２．７５D的数字表面模型
(D S M)，最典型的是倾斜摄影测量网格模型
(M e s h)和带语义标识的点云模型[８].在L O D２
细节层级，地理实体被视为独立的对象，山㊁水㊁
林㊁田㊁地质体或建筑物以单体化的网格模型㊁点
云模型或矢量表面模型等多模态进行表示，在具
fds
备真实感外观的基础上，地理实体被赋予了更详石点头
细的语义信息，广泛应用于数字乡村㊁精细农业㊁
防灾减灾等领域.L O D３聚焦实体的３D立体结
构，可以利用建筑信息模型(B I M)㊁体素模型
(V o x e l)㊁或三维边界表示模型(BＧR e p)等进行精
细化表达，不仅包含了实体的模型表面信息，而且
描述了实体的３D立体组成结构㊁属性㊁部件间的
语义关联关系及其动态变化，该细节层级模型由
于语义信息丰富因此具有重要的科学性㊁分析性
和智能性，广泛应用于城市大脑㊁数字孪生和设施
智能管理等领域.
各种粒度不同的实体对于不同细节层级和不
同模态的实景三维建模，往往需要明显不同的技
术手段.其中广域范围连续分布的地形表面和大
量离散分布人工地物的实景三维建模，最具挑战
性.关于大范围高精度数字高程模型的快速获取
已有许多成熟的技术，比如基于立体卫星影像㊁航
空摄影测量或倾斜摄影测量㊁机载激光扫描等.
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支付体系春节大考第６期朱㊀庆，等：从实景三维建模到数字孪生建模
行业标准«实景三维地理信息数据激光雷达测量技术规程(C H/T３０２０ ２０１８)»定义，实景三维
地理信息数据指的是 基于影像匹配或激光扫描技术获取的反映地物三维信息的数据 [１２].实际上，对于四川㊁西藏㊁云南等多云多雨山区，星载和机载S A R数据也是重要的三维数据源.当前的关键技术难题在于不同复杂地形与数据条件下各种噪声和地物的自动化滤波处理[１２].对于城市地区，为了满足精准化的暴雨洪涝防控等需求，精细化的高精度D E M获取与动态更新仍然面临巨大挑战.常规依靠航空摄影测量或机载激光扫描的手段难以有效获得全域范围可靠的D E M，尤其是影响地表径流㊁渗透和排水的关键细节信息.因此融合城市建设和不透水面等信息是城市高精度D E M建模的重要途径.
关于各种人工地物的实景三维建模一直是测绘和计算机视觉等领域研究的前沿问题[１Ｇ２,１３].当前主要的技术途径有两类，基于倾斜影像和基于激光扫描点云.由于立体城市空间结构的复杂性，多类型㊁多平台和多时相的点云数据融合处理是实景三维建模的基本途径，其基本思想是将具有不同视角㊁密度㊁精度㊁尺度㊁细节㊁时间历元等特征的多点云数据进行一致性融合表达与集成处理，建立可直接面向计算分析的智能化表达的多点云模型[１４].城市级自动化建模技术已经愈发成熟，能够通过全自动的方式高效获取大范围准确的三角网模型；但是复杂实体精细化建模特别是部件级建模的自动化程度和模型修复准确度仍然面临着巨大挑战，例如如何实现多平台多传感器点云之间的有效融合，如何消除实景三维模型的精确化建模对数据准确性和完备性的依赖，如何建立具有正确空间拓扑关系的精细化三维实景模型，如何进行城市级实景三维模型的快速更新等.总之，实景三维中国建设面临的挑战有两大方面:①低成本高效数据采集，依赖于高效高精度的新型测绘传感器，以降低海量数据获取成本;
②自动化建模与更新，依赖于智能化的实景三维空间信息处理技术，以降低人工干预，提升自动化建模与更新的可靠性.
(１)多模态数据高效获取.新型测绘传感器在不断提高数据获取精度的同时，还可显著加快数据获取速率，降低成本.面向全球尺度高精度均质的三维地形构建,T a n D E MＧX开创了单发双收双星伴飞的I n S A R应用模式，通过多基线干涉㊁升降轨融合等手段[１５Ｇ１６]，完成了全球高程精度优于４m(L E９０)的D S M模型构建，我国的天绘二号卫星[１７]是国际上继德国T a n D E MＧX系统后的第２个微波干涉测绘卫星系统.为快速采集更精细的地形数据，相比于传统线扫式机载激光雷达，单光子激光雷达扫描仪在相同点云密度㊁高程精度的前提下，可实现更大的相对航高与航速，数据采集效率可提升１０倍以上[１８Ｇ１９]，其能力已在欧洲和北美的广泛应用中得到了验证[２０].在多云多雨等气象条件复杂的我国西南地区，常规光学测绘手段对３５％以上的四川省高精度D E M空白区无能为力，机载毫米波I n S A R由于其较小的基线构型，可搭载于轻小型飞行平台，且测绘幅宽大㊁测绘精度高，具有较强的应用潜力.在三维城市建模方面，航空倾斜摄影测量受限于空域申请和成本问题难以大范围推广，随着卫星影像分辨率和定位精度的不断提升，如０．３m分辨率的W o r l d V i e wＧ３㊁P l e i a d e s N e o, 卫星倾斜摄影测量 成为一种切实可行的城市大规模实景三维建模手段.S p a c e N e t构建了多视角卫星倾斜影像数据集[２１Ｇ２２]，用于开展卫星倾斜摄影测量实景三维建模研究[２３Ｇ２４].
(２)自动化实景三维建模.以深度学习为代表的机器学习智能处理方法已经广泛用于实景三维建模过程中，解决对应性关系[２５Ｇ２６]㊁空间位置关系[２７]㊁物理形态[２７]㊁语义属性[２８]和时序变化关系[２９]等基本问题，显著提升了实景三维建模的自动化程度和可靠性.利用光学立体测绘卫星的高精度地形建模，在我国已形成了一年一版的更新能力并推广至全球[３０].在典型城市环境中，从影像到具有简单屋顶结构的建筑物实景三维建模，已形成了一些高效的初步解决方案[３１Ｇ３２].当前城市三维建模的主要困难在于建筑林立的复杂城区，建筑之间相互遮挡问题严重，具有精细立面结构和清晰纹理信息的结构化建筑物建模，仍严重依赖人工交互.计算机图形学领域的逆向过程化建模方法[３３]，通过实景三维数据，逆向恢复规则化建筑物语法及其参数化表达，过程化地构建精细建筑物模型及其纹理具有一定的实用价值[３４].在复杂城市环境，准确还原建筑物顶部㊁立面㊁底部等结构和构建街道场景的精细模型，天空地多源数据的融合建模也是一大难点.此外，作为实景三维建模主要数据源的倾斜影像与激光雷达点云，二者的深度学习模型相互独立，其融合当前仅
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国民收入决定理论停留在模型结果的投票，以及光谱㊁几何属性等浅层次特征的简单叠加[３５]，如何构建通用的空间智能系统，统一解决几何位置㊁语义属性㊁时序关系等基本问题，实现多源数据融合的智能建模也是亟待解决的关键.
２㊀数字孪生建模的关键技术挑战
相比实景三维建模有摄影测量和计算机辅助设计等领域长期的技术发展与丰富实践经验，数字孪生建模是近年来才兴起的新鲜事物.数字孪生概念源于工业系统，至今广泛应用于制造㊁建筑㊁航空航天㊁铁路㊁水利水电和城市等越来越多的领域[３５Ｇ３６].数字孪生模型与已有各种数字表示如C A D㊁B I M㊁G I S等相比，最大特点是数字生态与物理生态虚实共生㊁互馈演绎，融合人机物三元世界全生命周期实时数据持续不断的迭代优化，具备更全面的综合感知能力和更适宜人机协同的系统表达能力，通过以虚控实有助于实现整个物理系统的最优化目标，比如更准确地诊断㊁更好地短期预测㊁改善系统内各要素之间的互动.华为技术有限公司２０２１年出版的«数字孪生城市白皮书»从物理空间与数字空间的数据关系㊁物理状态监测预测度㊁数字使能控制物理实体３个维度定义了数字孪生城市应用能力分级评估模型，从L０至L４共５级，包括数字框架㊁单向数据监测㊁双向数据单域智能㊁双向区域智能和全域智能.G a r t n e r发布的２０１９年十大战略性技术趋势中第４就是数字孪生，并预计有７５％实施物联网的组织已经使用或计划在一年内使用数字孪生(h t t p s:ʊw w w．g a r t n e r．c o m/).中国信息通信研究院出版的«数字孪生城市白皮书(２０２０年)»认为，数字孪生理念启发千行百业缩短数字化路径，开创了行业应用新路径和新模式，数字孪生城市建设模式在交通㊁能源㊁水利㊁工厂和医疗等行业领域得以迅速推广和复制.数字孪生模型首先用于封闭空间标准化的工业系统，在小范围开放空间如园区㊁港口㊁社区等资源与人口密集型区域的应用也取得了率先突破，显著改善了精细
化治理服务的智能化水平.随着将数字孪生建模从局部探索提升为国家和地方的发展战略，上千千米的铁路㊁公路㊁流域㊁全市(县)㊁全省或全国等广域范围的数字孪生被视为变革性技术手段正在国内外积极推进.
如图２所示，致用的数字孪生建模是一个可持续不断迭代优化的过程.数字孪生建模将利用人机物三元空间持续更新的勘察Ｇ设计Ｇ施工Ｇ运营Ｇ维护全生命周期信息，因此全域统一的高精度精细化时空基准框架是关键基础，即从宏观到微观㊁从室外到室内㊁从地上到地下通过多细节层级的实景三维模型实现数字孪生精准映射.对于自然地形地物的实景三维建模主要采用天Ｇ空Ｇ地测绘方式，如果因为人类活动影响发生变化比如填挖方工程，也可采用正向设计建模的方式进行及时有效的动态更新.对于人造地物的三维建模，尤其是要精细表达室内结构和地下构筑物时，常规测绘方式往往难以获得完整准确的结果，因此一般都要充分利用正向设计建模成果，对于新建设施则需要集成应用设计成果和施工过程中利用监测数据建模的成果.比如铁路㊁公路等长大基础设施，设计阶段多采用B I M正向建模方式，进行施工图设计模型和深化设计模型构建；施工建造阶段，综合利用智能机械施工数据㊁高精度点云㊁模型基元等，通过过程化逆向重建，对孪生体的动态变化进行更新建模；运营阶段，竣工验收模型通过几何㊁语义的转换与传递，形成运维管理模型.数字孪生模型因为涉及全生命周期过程，不同复杂度的物理实体不论是外观还是内部结构都可能发生不确定性变化，综合利用多源异质的模型数据进行动态更新将是常态.
数字孪生模型除了精准映射通过测绘获得的表征数据所反映的物理实体特征外，还要精准映射其行为规律和相互之间互馈作用的机理，尤其是由于测绘手段局限导致获得的表征数据不够完备㊁不够精细㊁不够准确㊁不够及时的时候，须同时依靠模型知识进行推断.因此，数字孪生建模最大的挑战之一是全时全域全要素的实景三维数据与机理模型和专家经验知识的有机集成融合.也正是由于有丰富的模型和知识，才能从不断汇聚的时空大数据中挖掘更有价值的整体性系统性信息.比如对于常见的自然灾害风险管理，由于影响因素多㊁关系复杂㊁动态变化㊁链式影响不确定性大，如果按不同阶段㊁不同灾种和不同专业等分别考虑，很难综合感知孕灾环境Ｇ致灾因子Ｇ承灾体之间的关联关系与相互作用，很难进行广域范围开放空间地上Ｇ地表Ｇ地下多场耦合作用的精细分析，很难实现设施Ｇ结构与地理地质生态水文气象等环境要素之间互馈作用的多尺度精准模拟，跨部门和跨专业的协同能力也弱，无法真正实现
４４０１
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