2022/06/14 | 電子報No.0190期 | Peter 謝啓賢

研究背景與目的

國土測繪中心於108年年底完成全國三維建物模型,並開放機關團體申請測試(多維度國家空間資訊服務平臺>服務內容與成果供應),此次我們嘗試使用建物框計算商業指數,並套色在對應的三維建物上,以三維視覺化方式凸顯空間區位與商業發展的樣態。

 

資料說明

國土測繪中心提供的三維建物模型資料,模型是以既有二維圖資之建物框及樓高萃取方式產製。其中二維建物框資料來源為1/1,000地形圖及臺灣通用電子地圖,考量圖資成果時效性,二維建物框資料優先採用104年以後更新1/1,000地形圖,其餘範圍則採用臺灣通用電子地圖。本研究主要利用二維的建物框圖資,內含建物編號、建物名稱、建物高度、建物樓層數等屬性欄位,取出新北市板橋區、中和區、永和區建物框作為研究區域,此區域的三維建物模型資料為新北市自行產製成果,提供測繪中心補建共同屬性內容後納入全國成果。

 

研究發想

我們初步構思商業指數的計算,應是在取得二維建物框圖資後,透過空間計算PIP(Point In Polygon)有多少商家、公司落入建物框內,數量較多的地方就代表商業活動較為興盛(圖1-1)。這時再透過分層設色的方式,將商業或公司較為密集的區域著以較深的顏色(圖1-2),就可以大致呈現出來商業活動的強度。

圖1-1、1-2  

二維建物框圖資前處理

但實際上取得二維建物框圖資後,發現似乎不如我們想像中單純,我們理出了三項資料面的議題。

一、1/1,000建物模型分割過細

以我們的研究區新北市中永和、板橋地區來說,中永和推估三維建物模型是使用104年修測1/1,000地形圖來建置,板橋則是使用103年修測的1/1,000地形圖。1/1,000地形圖的測製規範,單棟建物對於不同樓層有屬性註記的要求,因此導致建物框分割細緻,使得單棟建物出現多個建物框。建物框分割過細會導致下列2種情形,因此要將建物框Dissolve起來,將建物內類似電梯井的建物框融合至大的建物框內,問題就可以被解決。

  1. 以遠東百貨板橋中山店為例 (圖2-1)

    這是一棟獨棟建物,但建物屋形複雜,樓高不一致,因此建物繪製時是依據不同樓高分開數化,雖然該棟建物只有一個門牌,但有多個登記商家。如此計算商業指數可能發生某個建物框指數很高,但其他同棟建物框數值卻為0的情況。
    圖2-1~2-3” width= 

  2. 以中和遠東科技園區為例 (圖3-1)

    理想的情況一棟建物應該只有一個建物框。另一個例子我們以中和遠東科技園區為例,此區建物多為20多層樓的大廈建物,但可發現原始建物框資料在繪製時會將電梯井進行切割,因此同棟建物可能會產生數個建物框如圖3-1,一棟大樓內有4個建物框,導致將商家定位後,可能落入到不同的建物框內,降低該區域的商業指數。
    圖3-1~3-3” width=  

二、附屬建物亦進行數化

第二個議題是1/1,000地形圖產製三維建物模型會涵蓋附屬建物,因1/1,000地形圖對建物資料的繪製,針對永久性建物結構都有進行數化,導致一些可能的附屬建物都被繪製進來。實際找了幾個案例發現陽台、低矮建物這類附屬建物,都存在於三維建物模型成果。案例為板橋三民路、中山路口,此處有多棟緊鄰的大樓,但中間三棟有附屬建物相連的情形。

圖4-1、4-2 

三、無法透過屬性對應同棟建物

三維建物模型有貼附近似化建物紋理材質的LOD1,為利用臺灣通用電子地圖建物區塊及1/1,000 地形圖建物圖層等既有二維建物框,搭配光達DTM及1/1,000地形圖樓層註記等資訊;亦有貼附建物真實影像或擬真影像的LOD3。建物模型屬性內都有建物編號及建物名稱、LOD細緻度代碼,LOD1建物之建物編號因前述情形,並無法對應同棟建物,而LOD3建物因為產製特性,單個建物模型等同單棟建物,故其建物編號可用於識別建物。三維建物框資料目前研究區大部分為LOD1的建物模型,屬性欄位內有一欄建物名稱(BuildName)就是以建物模型棟為單位,但資料須達LOD3層級建物模型才有建物名稱(BuildName),因此目前無法透過屬性欄位進行同棟建物的合併作業。

 

同棟建物框合併實作流程

在進行研究前,須將建物框資料調整成為適合應用分析的建物框後才能進行分析,在考量無法透過屬性欄位進行同棟建物的合併作業後,我們改採用空間合併的方式進行。 

一、同棟建物建物框進行空間合併

我們同樣以板橋三民路、中山路口這個區域為例,圖5-1為原始建物框的圖資,採用空間合併Dissolve的技術,可以將相連的建物框合併成為一個建物框,合併後的建物框可以視為是連棟建物框(圖5-2)。但從圖5-2合併後可發現前述討論的議題3「附屬建物亦進行數化」的問題,將導致不應相連的幾棟建物被Dissolve在一起。理想適合應用分析的建物框應如圖5-3個別獨棟建物應可被獨立出來,因此濾除附屬建物框,讓個別的獨棟建物能夠獨立出來,就變成了一個新的課題。

圖5-1~5-3  

二、透過形狀指數濾除附屬建物

針對這類有附屬建物的建物框,如要計算商業指數就無法採用Dissolve的方式了,因為Dissolve後反而會將三棟不相連的建物融合成為一棟,再計算獨棟的商業指數反而會有高估的情形。理想的做法應該是將附屬建物去除,後再針對建物做Dissolve,會得到比較好的計算結果。
苦思了許久,我們找到了生態景觀學常用的形狀指數來判斷附屬建物。形狀指數(mean shape index, MSI)是計算某一建物與圓形之偏離程度,數值越接近1 代表越接近圓形,反之則代表該建物形狀越複雜。板橋435藝文特區濕地故事館(接近圓形)、我們公司所在的遠東科技園區(接近正方形)、新北第一高樓百揚大樓(半圓與方形的組合),形狀指數都在1~1.2之間,反之中和中山路二段、板橋三民路、中山路口這兩個狹長的建物框,形狀指數都大於2,簡單來說形狀指數越大代表建物形狀越複雜或狹長,則越可能是附屬建物,實際上經街景檢視前述兩個形狀指數較大的案例都是雨遮這類的附屬建物。

圖6-1~6-3  
圖6-4、6-5 

分析流程說明

經過前述的建物框資料熟悉過程,考量三維建物資料因前述模型的議題可能導致商業指數分析失準的問題,我們針對原始三維建物資料進行調整修正,列出了5個分析研究流程,說明如下:

一、基礎分析圖層整併

從測繪中心申請取得三維建物模型,萃取建物框圖資後,篩選出中永和、板橋建物框資料共88,494筆,但依據三維建物模型與1/1,000地形圖資料比對,經檢視後缺少板橋車站附近建物框圖資,因此我們又另外數化了約37筆建物資料,經Merge後研究區合計88,531筆建物框。

 

二、剔除附屬建物框不納入分析

經盤點後附屬建物多位於一樓,且形狀指數數值通常較大,因此此處附屬建物的操作型定義為形狀指數大於2且位於一樓的建物框,視為是可能的附屬建物,計算後有2,440筆建物可能是附屬建物,此時我們再套疊公司、商業點位資料,其中有41筆有公司商號位於建物框內,這部分保留成為非附屬建物,因此實際濾除了2,399筆視為附屬建物的資料。

 

三、產生適合分析的建物框

形狀正常的建物資料(86,091筆)和步驟2保留的非附屬建物(41筆),經Union後會先融合成一筆,再經過Multipart to Singlepart的過程,可產生我們分析所需要的連棟建物框,計有25,619筆建物框。

 

四、計算商業指數、商辦指數

將連棟建物框分別和商業登記、公司登記點位資料分別進行Point in Polygon,計算落入每個連棟建物框的商家與公司家數,作為每個連棟建物的商業指數、商辦指數。

 

五、產製最終資料應用圖資

最後為了將這些圖資展示於三維圖臺上,將步驟4計算完的商業指數和商辦指數圖層,與步驟1的基礎分析圖層及使用分區圖層進行Spatial Join,將資料倒回原始分析圖層內,並帶有商業指數、商辦指數與所在使用分區等屬性。

圖7 分析流程” width=

 

成果展示

我們將計算的成果利用CARTO雲端資源服務進行開發展示,展示的方式是以建物樓高屬性來呈現建物高度,以商業指數、商辦指數及土地使用分區相關屬性來呈現建物的顏色。在CARTO上同時呈現8萬多個建物框的展示結果,從平移和拖動的順暢度可發現展示效能還不錯。

地圖以分割視窗同時呈現商業指數與使用分區。左側介面是商業指數透過分層設色展示的效果,可透過切換按鈕轉換為商辦指數。右側介面是使用分區 黃色是住宅區、紅色商業區、咖啡色工業區。可發現商業指數較高者多集中在商業區,板橋府中商圈有一明顯熱區;商辦指數較高者大部分集中在工業區,尤其是遠東科技園區。

圖8 3D建物視覺化商業指數展示圖臺

 

商業指數前10地區

經過分析後,商業指數最高的前10地區多集中在板橋,湳興市場、黃石市場、南門街、福德市場等地都在府中商圈一帶。但連棟建物商業指數最高的則是在永和中正、永和路二段路口這個地方,前10多屬商業區或市場用地。

商業指數前10地區  

圖9-1 商業指數TOP1

圖9-2 商業指數TOP2  

商辦指數前10地區

商辦指數最高的則是在中和的京城銀行,一棟23層的獨棟的大樓內就有198家公司設址於此,永和中和路的17樓建物則有158家公司居第二。中和的遠東科技園區則是研究區最主要的商辦聚集地,有多棟建物商辦指數都在前10內。商辦指數較高的使用分區則多在工業區和商業區內。

商辦指數前10地區  

圖10-1 商辦指數TOP1

圖10-2 商辦指數TOP2  

相關建議

本研究透過空間技術產製出適宜進行應用分析的建物框,在取得三維建物框圖層後陸續針對建物框資料的議題思索可能達成研究發想的作法。本研究分析流程使用的的方法不一定是最好的方法,只是目前想到妥協可以處理的方式。目前這樣做完還是有一些問題,如商業TOP1的永和中正路和永和路口,還是明顯可看出非同棟建物的情況。

而目前許多系統都希望以三維圖臺進行開發,就筆者個人感受最大的差別就是在二維與三維圖臺上在資料展示上,三維圖臺在帶入樓高資訊後,可以特別容易發現商辦指數較高者,大多是大樓,這在二維圖臺上是無法輕易察覺的。

從前述的說明已提到這樣的成果可能未盡完善,花了許多步驟和流程處理資料層面的議題,本研究成果已於去年提供給測繪中心,測繪中心表示由於研究區建物模型是由1/1,000地形圖產製,建物分割過細的問題測繪中心已有掌握,並於多維度國家空間資訊服務平臺研擬相關說明資訊,並且正在嘗試不同處理方案。另外對於臺灣通用電子地圖區塊建物框產製的建物模型,國土測繪中心也於109年透過自行研究,建立區塊建物框分棟技術,並於110年正式導入建物模型更新作業,預計於114年完成全臺區塊建物框分棟作業,屆時全國將有效細致的三維建物模型可應用。在此也特別感謝測繪中心提供測試建物框資料,讓我們得以完成此篇研究。

圖11 建物框分棟處理

此處建議未來如建物資料可進行分棟,類似的應用也可以和其他領域的整合得更廣,如建物框再帶入人口、地政、實價登錄、社區、商辦等資訊後,更多三維建物的應用成果就可以產生更大效益。

 

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Author
Peter 謝啓賢

任職於應用系統事業部,秉持著有圖有真相的真理,習慣將繁瑣的數據整理成易懂的地圖資訊。