Tools for BIM-GIS Integration (IFC Georeferencing and Conversions): Results from the GeoBIM Benchmark 2019
Notice bibliographique
Résumé
The integration of 3D city models with Building Information Models (BIM), coined as GeoBIM, facilitates improved data support to several applications, e.g., 3D map updates, building permits issuing, detailed city analysis, infrastructure design, context-based building design, to name a few. To solve the integration, several issues need to be tackled and solved, i.e., harmonization of features, interoperability, format conversions, integration of procedures. The GeoBIM benchmark 2019, funded by ISPRS and EuroSDR, evaluated the state of implementation of tools addressing some of those issues. In particular, in the part of the benchmark described in this paper, the application of georeferencing to Industry Foundation Classes (IFC) models and making consistent conversions between 3D city models and BIM are investigated, considering the OGC CityGML and buildingSMART IFC as reference standards. In the benchmark, sample datasets in the two reference standards were provided. External volunteers were asked to describe and test georeferencing procedures for IFC models and conversion tools between CityGML and IFC. From the analysis of the delivered answers and processed datasets, it was possible to notice that while there are tools and procedures available to support georeferencing and data conversion, comprehensive definition of the requirements, clear rules to perform such two tasks, as well as solid technological solutions implementing them, are still lacking in functionalities. Those specific issues can be a sensible starting point for planning the next GeoBIM integration agendas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».