3D CITYLUR: MODELLING 3D CITY LAND-USE REGULATIONS TO SUPPORT ISSUING A PLANNING PERMIT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The applications and understanding of Land-use Regulations (LuR) are more communicable when they are linked to the digital representation of the physical world. In order to support issuing a planning permit and move towards the establishment of automated planning permit checks, this paper investigates how LuRs related to a planning permit process can be modelled in 3D called 3D CityLuR. 3D CityLuR serves as a 3D model for representing LuRs’ legal extents on a city scale. It is formed based on multiple geometric modelling approaches representing LuRs, which can provide a better cognitive understanding of LuRs and subsequently facilitate LuR automatic checks. To this purpose, according to LuRs’ descriptions and characteristics explained in related planning documents, key parameters representing LuRs’ extent are identified (e.g. maximum distance in overlooking or maximum allowed height in building height regulations). Accordingly, to automatically model each LuR, a geometric modelling approach (e.g. Boundary Representation (B-Rep), CSG, and extrusion) that best fits with the identified key parameters is proposed. In addition, to combine 3D CityLuR with an integrated BIM-GIS environment, the level of information need in terms of geometries and semantics is specified. Finally, the paper results in a showcase for five LuRs including building height, energy efficiency protection, overshadowing open space, overlooking, and noise impacts regulations. The showcase is a proof of concept for determining how these LuRs can be modelled in 3D and combined with 3D city models based on the selected geometric modelling approaches, identified parameters, and level of information need.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».