在处理数据之前，要充分认识数据，了解数据，才能有的放矢。这里小编将个人在工作中接触到的BIM数据进行归类总结，为BIM数据的处理指明思路。

一、数据特征

（一）模型复杂度

模型复杂度是小编个人的定义，主要指BIM模型在三角面数、空间区域、模型粒度及纹理等方面综合的表现，当模型越复杂时，相应的模型处理就会越复杂，三角面数就会越多，在空间上就会越密集、模型就会越精细。下面小编将从三角面数、空间区域、模型粒度及纹理这四个方面来做解释。

1、三角面数

在SuperMap平台中，模型储存时，几何的存储主要是存储模型表面的三角网，相应的模型也就由三角网构成。

模型表面三角网

通过认识模型的三角面数量可掌握模型的三角面情况：

（1）整体模型三角面总数

整个数据的三角面总数

（2）个别三角面特别多的对象

个别三角面特别多的对象

具体查看方法在后面的分析方法中再具体说明。

2、数据的空间区域特征

（1）数据的大致范围

通过观察数据，需要了解数据的大致范围，例如多长、多宽、多高等等，为后续的数据处理选择做基础。

（2）按照数据范围特征分类

根据数据的范围特征特征，可将模型分为大致两类：一类是条状，例如公路、铁路等等；另一类是柱状，例如建筑等。这两类数据在空间上表现不同，条状数据范围大，相对较为稀疏，柱状数据范围小，相对较为密集。

3、模型颗粒度

模型颗粒度是只模型的对象分解的精细程度。对于BIM数据来讲，模型颗粒度越小，相应的模型的对象数量就越多，族对象或者模板就越简单，分类也就越清楚；反之，模型颗粒度越大，相应的模型对象数量就越少，族类型或者模板就越复杂。
对于BIM数据的处理和应用来说，模型颗粒度越小越有优势，后期应用处理就越方便。

4、纹理

纹理也是模型复杂度的一个因素，纹理数量越多，数据越复杂，纹理越大越复杂。通常建模中建议使用的纹理像素大小不超过1024*1024，纹理大小为2的幂指数次大小。

（二）常见的复杂数据

1、长条形管道、栏杆、护栏、道路标线等

这类数据最大的特征有两点：一是一个对象特别长，通常是可以达到几百米或者几千米；二是管道、栏杆等对象多由圆管或者异形结构组成，三角面数非常多。

护栏

2、异形、复杂对象

这类对象的特征为三角网密集，单个对象三角面通常能达到几十万甚至上百万。

钢筋

3、对象子对象多

由于个别对象合并不合理，导致子对象数量从几百到几千，个别子对象还有三角面特别密集的情况。

子对象复杂

4、对象复用多

个别模型本身不复杂，但是复用次数非常多，这类数据简化之后，优化空间也比较大。

模型共用

5、模型重复

在建模过程中可能造成对象的重复，这类对象需要去除。

对象重复

二、分析方法

（一）三角网统计

通过三角网统计，可以快速掌握模型的整体三角面情况，再根据字段属性排序，可快速分离出需要优化处理的模型对象。

统计三角面

三角面统计之后在属性表中会新增三角面数量字段，可以对该字段做降序排列，从而可以分离出三角面较多的对象。

降序排列

（二）查询对象属性

选中对象之后，右键查询对象属性，可以看到单个对象的三角面情况，子对象数量等信息。

查看属性

（三）观察编辑对象

适当时候可以打开模型编辑，选中对象，拖拽编辑对象，观察对象情况。

编辑模型

小结

以上就是小编对于BIM模型的数据特征分析及分析方法，通过对数据分析，才能掌握数据情况，才能采取更加合适的处理方法。在下一节中，小编将介绍常用的BIM数据优化处理方法。