plateau_parse — DRIVE japan op

• データ種: any → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]' (実装を直接呼ぶなら import driveplateau; driveplateau.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]'、台帳から引くなら opsdrive.get("plateau_parse"))

使い方

PLATEAU CityGML から建物の足元多角形・高さ・底面標高をストリーム読みする。

iterparse で Building(ローカル名)の end イベントごとに処理し、処理後 elem.clear() でメモリを解放する(1 ファイル数百 MB でも動く設計)。

建物ごとに:

• measuredHeight があれば高さに使う。無ければ lod1Solid の最大標高 − 最小標高。

• 足元: lod0FootPrint があればその posList。無ければ lod1Solid の全面のうち 平均標高が最も低い面(LOD1 は押し出し柱なので底面がある)。

• posList は EPSG:6697 の「緯度 経度 標高」3 つ組として読む。

Args:

source: CityGML の文字列(< で始まる)、bytes、またはファイルパス(str/Path)。

origin: 局所座標の原点 (lat0, lon0) [deg]。None なら最初に採用した建物の重心。

max_buildings: 採用する建物数の上限(None で無制限)。到達したら読み取りを止める。

Returns:

{"origin": (lat0, lon0), "buildings": [...], "n_skipped": int, "crs": "EPSG:6697 (lat, lon, alt)"}。各建物は

{"id", "footprint" (k,2) float64(局所 x,y[m]、閉じない、反時計回り), "height", "ground_z", "lat", "lon"}(lat/lon は足元頂点の平均 = 重心)。

Raises:

ValueError: source が空/不正、posList が 3 の倍数でない、XML が壊れている、

max_buildings が負、origin が不正。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(japan)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · japan_stats

*Provenance: driveplateau.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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