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。
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
（2）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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
（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。
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。
