实景三维精细建模优化方法探索与实践

对比分析目前常用的几种实景三维建模方法及适用性,剖析倾斜摄影三维建模技术在几何结构和模型纹理等方面存在的问题,提出了实景三维精细建模的优化方法和技术路线,着重阐述了高低空航摄相结合的关键技术,明显改善了模型效果,提高了建模的质量与效率,为实景三维数字城市建设提供了技术参考.     

基于倾斜影像技术的自动纹理映射

基于倾斜影像技术的实景三维模型纹理自动提取软件系统采用倾斜影像技术,应用共线条件方程算法,结合数字三维及空间几何技术实现了实景三维模型基础数据的管理及模型纹理自动化提取的功能,大大解决了在地理信息产业中数字城市实景建模的海量数据管理及纹理映射的工作作业难度,有效提高了基础数据建设的工作效率,真正实现了现实与虚拟的映射,促进了城市数字信息现代化建设的步伐。     

实景三维模型修饰方法研究

目前智慧城市建设正如火如荼地进行,实景三维模型作为测绘基础地理信息数据的新生力量,应用范围越来越广,但由于倾斜摄影测量技术的固有特点,使得模型的几何和纹理精度有限,影响目视效果。本文讨论了实景三维模型中常见的问题,提出了实景三维模型精细修饰的流程化解决方案。按照几何修复、纹理整饰和精细化模型替换三个主要步骤分别详细介绍了模型修饰的方法和技巧,明显改善了模型的显示效果。本文的研究为实景三维模型问题的处理提供思路,并为模型精细化修饰提供了切实可行的解决办法和技术支撑。     

基于无人机倾斜摄影的合作市实景三维建模

以合作市实景三维建模为例,阐述了无人机倾斜摄影、实景三维模型数据生产的基本原理。利用无人机搭载倾斜相机的方式采集影像数据,选用ContextCapture软件作为数据处理平台,将从影像中获得的纹理信息和几何模型相结合,构建合作城区附近24 km~2的实景三维模型。     

多角度倾斜摄影技术在自动纹理映射上的应用

利用多角度倾斜摄影技术获取的倾斜影像成果来更新和构建城市三维实景纹理映射成为数字城市建设中的一个重要应用。本文采用基于DLG和3Dmax生成的建筑物模型,结合SWDC-5的多角度倾斜影像,通过自动选择纹理、自动编辑纹理、自动纹理映射等一系列步骤,自动生成大区域建筑物三维实景数字城市。并通过实验数据对该计算方法的可靠性进行验证,结果表明:该系统的数字化程度远远高于传统方法。     

基于倾斜摄影的实景三维单体化模型构建方法

倾斜摄影实景三维模型是由连续的三角网通过纹理贴图组成,模型上各地理要素具有“一张皮”的特点。针对无法管理与编辑模型上各地理对象的问题,本文提出了基于倾斜摄影实景模型进行单体化建模的技术方法。首先,利用倾斜航空摄影技术,探讨了基于Street Factory实景三维模型全自动构建方法;然后,以生成的实景三维模型为基础,利用倾斜摄影实景模型单体化建模方法,完成了地理对象单体化模型与属性数据库的搭建。本文以土默特右旗城区为试验区,通过对空三加密的精度分析,有效验证了本文实景三维模型的构建精度,为模型中地理对象属性的查询、管理和应用提供了方便,有效扩大了模型数据的应用领域,对内蒙古智慧城市建设具有一定的参考价值。     

城市倾斜摄影实景三维模型数据质量检查方法研究与实践

基于倾斜摄影可以快速获得高精度的城市实景三维模型，分析了实景三维模型数据的特点，探讨了实景三维模型数据质量检查的重点内容和质量元素，结合北京市大规模倾斜摄影实景三维数据质量检查实例，对实景三维数据质检问题与内容进行了总结，最后提出了实景三维模型数据的质量检查方法。     

基于无人机影像的建筑物实景三维建模方法

阐述了当前建筑物三维建模的发展现状,探讨了一种无人机(UAV)倾斜影像和全球定位与惯性导航系统(POS)数据相结合构建建筑物实景三维模型的方法.通过POS辅助空中三角测量、数字表面模型构建、实景三维模型生成及三维建模精细化修正等步骤保证了实景三维模型建模质量和效果.试验结果表明:构建的实景三维模型精度较高,纹理清晰几何变形小.      

顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法

基于倾斜摄影测量的三维建模已成为城市级实景三维建设的发展趋势。在城市三维模型中,由于植被表面不平整,需要用大量的三角面来刻画,但这并不是实景三维数据记录和表达的重点,并且大量的数据会给模型展示和应用带来很大的困难。因此,本文提出了一种顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法。首先,计算三维模型的纹理信息和几何信息,结合马尔可夫随机场(MRF)顾及空间一致性的优点提取植被;然后,采用二次误差测度(QEM)算法简化特定的植被区域;最后,对简化后的白膜模型进行纹理重映射。试验结果表明,本文方法能够准确提取并有效简化植被区域,纹理重映射的结果在外观上也与原始模型相差无几,取得了预期的良好效果。     

一种近景倾斜摄影的三维建模盲区自动修复技术

近景倾斜摄影中存在航摄死角引起的三维模型结构粘连和失真问题,提出了一种倾斜摄影三维模型盲区自动修复技术。该技术基于大量近景影像,采用特征线匹配、点云匹配、纹理映射等影像处理技术填充倾斜摄影产生的盲区,从而进一步优化相应近地模型结构和纹理,实现精细化重构,解决了倾斜摄影模型难以近地浏览等问题。对比实验表明,提出的方法对近景修正效果具有一定程度的改进,提高了倾斜摄影数字三维成像的可视化效果,为最终获得高质量、高精度三维实景模型提供参考与借鉴。     

优视摄影测量与泛在实景三维数据采集:以实景三维青岛为例

面向实景三维建设的广阔需求,提出了一种新型无人机摄影测量技术,即优视摄影测量。分析说明了优视摄影测量的技术原理,以多种方式获取的三维概略模型为规划依据,结合立体观测采样和可观测性约束分析生成和优选出航摄视角,进而形成对应的航摄路径; 针对大测区应用与无人机作业能力有限的矛盾,以航线划分的方式从精细规划端给出了多无人机协同施测的解决方案;以实景三维青岛建设中的城市核心区为测试场景,实现了面向大范围复杂城市场景的优视航测多机协同实景三维数据采集实施验证, 分别进行了分区块及全区整体的实景三维重建,并与专业化倾斜航测系统生成的实景模型进行对比分析。结果表明,优视摄影测量技术模式下生成实景三维模型的精细度具有显著提升。在保证高质量输出的前提下,该技术模式可驱动轻小型航摄设备实现较大范围复杂区域的实景三维数据采集,并通过协同施测提高作业效率。以优视摄影测量为技术内核,可进一步延展为面向多方向、多领域的泛在实景三维数据采集技术应用模式。     

贴近摄影测量与BIM技术在濒危民族建筑部件级实景三维建设中的应用

为完善我国传统村落实景三维建设,并传承和保护传统村落濒危民族建筑,本文以广西传统村落部件级实景三维建设工程为依托,首先利用倾斜摄影测量技术对传统村落进行城市级实景三维建模,利用贴近摄影测量技术与BIM技术对濒危等级高的民族建筑进行部件级实景三维建模;然后将倾斜摄影技术建模与贴近摄影测量技术建模的模型相融合,形成传统村落部件级实景三维模型图;最后根据濒危民族建筑构件的外观特征、尺寸信息、濒危等级、所处年代、地理位置,利用BIM技术对其进行参数化建模、编码与入库,形成可查询的实景三维模型数据库。     

倾斜摄影设备选型及像控点布设对高精度实景三维模型重建的影响

在高精度实景三维模型生产中,无人机平台与载荷的选择及像控点布设十分重要,对航摄效率、模型精度、效果均有影响。本文以我国北部某城镇村为研究区域,利用不同的无人机倾斜摄影测量设备分别获取同分辨率倾斜影像,并结合不同的像控点布设方案重建实景三维模型。通过同等分辨率原始影像的不同装备及像控点布设的组合方案构建对照试验组,对比验证并分析飞行效率、模型精度及模型效果,选取满足高精度实景三维模型重建要求的设备类型及经济合理的像控点布设方案,为实际的生产作业提供指导。     

基于OGRE的三维场景可视化关键技术研究

OGRE是面向对象图形渲染的开源三维渲染引擎,具有面向场景和易扩展等特点。本文系统研究了基于OGRE三维渲染引擎的任意场景三维可视化的诸多关键技术,并以某学校为例,采用Sketch Up建模,以Microsoft Visual Studio 2010为开发环境,使用C++作为编程语言,最终实现了校园三维场景的三维可视化模拟和漫游等功能。     

GEE环境下联合Sentinel主被动遥感数据的国家公园土地覆盖分类

国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台,结合哨兵（Sentinel）主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征,分别采用基于像元的随机森林（random forest,RF）算法和面向对象的简单非迭代聚类（simple noniterative clustering,SNIC）+RF算法实现了钱江源国家公园异质性景观的土地覆盖（耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地）分类。地面实验表明,在多种输入数据组合中,基于像元和面向对象方法分类获得的最高总体精度分别为92.37%和93.98%。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据的纳入能够提高基于像元方法的分类精度,但在面向对象方法中未能体现精度提升效果。通过SNIC+RF算法生成的土地覆盖分类图完整性更好,所需特征数量较少,并且算法能够在GEE环境下快速执行,适用于国家公园管理实践。     

空间认知能力与三维寻路绩效的相关性分析

研究影响寻路行为的人为因素,对于提升智能导航服务的用户体验具有重要意义。从心理旋转、抽象推理、空间短时记忆和空间感知4种能力出发,设计空间认知对照实验,探究空间认知能力与寻路绩效之间的相关性。研究结果表明:（1）4种空间认知能力之间弱相关,且按空间尺度部分分离。相同尺度空间的认知能力,即心理旋转能力和抽象推理能力、短时记忆能力和空间感知能力的相关性较强,不同尺度空间的认知能力相关性较弱。（2）心理旋转能力和抽象推理能力对寻路绩效有较高的拟合显著性水平。考虑多因素联合作用,虚拟场景中,心理旋转能力对寻路绩效影响最大,空间感知能力影响最小;真实场景中,空间感知能力对寻路绩效影响最大,短时记忆能力影响最小。（3）寻路表现具有显著的场景效应,在虚拟和真实场景中各项能力因子对寻路绩效拟合的决定系数明显不同。该研究结果为基于虚拟场景的行人导航研究的有效性提供了实证参考,也可为设计顾及人因的导航服务提供依据。     

利用LiDAR/倾斜摄影技术实现三维城市快速建模的方法研究

采用机载LiDAR/倾斜摄影数据进行三维城市建模生产,形成一套适合于规模化生产作业的三维城市快速建模工艺流程。本文力求确定城市三维模型数据生产过程中的数据内容和各项精度指标,探索城市三维模型数据的交换格式与表现形式。     

点云辅助GB-InSAR影像与地形数据应急变形监测方法

将采用地面三维激光扫描(terrestrial laser scanning, TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-based interferometric synthetic aperture radar, GB-InSAR)和无人机航空摄影测量（unmanned aerial vehicle photography, UAV）的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法（iterative closest point, ICP）,首先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准;然后,利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配;针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差的问题,综合目视解译以及峰值相关性分析提取各数据间的同名特征点,根据同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程来完成误匹配纠正。利用所提的匹配方法处理模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据,结果表明实测匹配精度达像素级,满足应急监测需求。     

适用于训练样本选择的斜交因子模型研究

训练样本的质量直接影响训练阶段的训练质量（或效果）,进而在一定程度上影响测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究,如何尽可能地减少训练样本的数量,一方面成为一个非常“棘手”的问题,另一方面从实际应用的角度来看,这也上升为一个经济或成本方面的问题。提出了一种适用于训练样本选择的斜交因子模型方法,该方法松弛了Q型因子分析和对应分析对于公因子之间独立的假设条件,并在斜交参考解的基础上提出一种适合训练样本选择的近似求解斜交旋转的方法。实验结果表明,所提方法是可行、有效的。与基于正交因子模型的方法相比,它可以更好地描述或逼近现实的真实情况,可以选择出更合理、更具有代表性的典型训练样本,并且还可以取得满意的分类精度。适用于训练样本选择的斜交因子模型方法优于基于正交因子模型的训练样本的选择方法,被选择的训练样本分布相对更分散、更合理,而且总的分类精度平均提高3%左右。