利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云

以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象,提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征,利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束,实现了面元自动拓扑重建;通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建,并对模型进行纹理映射。实验结果表明,该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度,为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。     

基于VTK表现的3维空间数据加密算法的研究

空间数据表示方法和空间数据插值方法是3D-GIS研究的基本问题。3维空间数据的曲面重建有着广泛的应用前景,也是当前国际上的研究热点之一。Crust算法是一种基于计算几何中的Voronoi周期图的曲面重建算法,它算法简单,重建结果精细,但是由于计算量太大,其应用受到了限制,文中采用基于VTK(Visualization Tool Kit)表现3D空间数据的表示方法,提出了一个新的三角网格内插的曲面重建算法,并给出了实例以说明该方法的有效性。     

利用AO扩展ArcGIS中建筑物3维可视化功能

在城市3维GIS研究、城市建筑物3维可视化背景下,基于COM接口,利用AO在VB环境下开发了一个可以在ArcGIS中自动生成建筑物3D屋顶(房屋)和纹理的DLL,加强了ArcGIS的建筑物3维可视化功能。     

地球重力场、重力、重力梯度在三维直角坐标系中的表达式

现代卫星重力测量主要利用星载GPS接收机、加速度计、星载测距仪等来确定重力卫星的轨道,削弱非保守力的干扰,由此根据卫星的位置、速度及其变率来确定地球重力场。而上述GPS等星载仪器所提供的数据,包括卫星轨道坐标及其速率、扰动加速度、星间距离及其变率,都是以三维直角坐标(x,y,z)的形式表示的,因此,地球重力场、重力和重力梯度在三维直角坐标系中的表达式在卫星重力解算中具有实际意义。     

一种面向大场景3维显示的地形建模方法

提出一种面向大范围3维场景显示的地形建模方法.该方法基于数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)固有的栅格特点,将大范围场景划分成小的子块.根据应用对这些子块的精度要求,采用不同地形建模方法构建相应的细节层次LoD( Level of Detail)模型.最终,通过拼接这些子块模型完成对整个大场景的多分辨率建模,试验结果表明,该算法具有较好的实用性和有效性.     

面向3DGIS场景的BIM模型转换与集成研究

通过深入分析BIM模型在3DGIS场景中集成的现状、问题和难点,针对图元信息转换优化、属性信息的提取整合、模型轻量化、共享调度、全生命周期的集成管理等内容,结合IFC、CityGML等标准,提出了一种BIM模型向3DGIS场景转换与集成的框架。以长江水利委员会大院管理信息系统为例,论述了在形成初步三维地形场景和建筑外观模型后,在该框架下将BIM建筑模型转换并集成到3DGIS场景中的过程,验证了该方法的实用性和可操作性。     

室内三维点云空间自动划分与规则化方法北大核心CSCD

精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。     

城市轨道交通盾构隧道病害空间分布特征量化研究

随着地铁的不断建设与投入使用,我国正在逐步进入地铁运营养护期,地铁病害检测与运营养护也逐渐得到重视。随着地铁运营年限的增加,病害也呈现加重趋势。通过三维激光扫描技术获取隧道病害全面信息,利用空间自相关性分析地铁隧道病害的地理空间分布特征,对于认识病害形成机理,防治病害具有重要意义。本文以某地铁隧道通过三维激光扫描所获得的水平收敛数据为基础,利用空间自相关分析法定量分析了病害在地理空间上的分布特征,以及与周边水文地质环境的关系。结果表明,隧道病害在地理空间分布上呈现显著的空间正相关与空间集聚特性,且病害严重区与隧道周边水文地质环境密切相关。本文结果为隧道病害地理空间分布特征研究、认识病害分布规律及后期病害治理提供了有效依据。     

高分辨率三维激光扫描数据的微小变形统计分析

地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率的特点,能够改变传统的单点变形观测模式,使传统的点测量向“形测量”转化,因而大量的变形监测数据使得通过数学统计的方法探测变形量小于测量精度的微小变形成为可能。利用高分辨率三维激光扫描数据的微小变形统计分析方法,提出了基于反射值影像和BaySAC的拼接方法提高拼接精度;通过拟合方式提高整体分析精度,而影响拟合精度的主要因素为粗差,因此采用RanSAC算法剔除粗差,提高拟合的精度;然后利用格网化方法消弱偶然误差、修正拼接误差,最终得到变形量。采用建筑墙面及地铁隧道的点云数据进行了微小变形检测的实验,证明了该方法的有效性。     

顾及语义的室内三维模型数据组织与可视化

本文提出了一种顾及语义的"实体-区域-入口"数据组织机制,有效整合了现有的城市三维地理空间数据与建筑物室内精细模型数据,实现了高效的室内场景数据调度与可视化;并基于此构建了三维可视化系统,验证了该方法的有效性和可行性。