航空摄影测量技术在三维城市建模的应用
飞飞燕燕
2018年10月23日 16:13:33
来自于工程测量
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前智慧城市建设正在成为地理空间信息产业的一个热点,智慧城市作为数字城市概念的进一步拓展,同样地需要将建筑物的三维建模技术作为重要组成部分。随着数据获取手段的更新以及数据量的急速增长,建筑物建模方法逐步从手工向人机交互甚至全自动化、从单个建筑建模到大规模场景批量建模发展。事实上,在摄影测量领域关于建筑物自动/半自动三维建模的研究已有二十余年历史。     然而,复杂建筑物的数字模型生成仍然是个颇具挑战性的问题。以影像为例,在实际生产中最为成熟的是人工编辑方法,例如使用Sketchup、Auto CAD等软件在影像基础上进行几何模型编辑以及纹理贴图,建立单个建筑物的三维模型。人工编辑虽然能保证重建模型的准确性和细节度,但是效率非常低下,无法适用于大规模场景建模的任务。而实现基于影像的全自动建模,需要在影像解译领域取得较大突破,而囿于当前的研究进展,许多学者提出了基于人机交互的半自动建模方法,而且也已经出现若干成熟的商业软件系统。例如瑞士联邦苏黎世理工大学推出的CyberCity-Modeler系统,利用航空遥感影像对多类地物进行三维点云生成、分割和多面片拟合,操作员只需对点云生成和分类步骤进行干预,因而效率较高,每天能完成500到1000个目标的工作量,该系统已经成功地应用于欧美多个城市的三维建模任务。另一类系统以德国Inpho公司推出的inJECT为代表,系统整合了一个包含多种常见建筑物线框模型的数据库,操作员只需根据图像的内容选择特定建筑物模型,系统能自动进行参数解算,使生成模型能够与输入影像保持相容性。同时该系统支持用户拓展数据库中的模型,以及由简单模型组合复杂模型,使其能更好适应复杂城市场景。全自动建模方法现在仍处于研究阶段,从计算机视觉的角度来看,三维建模可以转化为一个大型优化问题,需要在场景的局部以及全局约束中寻求平衡,由此引出“自上而下”(先验模型驱动)和“自下而上”(数据驱动)两类方法。由于这一问题的病态性,当前许多自动化方法都在多源数据融合中寻求解决方案。

前智慧城市建设正在成为地理空间信息产业的一个热点,智慧城市作为数字城市概念的进一步拓展,同样地需要将建筑物的三维建模技术作为重要组成部分。随着数据获取手段的更新以及数据量的急速增长,建筑物建模方法逐步从手工向人机交互甚至全自动化、从单个建筑建模到大规模场景批量建模发展。事实上,在摄影测量领域关于建筑物自动/半自动三维建模的研究已有二十余年历史。

    然而,复杂建筑物的数字模型生成仍然是个颇具挑战性的问题。以影像为例,在实际生产中最为成熟的是人工编辑方法,例如使用Sketchup、Auto CAD等软件在影像基础上进行几何模型编辑以及纹理贴图,建立单个建筑物的三维模型。人工编辑虽然能保证重建模型的准确性和细节度,但是效率非常低下,无法适用于大规模场景建模的任务。而实现基于影像的全自动建模,需要在影像解译领域取得较大突破,而囿于当前的研究进展,许多学者提出了基于人机交互的半自动建模方法,而且也已经出现若干成熟的商业软件系统。例如瑞士联邦苏黎世理工大学推出的CyberCity-Modeler系统,利用航空遥感影像对多类地物进行三维点云生成、分割和多面片拟合,操作员只需对点云生成和分类步骤进行干预,因而效率较高,每天能完成500到1000个目标的工作量,该系统已经成功地应用于欧美多个城市的三维建模任务。另一类系统以德国Inpho公司推出的inJECT为代表,系统整合了一个包含多种常见建筑物线框模型的数据库,操作员只需根据图像的内容选择特定建筑物模型,系统能自动进行参数解算,使生成模型能够与输入影像保持相容性。同时该系统支持用户拓展数据库中的模型,以及由简单模型组合复杂模型,使其能更好适应复杂城市场景。全自动建模方法现在仍处于研究阶段,从计算机视觉的角度来看,三维建模可以转化为一个大型优化问题,需要在场景的局部以及全局约束中寻求平衡,由此引出“自上而下”(先验模型驱动)和“自下而上”(数据驱动)两类方法。由于这一问题的病态性,当前许多自动化方法都在多源数据融合中寻求解决方案。

    航空影像作为传统摄影测量的数据源,在获取、储存和分发方面较于其他数据源有优势;近几十年随着高空间分辨率卫星遥感、近景摄影、地面移动测量、大倾角摄影等技术的进步,使得基于影像三维建模能够获取更多建筑物细节以及适用于大范围场景重建。移步http://www.feiyantech.com/Products/chhksy56.html三维城市建模更多应用。值得注意的是,近年来有学者也在进行利用网络用户上传影像进行建筑物三维建模的研究。同时,LiDAR技术的出现也极大推动了建筑物自动建模的研究。通过记录后向散射激光束的时刻,借助机上的GPS/INS系统,该技术能直接测量地物点的空间三维坐标,从而回避了影像特征提取的步骤。LiDAR数据对建筑物的面特征描述效果较好,然而对于建筑物中特别重要的线特征效果欠佳,且依赖于扫描激光点云的密度,因此经常与包括影像数据在内的其他数据结合使用。


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