基于倾斜影像与点云数据的城市三维建模及应用研究
发布时间：2021-06-01 19:47
随着无人机技术和三维激光扫描技术的不断发展,地理信息数据获取的方法愈发多样化,数据的现势性和准确性得到了进一步提高。城市实景三维技术凭借着其直观、高效的优势逐渐成为城市地理信息数据表达的重要手段。长沙市由于地形起伏大、境内山区建筑物较多,其三维城市场景模型的建立一直没有系统性的研究方案。本文基于倾斜影像数据和点云数据对长沙市三维场景模型的构建做出了相关的研究分析,根据不同类型的建模区域提出了相应的三维模型构建方案,对传统的屋顶轮廓线提取算法进行了改进研究,并使用WebGL技术对长沙市三维模型管理平台原型系统做出了设计开发,本文主要工作包括以下内容:（1）本文对城市实景三位构建技术的研究背景和研究意义进行了总结,系统性的分析了三维模型构建技术和WebGL技术的研究现状,列表比较了主要三维构建方法的优劣,归纳整理了城市实景三维技术的主要应用范围,针对性的提出了当前该研究领域的研究重难点。（2）本文使用分区的三维模型构建方法,基于倾斜影像数据和点云数据系统性的提出了针对长沙市的三维模型构建方案。完善了对长沙市主城区的三维模型构建流程,针对长沙市山区建筑物的三维模型构建,改进了常用的屋顶轮廓线...
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
凹字型、人字型屋顶面提取结果对比
图 3.8：凹字型、人字型屋顶面提取结果对比（2）L 字型屋顶面提取结果对比、矩形屋顶面提取结果对比如图 3.9 所示，图3.9(b)图3.9(e)为直接采用点云数据曲率最小值为种子点进行屋顶轮廓线提取。图 3.9(c)图 3.9(f)为本文算法的提取结果。分析图 3.9(b)与图 3.9(c)可以发现传统的屋顶轮廓线提取算法在对屋顶面形状起伏程度不够大山区建筑物进行屋顶轮廓线提取时，不能够精确的提取出屋顶面的形状拐角，提取结果常出现断裂、轮廓线模糊等情况，而本文算法在对山区建筑物进行轮廓线提取时，选取的时曲率均值为筛选阈值，在很大的程度上能够剔除建筑物周边低矮的植被点云数据。(a)L 型屋顶点云数据 (b) 以选取曲率最小值为阈值的提取结果 (c)本文算法提取结果(d)矩形屋顶点云数据 (e)以选取曲率最小值为阈值的提取结果 (f)本文算法提取结果图 3.9：L 型、矩型屋顶面提取结果对比根据图 3.9（e）和图 3.9（f）的提取结果对比可以看出对于矩形的屋顶面建筑物，本文算法和传统的屋顶轮廓线提取算法的提取结果较为相似。下面对以上的处理结果进行深入分析，将本文提取算法和以曲率最小值为阈值的提取算法进行系统性的比较。分对以曲率最小值为阈值的提取算法和本文提取算法的提取结果进行统计分析，引入查全率（召回率）即：提取结果中的屋顶点云数据与原始点云数据中的建筑物屋顶点云数据量之比，用于表示提取算法对屋顶点?
Cesium 的基础上进行了相应的优化和开发，修改后的框架结构如还需要用到css文件和js文件分别用于球体框架的构建和相关函的一些常见的开发辅助工具本文就不详细描述。ild文件夹下存放了如Cesium.js、Path.js等脚本库文件，封装了基于源框架文件，基于这些代码进行了深层次的优化和扩展。 文件夹存储了样式文件，包含 widgets.css 等用于构建基础框架的使构建的球体各种部件能够快速的加载到椭球面中。件夹包含如 jQuery.js、main.js 的文件，主要用以整合系统的各部分用 Build 文件夹下的各种脚本库文件。系统功能实现步骤完成后，在使用 WebGL 技术进行三维管理平台开发时，首th 函数对 Build 文件夹下的脚本文件进行调用，接着配置 iserver 环章中生产的模型数据进行三维发布如图 5.3。然后根据系统的功开发。
【参考文献】：
期刊论文
[1]三维重建及打印技术在乳腺肿瘤中的研究进展[J]. 鲁媛媛,李俊来,宋丹绯. 中国医学影像技术. 2018(01)
[2]车载联合机载点云数据的建筑物立面建模[J]. 杨清科,李永强,李立雪,孙渡,李鹏鹏,范辉龙. 测绘科学. 2019(02)
[3]基于小型多镜头航摄仪的无人机倾斜摄影技术在实景三维建模中的应用[J]. 冯茂平,杨正银,张秦罡. 测绘通报. 2017(S1)
[4]车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割[J]. 李立雪,李永强,王力,牛路标,黄腾达,李有鹏. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[5]多视激光点云数据融合与三维建模方法研究[J]. 宋永存. 测绘通报. 2017(05)
[6]基于三维激光扫描点云数据的古建筑建模[J]. 索俊锋,刘勇,蒋志勇,郑海晨. 测绘科学. 2017(03)
[7]基于WebGL的Revit三维建筑模型重建[J]. 陈志杨,罗飞. 浙江工业大学学报. 2016(06)
[8]基于点云数据的复杂建筑体真三维建模与应用[J]. 何原荣,郑渊茂,潘火平,陈鉴知. 遥感技术与应用. 2016(06)
[9]融合航空影像和LIDAR点云的建筑物探测及轮廓提取[J]. 程效军,程小龙,胡敏捷,郭王,张立朔. 中国激光. 2016(05)
[10]大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法[J]. 闫利,费亮,叶志云,夏旺. 测绘学报. 2016(03)
博士论文
[1]基于WebGL的EAST可视化系统[D]. 夏金瑶.中国科学技术大学 2017
[2]机载激光雷达点云数据处理与建筑物三维重建[D]. 曾齐红.上海大学 2009
[3]基于航空立体影像对的人工目标三维提取与重建[D]. 邵振峰.武汉大学 2004
硕士论文
[1]区域建筑物三维重建技术与实现[D]. 翁姝.华中师范大学 2011
[2]基于图像序列的三维虚拟城市重建关键技术研究[D]. 黄磊.中国海洋大学 2008
本文编号：3210039
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
凹字型、人字型屋顶面提取结果对比
图 3.8：凹字型、人字型屋顶面提取结果对比（2）L 字型屋顶面提取结果对比、矩形屋顶面提取结果对比如图 3.9 所示，图3.9(b)图3.9(e)为直接采用点云数据曲率最小值为种子点进行屋顶轮廓线提取。图 3.9(c)图 3.9(f)为本文算法的提取结果。分析图 3.9(b)与图 3.9(c)可以发现传统的屋顶轮廓线提取算法在对屋顶面形状起伏程度不够大山区建筑物进行屋顶轮廓线提取时，不能够精确的提取出屋顶面的形状拐角，提取结果常出现断裂、轮廓线模糊等情况，而本文算法在对山区建筑物进行轮廓线提取时，选取的时曲率均值为筛选阈值，在很大的程度上能够剔除建筑物周边低矮的植被点云数据。(a)L 型屋顶点云数据 (b) 以选取曲率最小值为阈值的提取结果 (c)本文算法提取结果(d)矩形屋顶点云数据 (e)以选取曲率最小值为阈值的提取结果 (f)本文算法提取结果图 3.9：L 型、矩型屋顶面提取结果对比根据图 3.9（e）和图 3.9（f）的提取结果对比可以看出对于矩形的屋顶面建筑物，本文算法和传统的屋顶轮廓线提取算法的提取结果较为相似。下面对以上的处理结果进行深入分析，将本文提取算法和以曲率最小值为阈值的提取算法进行系统性的比较。分对以曲率最小值为阈值的提取算法和本文提取算法的提取结果进行统计分析，引入查全率（召回率）即：提取结果中的屋顶点云数据与原始点云数据中的建筑物屋顶点云数据量之比，用于表示提取算法对屋顶点?
Cesium 的基础上进行了相应的优化和开发，修改后的框架结构如还需要用到css文件和js文件分别用于球体框架的构建和相关函的一些常见的开发辅助工具本文就不详细描述。ild文件夹下存放了如Cesium.js、Path.js等脚本库文件，封装了基于源框架文件，基于这些代码进行了深层次的优化和扩展。 文件夹存储了样式文件，包含 widgets.css 等用于构建基础框架的使构建的球体各种部件能够快速的加载到椭球面中。件夹包含如 jQuery.js、main.js 的文件，主要用以整合系统的各部分用 Build 文件夹下的各种脚本库文件。系统功能实现步骤完成后，在使用 WebGL 技术进行三维管理平台开发时，首th 函数对 Build 文件夹下的脚本文件进行调用，接着配置 iserver 环章中生产的模型数据进行三维发布如图 5.3。然后根据系统的功开发。
【参考文献】：
期刊论文
[1]三维重建及打印技术在乳腺肿瘤中的研究进展[J]. 鲁媛媛,李俊来,宋丹绯. 中国医学影像技术. 2018(01)
[2]车载联合机载点云数据的建筑物立面建模[J]. 杨清科,李永强,李立雪,孙渡,李鹏鹏,范辉龙. 测绘科学. 2019(02)
[3]基于小型多镜头航摄仪的无人机倾斜摄影技术在实景三维建模中的应用[J]. 冯茂平,杨正银,张秦罡. 测绘通报. 2017(S1)
[4]车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割[J]. 李立雪,李永强,王力,牛路标,黄腾达,李有鹏. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[5]多视激光点云数据融合与三维建模方法研究[J]. 宋永存. 测绘通报. 2017(05)
[6]基于三维激光扫描点云数据的古建筑建模[J]. 索俊锋,刘勇,蒋志勇,郑海晨. 测绘科学. 2017(03)
[7]基于WebGL的Revit三维建筑模型重建[J]. 陈志杨,罗飞. 浙江工业大学学报. 2016(06)
[8]基于点云数据的复杂建筑体真三维建模与应用[J]. 何原荣,郑渊茂,潘火平,陈鉴知. 遥感技术与应用. 2016(06)
[9]融合航空影像和LIDAR点云的建筑物探测及轮廓提取[J]. 程效军,程小龙,胡敏捷,郭王,张立朔. 中国激光. 2016(05)
[10]大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法[J]. 闫利,费亮,叶志云,夏旺. 测绘学报. 2016(03)
博士论文
[1]基于WebGL的EAST可视化系统[D]. 夏金瑶.中国科学技术大学 2017
[2]机载激光雷达点云数据处理与建筑物三维重建[D]. 曾齐红.上海大学 2009
[3]基于航空立体影像对的人工目标三维提取与重建[D]. 邵振峰.武汉大学 2004
硕士论文
[1]区域建筑物三维重建技术与实现[D]. 翁姝.华中师范大学 2011
[2]基于图像序列的三维虚拟城市重建关键技术研究[D]. 黄磊.中国海洋大学 2008
本文编号：3210039
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