基于CGA规则的倾斜影像数据批量建模技术研究

发布时间：2020-06-21 11:24

【摘要】：随着地理信息相关技术及应用的飞速发展,城市建筑物三维模型的需求日益增长,如何快速、批量的完成建筑物三维建模显得极为重要,基于规则的参数化建模技术,即非常适用于快速批量建模。此外,地理空间数据源的获取方式不断更新,作为国际测绘领域高新技术的倾斜摄影测量技术,突破了传统航摄测量技术的诸多局限性,如无法实现地理信息数据的高效利用、作业周期长等弊端,其使用多角度相机进行多视拍摄获取全要素详尽的地物信息,以此快速获取真实精确的三维地理信息。基于上述两方面,本文尝试多领域交叉,提出基于规则的倾斜影像数据批量建模技术研究。首先,在地理空间信息数据源的选取上,摒弃传统获取建筑物基础数据的方法,尝试从倾斜影像数据中自动提取建筑物;其次,对倾斜影像数据进行处理,并提出基于数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)衍生等高线并进而提取建筑物的方法,实现了从倾斜影像数据中提取建筑物;最后,利用基于CGA(Computer Generated Architecture,CGA)规则的批量建模技术,针对上述过程提取到的建筑物几何数据,编写更加高效的CGA规则,完成真实的、较高精度的建筑物批量建模,解决了规则建模技术中建筑物几何信息不真实、不精确的问题。同时,由于当前大多数倾斜摄影后处理平台所自动生成的倾斜模型,是基于点云数据构建的三角网格模型,实则是2.5维式的数字表面,故而也为实现倾斜模型单体化提供一条解决思路。论文主要取得以下成果:1,摒弃传统地理空间信息数据源的获取方法。从现今发展前沿的倾斜摄影测量技术着手,对其生成的倾斜影像数据进行处理,尝试从中自动提取建筑物,为倾斜影像数据提供一个新的应用出口。2,提出一种基于倾斜影像数据的建筑物提取方法。即通过对倾斜影像数据进行处理生成单波段DSM和三波段DOM影像,然后基于DSM衍生等高线的算法,调整不同的阈值进行优化提取建筑物,并结合其他辅助特征,从而快速有效地获取拓扑完整的建筑轮廓矢量数据及真实精确的高度信息。3,编写更高效的CGA规则,实现基于建筑物真实几何数据的自动化批量建模。设计CGA规则建模流程,并选取实验区域基于倾斜影像数据提取到的建筑物为例,实现规则驱动建模。一方面,解决了通常情况下规则建模时高度不精确的问题;另一方面,相较于传统建模方法,需要对每一个建筑物进行单独建模的繁琐工作,此方法通过编写通用的CGA规则可实现高效省时的建模。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P208;P231
【图文】：

长安大学硕士学位论文更加多样且高效的方式。国内外相关行业研发了许多新型的数字传感器 DMC, ADS40/80/100 等)，图 1.1 所示是 Leica 徕卡倾斜相机 RCD30。各种国产的运十二，图 1.2 所示）以及无人机（如红鹏、大疆无人机）等平台成像系统蓬勃发展，我们发展前进的步伐将持续受到信息化技术的影响。统(GIS)在作为一个功能强大的数据库时，协同其他技术手段，使许多作业便捷，而且随着地理空间数据源的获取手段朝着更加先进的方向发展，对规划、管理、决策有重要的利用价值。

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【参考文献】

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本文编号：2723997