CN115861527B 实景三维模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质（四川水发勘测设计研究有限公司）

(12)发明专利GO6TGO6T何方等.快速融合逆向建模在实景三维模型中的应用.北京测绘.2025,第39卷(第3期),第294-298页.曹依帆费怡陈进张玉张帅合伙)51224及存储介质本发明公开了一种实景三维模型的构建方高程数据来生成待构建目标的三角网地形三维的曲面来对基于点云逆向建模技术得到的初始明相当于是利用点云逆向建模技术和几何地形曲面修正技术来构建出高空间精度的实景三维模技术得到的实景三维模型所存在的飘带漏洞2获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据；基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数据；基于所述着色点云数据，构建得到所述待构建目标的初始实景三维模型；利用所述数字高程数据，构建得到所述待构建目标的三角网地形三维曲面；对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲面；利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，包括：利用双线性插值算法，对数字高程数据进行双线性插值处理，得到插值数字高程数据从所述插值数字高程数据集中，确定出具有三维坐标信息的网格化点云数据，以将所述网格化点云数据作为用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述插值数字高程数据集中，确定出具有三维坐标信息的网格化点云数据，包括：调用GlobalMapper中的像元中心点提取组件对所述插值数字高程数据集进行网格点云提取处理，以在网格点云提取处理后，得到具有三维坐标信息的网格化点云数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述数字正射影像数据，对所述点云调用GlobalMapper中的像素匹配组件，以利用所述像素匹配组件将所述数字正射影像数据中的各个像素数据与所述点云数据进行匹配处理，以在所述数字正射影像数据中确定出与各个点云数据相匹配的像素数据；对于任一点云数据，获取所述任一点云数据相对应像素数据的颜色信息，以作为着色将所述着色信息添加至所述任一点云数据中，以在添加完毕后，完成所述任一点云数据的点云着色处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述三角网地形三维曲面进行几何修正对所述三角网地形三维曲面进行裁剪处理，得到若干裁剪地形三维曲面；对若干裁剪地形三维曲面中的每个裁剪地形三维曲面进行去锯齿处理，以得到若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面；将若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面进行合并处理，得到预处理三角网地形三维曲对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以在平滑处理后，得到所述修正后的三角网地形三维曲面。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述预处理三角网地形三维曲面进行平3滑处理，以在平滑处理后，得到所述修正后的三角网地形三维曲面，包括：获取平滑角度，并基于所述平滑角度，对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以得到所述修正后的三角网地形三维曲面。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，包括：基于所述修正后的三角网地形三维曲面，得到待构建目标的三维几何结构数据；利用所述三维几何结构数据，调整所述初始实景三维模型的几何结构，以在调整后，得到所述待构建目标的预处理实景三维模型；对所述预处理实景三维模型进行纹理替换处理，以在纹理替换处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。8.一种实景三维模型的构建装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据；点云处理单元，用于基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数据；模型重构单元，用于基于所述着色点云数据，构建得到待构建目标的初始实景三维模曲面构建单元，用于利用所述数字高程数据，构建得到待构建目标的三角网地形三维曲面；几何修正处理单元，用于对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲面；模型调整单元，用于利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模9.一种电子设备，其特征在于，包括：依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～7任意一项所述的实景三维模型的构建方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～7任意一项所述的实景三维模型的构建方法。4技术领域[0001]本发明属于三维实景建模技术领域，具体涉及一种实际三维模型的构建方法、装背景技术[0002]实景三维的主要形式是倾斜摄影三维建模，这一测量技术从五个不同的角度获取高分辨率的影像，从而基于获取的高分辨率影像来构建出高精度、高空间分辨率的城市级三维实景模型；但该方法依赖于外部数据采集，对无人机设备要求较高，且获取的数据量模处理，从而导致了时间和人力成本的增加；而地形级三维实景模型不仅可以利用已有的空间数据体(如地理场景DEM(数字高程模型)数据和DOM(数字正射影像)数据)作为数据源，同时还可以快速、方便地生成符合精度要求的三维实景模型，因此，地形级三维实景模型正逐步应用于各行业的宏观规划中。[0003]目前，地形级三维实景建模的方法有以下三种：(1)基于ArcGIS、MapGIS等软件的三维分析建模方法，该方法可实现DEM和DOM数据的融合叠加渲染，从而获得三维实景地形，其操作简单，但仅限于在上述软件中查看和分析，无法存储为其他数据格式，致使应用范围生成实景三维模型，但航天远景的MM3D模块只能生成非标准的osgb格式的模型，超图软件获取的fbx、osgb等格式的模型则无真实的坐标信息，仅供浏览展示，所以，方法(2)的应用范围也非常有限；(3)利用DEM数据获取点云数据，并依据点云数据来进行模型重建，从而得水平，因此应用前景广阔；但是，该方法重建出的三维实景模型容易出现飘带型漏洞或独立纹理更加完整、格式更加丰富、具备真实坐标信息的三维实景模型，成为一个亟待解决的问发明内容[0004]本发明的目的是提供一种实景三维模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中依据点云数据来进行模型重建所存在的模型容易出现飘带型漏洞或独立漏洞，导致模型不完整以及应用效果不佳的问题。[0005]为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：[0007]获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据；[0008]基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数5[0009]基于所述着色点云数据，构建得到所述待构建目标的初始实景三维模型；[0010]利用所述数字高程数据，构建得到所述待构建目标的三角网地形三维曲面；[0011]对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲[0012]利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。[0013]基于上述公开的内容，本发明先利用数字高程数据来获取模型重建的点云数据，然后借助数字正射影像数据中的颜色信息，来对获取的点云数据进行着色处理，得到着色点云数据，接着，即可使用点云逆向建模技术以及着色点云数据，来实现待构建目标的三维实景模型的重建，得到初始三维实景模型；同时，本发明为避免重建出的模型存在飘带漏洞或独立漏洞，还利用数字高程数据来重建出待构建目标的三角网地形三维曲面，并通过对三角网地形三维曲面进行几何修正，从而得到修正后的三角网地形三维曲面；如此，该步骤相当于得到了待构建目标的真实三维几何结构；最后，即可利用修正后的三角网地形三维曲面对前述重建的初始三维实景模型进行几何结构的重构处理，从而完成初始三维实景模型的几何结构修正，以去除模型的飘带漏洞和独立漏洞，进而提高模型的完整性、精度、空间分辨率以及纹理映射效果。[0014]通过上述设计，本发明利用数字高程数据来生成待构建目标的三角网地形三维曲面，并对该曲面进行几何修正，以利用修正后的曲面来对基于点云逆向建模技术得到的初始三维实景模型进行几何结构的重建，如此，本发明相当于是利用点云逆向建模技术和几何地形曲面修正技术来构建出高空间精度的实景三维模型，因此，本发明有效解决了利用点云逆向建模技术得到的实景三维模型所存在的飘带漏洞或独立漏洞的问题，使重建的实率高、纹理映射效果好和成果数据格式多的优点，适用于大规模应用与推广。[0015]在一个可能的设计中，基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标[0016]利用双线性插值算法，对数字高程数据进行双线性插值处理，得到插值数字高程数据集；[0017]从所述插值数字高程数据集中，确定出具有三维坐标信息的网格化点云数据，以将所述网格化点云数据作为用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据。[0018]基于上述公开的内容，本发明公开了获取点云数据的具体过程，首先，先对数字高程数据进行插值处理，以缩小数字高程数据中各个数据间的网格间距，从而获取更多数量插值得到的数字高程数据集中，提取出具有三维坐标信息的网格化点云数据，最后，则可将该提取出的网格化点云数据作为用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据；通过上述设计，本发明可增加用于进行模型重构的点云密度，从而最大限度的提高模型的精度。[0019]在一个可能的设计中，从所述插值数字高程数据集中，确定出具有三维坐标信息[0020]调用GlobalMapper中的像元中心点提取组件对所述插值数字高程数据集进行网6格点云提取处理，以在网格点云提取处理后，得到具有三维坐标信息的网格化点云数据。[0021]在一个可能的设计中，利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着[0022]调用GlobalMapper中的像素匹配组件，以利用所述像素匹配组件将所述数字正射影像数据中的各个像素数据与所述点云数据进行匹配处理，以在所述数字正射影像数据中确定出与各个点云数据相匹配的像素数据；[0023]对于任一点云数据，获取所述任一点云数据相对应像素数据的颜色信息，以作为着色信息；[0024]将所述着色信息添加至所述任一点云数据中，以在添加完毕后，完成所述任一点云数据的点云着色处理。[0025]基于上述公开的内容，本发明公开了对点云数据进行着色处理的具体过程，其中，由于数字高程数据和数字正射影像数据的空间位置是一一匹配的，因此，即可先借助GlobalMapper中的像素匹配组件，从数字正射影像数据中确定出与各个点云数据相匹配(也就是表示同一位置)的像素数据，而后，将像素中的颜色信息添加至其对应点云数据中，即可获取真实的彩色点云数据，如此，即可完成各个点云数据的着色处理，从而得到点云着[0026]在一个可能的设计中，对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正[0027]对所述三角网地形三维曲面进行裁剪处理，得到若干裁剪地形三维曲面；[0028]对若干裁剪地形三维曲面中的每个裁剪地形三维曲面进行去锯齿处理，以得到若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面；[0029]将若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面进行合并处理，得到预处理三角网地形三维[0030]对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以在平滑处理后，得到所述修正后的三角网地形三维曲面。[0031]基于上述公开的内容，本发明公开了对三角网地形三维曲面进行几何修正处理的具体过程，即先将该三维曲面进行裁剪，得到若干裁剪三维曲面；而后，再去除裁剪三维曲面中的锯齿，得到去锯齿后的裁剪三维曲面；最后，即可将经过前述处理的三维曲面进行合并，并进行曲面平滑处理，从而解决地形曲面表面所存在的不光滑和不规则的问题；由此，本发明即可实现该待构建目标的曲面模型的表面修复，得到真实的三维几何结构，以便为后续初始实景三维模型的模型修正提供高精度的数据基础。[0032]在一个可能的设计中，对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以在平[0033]获取平滑角度，并基于所述平滑角度，对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以得到所述修正后的三角网地形三维曲面。[0034]在一个可能的设计中，利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，包括：[0035]基于所述修正后的三角网地形三维曲面，得到待构建目标的三维几何结构数据；[0036]利用所述三维几何结构数据，调整所述初始实景三维模型的几何结构，以在调整7后，得到所述待构建目标的预处理实景三维模型；[0037]对所述预处理实景三维模型进行纹理替换处理，以在纹理替换处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。[0038]基于上述公开的内容，本发明相当是使用修正后的三角网地形三维曲面，来得出待构建目标真实的三维几何结构，而后，即可用该三维几何结构来实现初始实景三维模型的几何修正；最后，再进行纹理的替换，替换完成后，即可得到去除飘带漏洞和独立漏洞的实景三维模型。[0040]数据获取单元，用于获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据；[0041]点云处理单元，用于基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数据；[0042]模型重构单元，用于基于所述着色点云数据，构建得到待构建目标的初始实景三维模型；[0043]曲面构建单元，用于利用所述数字高程数据，构建得到待构建目标的三角网地形三维曲面；[0044]几何修正处理单元，用于对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲面；[0045]模型调整单元，用于利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。[0046]第三方面，提供了另一种实景三维模型的构建装置，以装置为电子设备为例，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述实景三维模型的构建方法。[0047]第四方面，提供了一种存储介质，存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述实景三维模型的构建方[0048]第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使计算机执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述实景三维模型的构建方法。[0050](1)本发明利用数字高程数据来生成待构建目标的三角网地形三维曲面，并对该曲面进行几何修正，以利用修正后的曲面来对基于点云逆向建模技术得到的初始三维实景模型进行几何结构的重建，如此，本发明相当于是利用点云逆向建模技术和几何地形曲面修正技术来构建出高空间精度的实景三维模型，因此，本发明有效解决了利用点云逆向建模技术得到的实景三维模型所存在的飘带漏洞或独立漏洞的问题，使重建的实景三维模理映射效果好和成果数据格式多的优点，适用于大规模应用与推广。8[0051](2)本发明不仅适用于基于DEM和DOM数据融合构建地形级实景三维模型的场景，对无人机机载激光雷达点云数据建模出现的漏洞处理同样有效，其原因为：无人机机载激光雷达点云数据与三维激光扫描获取的点云相比，点云密度和精度都较低，三维模型同样会出现飘带型漏洞和独立漏洞，通过修正其模型的几何结构，都能达到模型补漏的效果。附图说明[0052]图1为本发明实施例提供的实景三维模型的构建方法的步骤流程示意图；[0053]图2为本发明实施例提供的经过双线性插值后的点云提取效果图；[0054]图3为本发明实施例提供的着色点云数据的效果图；[0055]图4为本发明实施例提供的A区域雁门沟的初始实景三维模型的效果示意图；[0056]图5为本发明实施例提供的A区域雁门沟修正后的三角网地形三维曲面的效果示[0057]图6为本发明实施例提供的A区域雁门沟的实景三维模型的效果示意图；[0058]图7为本发明实施例提供的实景三维模型的构建装置的结构示意图；[0059]图8为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式[0060]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。[0061]应当理解，尽管本文可能使用术语第一、第二等等来描述各种单元，但是这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元，并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。[0062]应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”,其仅仅是一种描述关联对象的关在A和B三种情况；对于本文中可能出现的术语“/和”,其是描述另[0064]参见图1所示，本实施例所提供的实景三维模型的构建方法，利用数字高程数据来生成待构建目标的三角网地形三维曲面，并对该曲面进行几何修正，以利用修正后的曲面来对基于点云逆向建模技术得到的初始三维实景模型进行几何结构的重建，如此，本发明可有效解决利用传统技术建模得到的实景三维模型所存在的飘带漏洞和独立漏洞的问题，从而提高模型的完整性、精度和纹理效果；在本实施例中，举例该方法可以但不限于在实景三维模型重建端侧运行，其中，举例所述实景三维模型重建端可以但不限于为个人电脑(personalcomputer,PC)或平板电脑，可以理解的，前述执行主体并不构成对本申请实施9例的限定，相应的，本方法的运行步骤可以但不限于如下述步骤S1～S6所示。[0065]S1.获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据；具体应用时，举例待构建目标的数据高程数据可以但不限于采用分辨率为1:1万的国家标准数据，也可从分辨率为1:1万，比例尺为1:2000的数字划线地图中提取得到待构建目标的数字高程数据；而待构建目标的数字正射影像数据则是从第三次全国国土调查正射遥感影像图和河湖划界数据中提取得到的；当然，用户也可自己采集待构建目标的数字正射影像数据；在本实施中，数字高程数据和数字正射影像数据均为在2000国家大地坐标系(CGCS2000)下采集的数据，其中，数字高程数据具体为采用1:1万的网格，且间距为2.5米的数据高程数据，其数据格式可以但不限于为GRID格式；而数字正射影像数据实质包含有待构建目标的正射图像以及该正射影像的空间信息(也就是图像中各个像素点的三维坐标信息以及颜色信息等等),可选的，举例该正射图像为TIFF格式，而空间信息则为ASCII格式；另外，举例[0066]在获取到待构建目标的模型构建数据后，则可先利用模型构建数据中的数字高程数据来进行模型的重建，而后，再利用模型构建数据对该重建的模型进行几何结构的修正，以去除模型中的飘带漏洞和独立漏洞；其中，利用数字高程数据进行模型重建的过程可以但不限于如下述步骤S2和步骤S3所示。[0067]S2.基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数据；具体应用时，举例前述点云数据的确定过程可以但不限于如下述步骤S21和步骤S22所示。[0068]S21.利用双线性插值算法，对数字高程数据进行双线性插值处理，得到插值数字高程数据集；在本实施例中，由于前述数字高程数据的网格间距为2.5m,这使得可提取的网格点云数据的总数量较少，无法获得精细纹理；因此，为提高模型重构的纹理效果，需要增加数字高程数据的数量，从而提高从数据高程数据中提取出的网格化点云数据的密度；具体的，本实施例则使用双线性插值算法对数字高程数据进行插值处理，从而缩小其网格间距，获取更多的点云，且双线性插值法是从两个方向进行线性插值，能最大限度地保持原始数据的精度，以进一步的提高纹理精度。[0069]在得到插值数字高程数据集后，即可从该数据集中进行点云数据的提取，如下述步骤S22所示。[0070]S22.从所述插值数字高程数据集中，确定出具有三维坐标信息的网格化点云数据，以将所述网格化点云数据作为用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据；具体实施时，举例实景三维模型重建端内预设有GlobalMapper软件(一种地图绘制图软件),因此，实景三维模型重建端可调用GlobalMapper中的像元中心点提取组件对所述插值数字高程数据集进行网格点云提取处理，以在网格点云提取处理后，得到具有三维坐标信息的网格化点云数据；在得到用于建立前述待构建目标的实景三维模型的点云数据后，即可进行点云着色处理，以便利用着色点云数据，来构建得到待构建目标的初始实际三维模型；其中，点云着色处理过程可以但不限于如下述步骤S23～S25所示。[0071]S23.调用GlobalMapper中的像素匹配组件，以利用所述像素匹配组件将所述数字正射影像数据中的各个像素数据与所述点云数据进行匹配处理，以在所述数字正射影像数据中确定出与各个点云数据相匹配的像素数据。[0072]S24.对于任一点云数据，获取所述任一点云数据相对应像素数据的颜色信息，以作为着色信息。[0073]S25.将所述着色信息添加至所述任一点云数据中，以在添加完毕后，完成所述任一点云数据的点云着色处理。[0074]前述步骤S23～S25的处理原理为：由于前述就已说明数字高程数据与数字正射影像数据为处于同一坐标系下的数据，因此，两种数据的空间信息是完全一致的，所以，本实施例则是先利用GlobalMapper中的像素匹配组件，来从数字正射影像数据中，匹配出每个像素所对应的点云数据；而后，将每个像素数据对应的颜色信息添加至各自位置对应的点云数据中，即可完成点云着色处理；经过前述处理后，即可为每个点云数据赋予颜色信息，增加真实地理环境的渲染，而颜色信息的增加，可便于地物识别与应用，得到实景的可视化效果，从而为地形级三维实景模型的建设提供实景基础。[0075]在得到着色点云数据后，则可利用点云逆向建模技术，来构建出待构建目标的初[0076]S3.基于所述着色点云数据，构建得到所述待构建目标的初始实景三维模型；具体应用时，举例实景三维模型重建端可以但不限于预设有Smart3D软件，因此，可直接调用Smart3D软件将着色点云数据进行模型重建，同时，在重建过程中，还可利用点云属性为重建三维模型的点云三维显示和纹理选择颜色源，基于前述处理后，即可得到一个初步的实景三维模型；由此通过前述设计，采用着色点云数据进行逆向三维重建，因无需像控点、空型存在飘带漏洞和独立漏洞等缺陷，使得模型并不完整，因此，本实施例还设置有模型修正处理步骤，以去除前述初始实景三维模型中的飘带漏洞和独立漏洞；可选的，模型修正过程可以但不限于如下述步骤S4～S6所示。[0077]S4.利用所述数字高程数据，构建得到所述待构建目标的三角网地形三维曲面；具体应用时，举例实景三维模型重建端可以但不限于预设有3dsMax软件，因此，可直接将数字高程数据导入3dsMax软件，从而基于该3dsMax软件来生成该待构建目标的三角网地形三维曲面；在本实施例中，三角网地形三维曲面是待构建目标的三维几何表示，可反映其三维几何结构，但是，由于测绘数据存在误差以及曲面构建算法的缺陷，导致地形三维曲面表面不光滑、不规则，从而致使三角网地形三维曲面中存在空洞；如此，则需要对该三角网地形三维曲面进行几何修正，也就是进行曲面平滑处理，从而实现前述三维曲面的曲面修正，其中，三角网地形三维曲面的几何修正过程可以但不限于如下述步骤S5所示。[0078]S5.对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲面；具体应用时，可以但不限于将前述三角网地形三维曲面依次进行裁剪、去锯齿处理以及平滑处理，处理完毕后，则可得到修正后的三角网地形三维曲面；可选的，前述过程可以但不限于如下述步骤S51～S54所示。[0079]S51.对所述三角网地形三维曲面进行裁剪处理，得到若干裁剪地形三维曲面；在本实施例中，举例可以但不限于调用GlobalMapper软件裁剪前述三角网地形三维曲面，从而得到若干裁剪地形三维曲面；可选的，可以但不限于预设有待构建目标的不同研究区域，11因此，可按照前述研究区域进行曲面的裁剪；同时，举例任一裁剪地形三维曲面可以但不限于为“*.dem”格式的文件；在完成三角网地形三维曲面的裁剪后，由于曲面图像中还存在锯[0080]S52.对若干裁剪地形三维曲面中的每个裁剪地形三维曲面进行去锯齿处理，以得到若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面；具体实施时，GlobalMapper软件也兼具图像的去锯齿功能，因此，也可直接调用GlobalMapper软件对各个裁剪地形三维曲面进行去锯齿处理，从而得到若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面；而后，即可将经过前述处理后的三维曲面进行合并，并进行平滑处理，从而完成三角网地形三维曲面的几何修正。[0081]S53.将若干去锯齿后的裁剪地形三维曲面进行合并处理，得到预处理三角网地形三维曲面；具体应用时，也可直接调用GlobalMapper软件将各个去锯齿后的地形三维曲面进行图像的合并，从而得到预处理三角网地形三维曲面；最后，将该预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，即可得到修正后的三角网地形三维曲面；其中，平滑处理步骤如下述步骤S54所示。[0082]S54.对所述预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理，以在平滑处理后，得到所述修正后的三角网地形三维曲面；具体应用时，可以但不限于先获取平滑角度，然后基于该平滑角度，来对预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理；更进一步的，可将前述预处理三角网地形三维曲面导入至3dsMax软件中，然后调用该软件中的平滑曲面组件，并以前述平滑角度为平滑参数，来对预处理三角网地形三维曲面进行平滑处理；如此，即可完成三角网地形三维曲面的几何修正，从而得到一个曲面几何结构更连续、更光滑的可修饰的三维曲面；可选的，举例该修正后的三角网地形三维曲面可以但不限于为obj格式的文件。[0083]在完成待构建目标的三角网地形三维曲面的几何修正后，则可利用该修正后的三角网地形三维曲面，来调整前述初始实景三维模型的三维几何结构，从而有效去除模型中的飘带漏洞和独立漏洞；具体的，模型修正过程可以但不限于如下述步骤S6所示。[0084]S6.利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型；在本实施例中，初始实景三维模型的几何结构重建过程可以但不限于如下述步骤S61～S63所示。[0085]S61.基于所述修正后的三角网地形三维曲面，得到待构建目标的三维几何结构数[0086]S62.利用所述三维几何结构数据，调整所述初始实景三维模型的几何结构，以在调整后，得到所述待构建目标的预处理实景三维模型。[0087]S63.对所述预处理实景三维模型进行纹理替换处理，以在纹理替换处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。[0088]在本实施例中，前述步骤S61～S63的原理为：使用修正后的三角网地形三维曲面，来得出待构建目标真实的三维几何结构，而后，用该三维几何结构来实现初始实景三维模型的几何修正；最后，再进行纹理的替换，替换完成后，即可得到去除飘带漏洞和独立漏洞的实景三维模型；可选的，可以但不限于将修正后的三角网地形三维曲面导入至Smart3D软件，然后保留初始实景三维模型的纹理，仅使用修正后的三角网地形三维曲面来重置前述初始实景三维模型的几何结构，如此，即可得到结构更为完整的预处理三维模型，基于前述处理，即可有效去除模型中的漏洞，同时，还可输出不同格式的带有真实三维坐标的模模型的使用范围；另外，由于初始实景三维模型的几何结构发生了变化，因此，需要借助前述着色点云数据，来对调整了几何结构的初始实景三维模型(即预处理实景三维模型)进行[0089]由此通过前述步骤S1～S6所详细描述的实景三维模型的构建方法，本发明利用点云逆向建模技术和几何地形曲面修正技术来构建出高空间精度的实景三维模型，因此，本发明有效解决了利用点云逆向建模技术得到的实景三维模型所存在的飘带漏洞或独立漏洞的问题，使重建的实景三维模型，对前期测绘成果利用度高，具有操作快速简单、模型无漏洞、精度高、空间分辨率高、纹理映射效果好和成果数据格式多的优点，适用于大规模应用与推广。[0090]参见图2～图6所示，本实施例第二方面使用实施例第一方面所提供的方法，来对[0091]以A地区的雁门沟流域为研究区，采用实施例第一方面所提供的方法对该研究区[0092]雁门沟流域为A地区内选择的第一批山洪灾害严重的示范流域，将于2022-2023年开展山洪灾害高风险区标准化示范试点建设，以此提升山洪灾害防御能力；其中，雁门沟地处川西北高原的东缘，地势高亢，从东南向以上，至岷江汇合口约1360m,流域平均海拔在2500m左右；流域大致呈扇形，中上游河床深支流较多，流域面积为113km²,是研究地形级实景三维模型的理想区域。[0093]本实施例先采集该雁门沟区域的数字高程数据和数字正射影像数据，并对数字高程数据进行双线性插值处理，然后从插值后的数据集中提取出具有三维信息的网格化点云数据，其点云属性如下述表1所示，且点云提取效果图参见图2所示。[0094]表1为进行未进行双线性插值所提取的点云数据，与经过双线性插值后所提取的点云数据的属性信息表。点云类型提取的点云数据取的点云数据数量(个)密度(个/m²)间距(m)高程范围(m)覆盖面积(km²)[0097]通过前述表1可得出，经过双线性插值后，数字高程数据中的点云数据的间隔由2.4901m变为0.93m,其间距变小，且数量增多；同时，提取到的点云数据也由5078724增加至146129500,其数量和密度更高，因此，相比于传统的点云数据提取，本实施例能够提供更高[0098]接着，本实施例采用实施例第一方面所提供的方法对前述提取的点云数据进行着着色后，相当于增加了真实地理环境的渲染，便于地物识别与应用，做到了实景逼真的可视化效果。[0099]更进一步的，本实施例将着色点云数据导入Smart3D软件中进行三维重建，从而得到初始实景三维模型，但是该模型存在飘带型漏洞和独立漏洞等，如图4局部区域所示，需要进一步处理；即利用雁门沟的数字高程数字来生成其对应的三角网地形三维曲面，并对该三角网地形曲面进行几何修正，其修正后的效果图可参见图5所示；从图5中可看出，其表面的几何结构更连续以及更光滑。[0100]最后，将该修正后的三角网地形三维曲面导入Smart3D软件中，以用来调整雁门沟的初始实景三维模型的三维几何结构，其中，重构后得到的雁门沟的实景三维模型的效果图可参见图6所示，从图6中可以看出，模型漏洞问题得到了有效解决，纹理清晰，达到了2009中同精度检测要求，与原始DEM进行了精度对比检查，其精度对比表如下述表2所示。[0101]表2为原始DEN数据与本模型精度的对比表。点实景三维模型高程较差55344055757555157735535755575941553525855750455951755155705535401553545255351493557585455352455535646557514755354468553574955351505536691557524255763935515486455767935557584655754675595788557467955741705576981557534255358423557560455367855536476553536755766948553555955754055767915595872553594135575554553638555757465535467557504855753595535940557514CN115861527B说明书13/16页15575425595173553585455353555536286557427755752488557534955754460553585155758622553514355741745575645559578365575657559548855950709553407055156815595080255742735535244553629855574676557447675534478557594195575340551517155154762557584355958455766945559508平面中误差：0.0490高程中误差：0.0263[0108]从上述表2中可以看出，参与的检查点共85个，平面中误差为0.0490m,高程中误差位为0.0263m,所以，本实施例所构建的模型的精度与DEM精度一致；因此，说明本实施例所提供的方法能够有效解决传统建模所存在的飘带漏洞和独立漏洞的问题，能够提供精度高、空间分辨率高以及纹理映射效果好的地形级三维实景模型，从而为山洪灾害分析提供了精度可靠、纹理清晰、格式多样的数据模型基础，为提升山洪灾害防御能力具有重要意[0109]如图7所示，本实施例第三方面提供了一种实现实施例第一方面中所述的实景三[0110]数据获取单元，用于获取待构建目标的模型构建数据，其中，所述模型构建数据包括所述待构建目标的数字高程数据以及数字正射影像数据。[0111]点云处理单元，用于基于所述数字高程数据，确定出用于重建所述待构建目标的三维模型的点云数据，并利用所述数字正射影像数据，对所述点云数据进行点云着色处理，以得到着色点云数据。[0112]模型重构单元，用于基于所述着色点云数据，构建得到待构建目标的初始实景三维模型。[0113]曲面构建单元，用于利用所述数字高程数据，构建得到待构建目标的三角网地形三维曲面。[0114]几何修正处理单元，用于对所述三角网地形三维曲面进行几何修正处理，得到修正后的三角网地形三维曲面。[0115]模型调整单元，用于利用所述修正后的三角网地形三维曲面，对所述初始实景三维模型进行几何结构重建处理，以在几何结构重建处理后，得到所述待构建目标的实景三维模型。[0116]本实施例提供的装置的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见实施例第一方[0117]如图8所示，本实施例第四方面提供了另一种实景三维模型的构建装置，以装置为计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如实施例第一方面所述的实景三维模型的构建方法。[0118]具体举例的，所述存储器可以但不限于包括随机存取