CN118052938B 一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法 （北京市测绘设计研究院）

一种基于多源数据融合的建筑物多细节层本发明提供的一种基于多源数据融合的建激光点云的三维几何信息进行地面点云自适应用面向对象和卷积神经网络自动化提取建筑物屋顶三维高程和DEM高程值重建建筑物LoD1模LoD2模型；基于倾斜影像对重建的所述建筑物LoD2模型和所述建筑物LoD1模型进行自动化纹2基于遥感图像数据，利用面向对象和卷积神经网络自动化提取建筑物二基于所述建筑物图斑获得建筑物单体化点云，结合建筑物屋顶三维高程和DEM高程值基于建筑物单体化点云，利用结构约束三角网进行建筑物立面结构基于倾斜影像对重建的所述建筑物LoD2模型和所述建筑物LoD1模型进行自动化纹理2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，基于虚拟格网化方法对原始点云进行均匀划分，针对没有点云的格网内插一个虚拟3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，针对分离的地面点云，对孔洞处进行反距离插值，再利用限定Delau4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，采用多尺度分割方法，以不同尺度对同一图像进行分割，表达影像基于影像多尺度分割结果，对各地物图斑的颜色、纹化理论和G2o求解器对建筑物轮廓的角度和距离偏差进3在规则化处理的优化过程中，将所有组分直线段边界进行整5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，城市范围内机载激光点云数据量大，如果遍历每个点并判断是4根据提取的建筑物单体化点云，采用RANSAC平面分割算法拟合建6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，相邻平面多边形相交获得相交的线段；将屋顶多边形、相交线段7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建方法，针对阴影在不同倾斜影像上出现的位置不同，影响纹理色彩，利用5[0002]城市大范围建筑模型重建一直是实景三维建模的热点问题，单一的机载LiDAR测题的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次[0006]基于遥感图像数据，利用面向对象和卷积神经网络自动[0007]基于所述建筑物图斑获得建筑物单体化点云，结合建筑物屋顶三维高程和DEM高[0008]基于建筑物单体化点云，利用结构约束三角网进行建筑[0009]基于倾斜影像对重建的所述建筑物LoD2模型和所述建筑物LoD1模型进行自动化6图优化理论和G2o求解器对建筑物轮廓的7[0040]城市范围内机载激光点云数据量大，如果遍历每个点并判断是否在建筑物图斑[0044]根据提取的建筑物单体化点云，采用RANSAC平面分割算8[0057]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚[0059]图1为本发明实施例提供的一种基于多源数据融合的建筑物多细节层次模型重建9[0071]本发明基于高分辨率的遥感影像，研究面向对象和卷积神经网络的建筑物提明基于图优化理论和G2o求解器对建筑物轮廓的角度和距离偏差进行全局一致性改正。在λ被用来平衡数据项和光滑项。max使得改正角度后不能过分偏离自身的方