多源數據融合的高層建筑物三維建模研究

1."甘肅林業職業技術學院""甘肅天水""741020；2.天水市自然資源勘測規劃研究院有限公司""甘肅天水""741000"摘""要：隨著無人機的大規模普及，傾斜攝影測量技術應用越來越廣泛，但是由于其技術特點，在數據采集過程中受角度、遮蔽等因素的影響，導致三維模型極易出現拉花、扭曲等問題。基于此，探討了融合機載LiDAR、地面數據采集和傾斜攝影技術的方法，以提高高層建筑物三維建模的精度和細節。機載LiDAR技術通過激光雷達掃描獲取點云數據，提供建筑物的幾何形狀和細節信息，傾斜攝影技術可以提供建筑物紋理信息，與機載LiDAR技術結合可以提高建模的真實感和精度。點面三維激光掃描儀能夠有效補充前兩項技術的缺失，補充細節數據。研究融合三種數據源的信息，綜合利用它們的優勢，為城市規劃、建設和管理提供更準確、可靠的數據支持。

關鍵詞：多源數據""融合""三維建模""數據處理

中圖分類號：P23

Research"on"the"3D"Modeling"of"High-Rise"Buildings"Based"on"Multi-Source"Data"Fusion

WANG"Zonghui1""WEN"Shilin2*

（1.Gansu"Forestry"Polytechnic，"Tianshui，"Gansu"Province，"741020"China;"2.Tianshui"Natural"Resources"Survey"and"Planning"Institute"Co.，"Ltd.，"Tianshui，"Gansu"Province，"741000"China）

Abstract："With"the"widespread"use"of"unmanned"aerial"vehicles，"the"application"of"oblique"photogrammetry"technology"is"becoming"more"and"more"extensive."However，"due"to"its"technical"characteristics，"it"is"affected"by"factors"such"as"angles"and"occlusion"during"data"acquisition，"resulting"in"issues"such"as"distortion"and"warping"in"3D"models."Therefore，"this"paper"explores"the"method"of"integrating"airborne"LiDAR，"ground"data"collection"and"oblique"photogrammetry"technologies"to"improve"the"accuracy"and"detail"of"the"3D"modeling"of"high-rise"buildings."Airborne"LiDAR"technology"uses"laser"scanning"to"obtain"point"cloud"data，"and"provide"the"geometric"shape"and"detail"information"of"buildings."Oblique"photogrammetry"technology"can"provide"the"texture"information"of"buildings，"and"the"combination"of"it"and"airborne"LiDAR"technology"can"improve"the"realism"and"accuracy"of"modeling."Terrestrial"3D"laser"scanners"can"effectively"supplement"the"deficiencies"of"the"previous"two"technologies"and"supplement"detailed"data."This"study"integrates"information"from"three"data"sources"and"comprehensively"utilizes"their"advantages，"so"as"to"provide"more"accurate"and"reliable"data"support"for"urban"planning，"construction"and"management.

Key"Words："Multi-source"data;"Fusion;"3D"modeling;"Data"processing

近年來，隨著城市化進程的加快和城市建筑的快速發展，高層建筑物的三維建模成為了城市規劃、建設和管理的重要工具。機載LiDAR技術作為一種高精度、高效率的數據采集方法，在高層建筑物三維建模中得到了廣泛的應用[1]。

機載LiDAR技術通過激光雷達掃描地面和建筑物，能夠獲取大量的點云數據。點云數據提供建筑物的幾何形狀和細節信息，具有較高的精度和全面性。因此，機載LiDAR技術被廣泛應用于高層建筑物的三維建模、變形監測、結構分析等領域。然而，在高層建筑物三維建模過程中，機載LiDAR技術也面臨著一些挑戰。首先，機載LiDAR技術在建筑物表面存在遮擋和反射問題，導致點云數據的不完整和噪聲增加[2]。其次，由于建筑物的復雜形狀和結構，點云數據的配準和處理也面臨一定的困難。此外，機載LiDAR技術無法提供建筑物的紋理信息，導致建模結果缺乏真實感。為了克服這些挑戰，需要進一步研究如何融合其他數據源和技術，提高高層建筑物三維建模的精度和細節。傾斜攝影技術作為一種能夠提供建筑物紋理信息的方法，可以與機載LiDAR技術相結合，共同用于高層建筑物三維建模。地面三維激光掃描儀主要是在建筑物嚴重遮蔽區域，能夠通過地面采集數據，對以上兩種數據進行有效補充。這種融合方法可以充分利用3種數據源的優勢，提高建模的真實感和精度。本文研究如何融合空-地LiDAR、傾斜攝影技術和三維激光掃描技術，以改進高層建筑物三維建模的精度和細節。通過綜合利用兩種數據源的信息，提高建模的真實感和精度，為城市規劃、建設和管理提供更準確、可靠的數據支持。

1""技術說明

1.1"機載LiDAR技術

機載LiDAR技術在地理信息系統（GIS）、地形測量、城市規劃、環境監測等領域有廣泛應用。它可以快速獲取大范圍的地形數據，用于地形建模、地質勘探和災害監測。同時，機載LiDAR技術也可以用于建筑物三維建模、道路和鐵路設計、植被分類等應用。與傳統的測量方法相比，機載激光雷達（LiDAR）技術是一種通過激光束掃描地面或其他目標物體，測量其距離和形狀的遙感技術。與被動遙感技術相比，機載LiDAR是一種主動遙感技術，可以提供高分辨率的地形和物體形狀信息，非常適合需要高精度數據的應用領域[3]。可以快速獲取大范圍的地形數據。通過激光束的掃描和接收，可以在很短的時間內獲取大量的數據，大大提高了數據采集的效率。數據采集不受光照條件的限制。無論是白天還是夜晚，甚至在云霧覆蓋的情況下，都可以正常工作，不會受到光照強度和光照角度的影響。可以獲取目標物體的三維信息。通過掃描和接收激光束，可以獲取地面和物體的高程、形狀和紋理等信息，可以用于三維建模、地形分析和目標識別等應用。

機載LiDAR技術主要的問題是昂貴的設備和數據處理成本，數據處理也需要進行濾波、去噪和特征提取等操作，以提取有效的信息。機載LiDAR技術在云霧、雨雪和濃霧等惡劣天氣條件下的性能會受到影響。

1.2"地面激光掃描技術

地面激光掃描技術（Ground-based"LiDAR）是一種利用激光束掃描地面或目標物體，測量其距離和形狀的遙感技術。它通過激光器發射激光束，然后接收激光束的反射信號，通過測量激光束的時間和空間信息，可以獲得地面和物體的三維形狀和位置信息。

地面激光掃描技術主要的優勢是可以提供高精度和高分辨率的地面和物體形狀信息。地面激光掃描技術具有靈活性和可控性。可以根據需要對目標進行選擇性掃描，通過調整激光束的掃描范圍和角度，可以選擇性地獲取感興趣區域的數據，提高數據采集的效率。地面激光掃描技術也存在一些缺點，測量范圍有限。由于激光束的能量衰減和散射，地面激光掃描技術在遠距離測量時會受到限制。較大范圍的測量，可能需要多個掃描點進行組合。地面激光掃描技術在遇到遮擋物時會受到影響。目標物體被其他物體遮擋會導致數據缺失或不準確。此外，地面激光掃描技術對地面條件有一定的依賴性。

1.3"傾斜攝影測量技術

傾斜攝影測量是一種利用傾斜攝影機進行航空攝影測量的技術，它通過將攝影機安裝在航空器上，通過控制飛機的飛行軌跡和攝影機的傾角和方向，以一定的傾角和方向拍攝地面，對所拍攝的照片進行解析，以生成最終的地理信息產品。傾斜攝影測量相比于傳統的垂直攝影測量，可以提供更多的細節和準確的地面形狀信息。采用裸眼測圖方法大大減少數據采集時間和人力成本，也能提供更直觀的三維重建和可視化[4]。缺點是數據量大，處理過程相對復雜，在惡劣的天氣條件下，如雨雪等，攝影的質量和數據的可用性可能會受到影響。

2"多源數據融合思路

2.1"融合思路

雖然3種技術精度都滿足各種項目的應用，但是由于技術的單一性，三維模型會出現模型扭曲、模型缺失及紋理扭曲等問題，無法提供完美的三維模型，極大地影響了使用效果，通過“機載LiDAR+地面三維掃描+傾斜攝影測量”三方技術融合，提升三維建模效果的思路。主要是利用無人機航線設計，構建合理的重疊度，優化航線設計，優化同名影像點，利用機載LiDAR點云數據，借助傾斜攝影測量與激光點云數據實現多源數據采集，通過空三數據處理，以實現多種數據的融合，在融合過程中，充分利用多種數據優勢特點，最終提升傾斜攝影測量三維實景模型的精細化程度與精度。

2.2"技術路線

為了提高數據融合精度和三維模型精確性，外業傾斜攝影可采取分層航飛，同時，還可在高處航拍不到的隱蔽區域，進行低空或地面補拍，構建精細化三維實景模型，以此提高影像分辨率、三維模型精度與內業采集精度。該過程涉及外業航飛部分與內業增加連接點、空三部分，是一種不同航高、不同飛行器之間的數據空地融合過程。

3"工程實例

選取某高層建筑物進行融合“機載LiDAR+地面三維掃描+傾斜攝影”技術的高層建筑物三維建模。該大樓地處城區，地上部分共22層，樓體總高度"68.5"m。大樓周邊高樓林立，樓體間的相互遮擋現象較為明顯。

3.1"數據采集

無人機傾斜攝影測量是數據融合、三維建模的核心環節，無人機航測主要包括航線設計、影像數據采集、影像匹配、TIN構建，紋理映射和三維模型生成等環節。根據數據采集要求，為了確保傾斜攝影測量的分辨率，本次無人機數據采集航高為80"m，航向與旁向重疊率分別設為80%、75%；為了提高影像數據匹配精度，有效提取影像特征點和匹配特征點，優化特征點連接精度，在測區周圍設置6個像控點，坐標系選用CGCS2000國家坐標系，確保數據融合精度。

地面三維激光掃描儀測量是對建模結果優化處理的重要途徑。根據測區情況，本次地面三維激光掃描使用思拓力X300，結合數據拼接要求，布設對應標靶點以提升點云數據效率和精度。本次測量共完成8次儀器架設，點云重復率30%以上，相鄰儀器架設點標靶點重復不少于3個，標靶點距離儀器50"m以內，數據處理采用思拓力Si-Scan二三維一體化軟件，采用同名點進行測站之間的拼接，導入數據對應標靶點快速拼接數據。數據處理過程中，通過去噪方式消除數據采集過程中的冗余數據。由于點云數據密度較大，對數據進行抽稀處理，獲取建模數據。

根據作業區域特點，激光雷達測量設備選用思拓力機載LiDAR，具有高精度且穩定可靠的GNSS/IMU慣導系統，水平絕對中誤差優于5"cm，高程絕對中誤差優于5"cm；具有較小的掃描分辨率與較高的掃描頻率，航線與傾斜攝影測量航線一致，以提高數據的匹配度。依據LiDAR數據離散點在平面坐標系中的（x，y）位置屬性，將正攝影像中對應坐標的像素灰度值賦予點云，使其富有光譜圖像紋理信息。

3.2""數據處理

3.2.1""點云配準

為了提升數據融合效率，在數據處理前需要完成數據匹配。點云數據匹配是指將不同視角下獲取的點云數據進行配準，以消除視角變化和誤差，使點云數據在空間中對應準確，依次建立三種數據的連接關系，構建數據的空間基準。主要步驟具體如下。

（1）點云消冗。由于點云數據在測量過程中，受外部測量環境的影響及數據采集設置，數據冗余量較大，數據處理前首先需要對點云數據進行消冗處理，主要包括去噪和抽稀，只保留目標建筑物范圍內的點云。

（2）粗略配準。數據匹配過程中，配準的基本依據是對應的數據同名點，一般要求清晰的3對同名特征點，以便解算坐標轉換參數，并將整體數據進行統一校正到CGCS2000坐標系。

3.2.2"精確配準

經粗配準過后，為提高點云的配準精度，一般對其進行精配準。目前使用較多的是迭代最近點算法（Iterative"Cloest"Point，ICP）[5]。主要思路是：對于任意點云Pi、Pj，計算點云對應的最近點，利用迭代函數求解對應參數，主要包括旋轉量R和平移量T。具體公式為：

式中，，通過迭代算法求解誤差最小數據，通過多次迭代，實現算法的最優配置。

3.3"三維建模

傾斜攝影測量數據三維建模主要包括空三加密、勻光勻色、影像糾正等任務[6]，傾斜攝影測量建模結果見圖2。空三加密主要是結合像控點坐標采用多視匹配及密集匹配等技術計算外方位元素。由于拍攝角度和光線問題，無人機像片容易出現對比度、亮度、色調等問題，直接影響三維模型的效果，因此必須進行勻光勻色處理，主要方法是Wallis"算法進行色彩處理[7]。三維模型構建過程中，通過同名點對所有像片進行拼接，從而完成不規格三角形網格模型（TIN）構建，通過紋理映射完成三維模型。

3.3.1"分區平差與聯合平差

為了提高建模精度，前期在數據處理過程中將數據進行統一空三解算。由于數據既包括傾斜攝影測量、機載LiDAR點云數據，又包括地面測量數據，在本次數據解算過程中，前期分塊空三解算，后期聯合解算的作業方法，有效提升了數據處理的速度，最后開展三維建模。

3.3.2"紋理映射

完成TIN模型構建以后白模見圖3，需要對模型進行紋理映射，通過任意三角形與紋理三角形完成對應關系，篩選影像對應的三角形，建立影響紋理與三維網格的對應關系，通過共線方程，建立最佳的映射關系。"通過機載LiDAR及地面數據修復陰影部分，尤其是模糊的邊界模型，提升實景三維模型的真實感，建模效果見圖4。

4"結語

本文以機載LiDAR、無人機傾斜攝影測量、地面三維掃描等多源數據融合開展高精度三維建模，主要提出通過分區與聯合平差的思路融合多源數據，對建筑物大樓進行高精度三維建模實驗，通過傾斜攝影測量等多源數據融合，機載LiDAR數據和地面三維激光掃描數據能夠改變傾斜攝影測量數據建模的弊端，提升模型的整體效果，實現了精細化建模工作，對點云數據進行數據消冗、點云粗略配準和精密配準，結合迭代最近點算法思路，能夠對部分出現拉花的模型進行修復，對整體三維模型的數據精度提升明顯，模型可以提供更高精度的三維坐標數據。隨著實景三維中國、智慧城市等項目的開展，多源數據的數據融合采集、融合應用將實現更廣泛的應用。

參考文獻

[1]王建超，王小維，劉永建，等.基于機載LiDAR點云數據的農村不動產測量技術研究[J].城市勘測，2023（4）：84-88.

[2]楊帆，任闖，曲丹，等.機載LiDAR技術在礦區地表沉陷災害監測中的應用[J].測繪工程，2023，32（4）：59-68.

[3]何桂鳳，謝雄軍.無人機機載激光LiDAR系統在不動產測繪中的應用[J].經緯天地，2022（5）：46-49.

[4]杜佳濤，王鳳艷，王明常，等.基于多源數據融合的數字工廠三維模型重建與可視化[J/OL].測繪通報：1-8[2023-11-21].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2246.p.20230726.1228.002.html.

[5]程飛，張子文.ICP算法在多波束點云條帶自動配準中的應用[J].海洋測繪，2023，43（1）：5-9.

[6]王越，何偉，李華，等.融合空-地LiDAR和傾斜攝影的高層建筑物三維建模[J].地理空間信息，2023，21（6）：49-52.

[7]楊海成，李茂森，倫更永，等.基于改進Wallis濾波器算法的無人機影像勻光勻色方法[J].北京測繪，2022，36（6）：686-691.