宋仁波,1, 朱瑜馨2, 郭仁杰2, 赵鹏飞2, 赵珂馨2, 朱洁2, 陈颖2
1.无锡学院大气与遥感学院,无锡 214105
2.淮阴师范学院城市与环境学院,淮安 223300
摘要
建筑物是城市的载体和形象表达，是城市的重要组成部分，建筑物三维模型是构建数字城市、虚拟城市和智慧城市的重要基础。针对现有的建筑物三维建模方法成本高、操作繁琐和复杂、劳动强度大的缺陷，提出一种基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法，并借助GIS建模技术实现了城市建筑物三维模型的自动构建。其主要原理和操作步骤为: 首先，以高分辨率卫星遥感影像、建筑物轮廓电子地图和全景影像为数据源，在遥感和GIS系统集成平台下，通过数据集成和预处理，提取出建筑物的几何边界、高度、楼层数和屋顶类型等空间信息和属性信息; 其次，提出基于结构实体几何模型的建模物主体结构建模方案，借助GIS建模技术，组合数据处理、文件转换、空间分析、三维分析和脚本程序等多种ArcToolbox工具，通过设计模型实现了建筑物三维模型的自动构建; 然后，通过纹理贴图技术实现模型的可视化; 最后，选择淮阴师范学院北校区实验区域进行建模实证。通过对建模过程和可视化效果进行分析表明，该方法具有实现成本低、操作简单、自动化程度高的特点，并且构建的模型能满足较高的精度要求，具有较好的可视化效果，可为大规模城市建筑物三维建模与可视化提供可靠的技术解决方案。
建筑物三维建模是运用计算机图形图像处理技术，将建筑物的二维平面图转换为三维模型并进行立体显示的一门科学技术,在城市景观规划、建筑设计、军事仿真、旅游开发、导航开发以及古建筑物保护等领域具有广泛的应用价值[1,2,3]。近年来，随着各地数字城市、虚拟城市和智慧城市建设速度的加快，建筑物三维建模已成为测绘、GIS和建筑等领域的研究热点[4,5,6,7]。建筑物三维建模技术的核心是根据建筑物的几何信息构造其立体模型，利用相关建模软件或编程语言生成其三维模型，并赋于模型表面纹理贴图进行立体图形显示。现有的建筑物三维建模方法主要归纳为4类: ①利用机载激光雷达或地面三维扫描仪获取建筑物的三维点云构建其三维模型[6,8-11],需要购买或租赁数据采集装备,建模成本高; ②利用卫星遥感、航空遥感、无人机遥感结合摄影测量技术获取对象的多视角影像构建其三维模型[5,7,12-16],需要借助专业摄影测量软件,操作人员需要经过专业的技术培训才能掌握; ③利用形状文法或知识规则描述建筑物的结构和部件组成[17,18],通过编写计算机程序自动生成建筑物的三维模型,具有自动化程度较高的优点,但需要复杂的算法设计和编程经验、技能; ④组合遥感、摄影测量和激光雷达点云的方法[18],该方法建模精度高,但同样需要复杂的数据预处理和大量编程实践。此外,上述建模方法都需要三维建模软件的支持才能完成模型的构建[19,20,21,22,23,24,25],综上所述,上述方法在推广和应用时都受到成本和技术条件的限制,实用化仍然是建模需要克服的难点和障碍,因此,非常有必要研究和开发实用、可操作性强的城市建筑物三维方法,并将其推广应用于数字城市、虚拟城市和智慧城市等领域的研究和工程实践中。
近些年来，无人机摄影测量技术飞速发展[26,27,28],为近距离地表空间测绘数据的获取、处理和分析提供了更加丰富的技术手段，也使得提取地物对象的精度得到大幅度提升,使得建筑物精细化三维建模成为技术趋势[29,30,31]。目前,百度、谷歌、高德、腾讯、天地图等公司及国家测绘地理部门都提供在线的地图服务,不仅能够提供传统的电子地图和遥感影像,而且支持城市全景影像图功能，用户可以借助地图下载工具免费获得多源测绘数据，为用户多视角观察地面目标,获取建筑物三维信息提供更加丰富的数据源,集成多源测绘数据进行建筑物三维建模已成趋势。同时，计算机软硬件技术的不断进步，促使GIS技术不断革新，GIS软件系统已由基本的数据处理、分析和制图工具向嵌入式GIS系统、分布式GIS系统和三维GIS系统3个方向发展,尤其是 GIS系统提供的强大建模功能，使用户能够在短时间内设计出满足用户特定任务要求的模型,这些都使得大范围、大批量城市建筑物的三维建模与可视化分析成为现实。综上所述，针对数字城市、虚拟城市、智慧城市领域的研究和工程实践迫切需要实用、可操作性强和自动化程度高的建模方法，本文提出一种基于多源数据集成的建筑物三维建模方法,集成高分辨遥感影像、无人机航空影像、建筑物电子地图、全景影像为数据源,借助GIS建模功能,实现多源建模数据的自动预处理、三维模型的自动构建和模型的精细化处理。同时,借助纹理映射技术实现模型的可视化和逼真展现。
计算机中表示三维形体的模型,按照几何特点进行分类,主要可以归纳为3种: 线框模型、表面模型和实体模型。同时,按照表示物体的方法进行分类,实体模型基本上可以分为分解表示、结构实体几何模型(constructive solid geometry,CSG)和边界表示模型(boundary representation,B-rep)3大类。本文组合线框、边界表示和结构实体几何模型三维建模的思想,并将其运用于建筑物三维建模,其主要建模原理为: 将建筑物的主体结构分解为一系列简单的侧墙、门窗和屋顶等基本结构部件,同时采用线框描述建筑物的边界线; 进一步,采用B-rep模型描述建筑物各部件的边界面; 最后,建筑物的主体结构模型表示为一系列简单的侧墙、门窗和屋顶等基本结构部件的布尔操作的结果,从而构建建筑物的三维建模,其原理如图1所示。
图1 建筑物三维建模与可视化原理示意图
从GIS建模的视角,结合GIS的数据处理、空间分析和三维分析功能,通过构建模型实现建筑物三维模型的自动构建。其中,GIS空间分析(spacial analysis)指的是借助GIS软件从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析,其基本功能包括空间查询与量算、缓冲区分析、叠加分析、路径分析、空间插值和统计分类分析等。空间分析建模是通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序、交互空间分析命令,解释有关空间现象或发现空间规律的过程。空间分析建模建立在对空间地图数据操作基础之上,又称“地图建模”,其结果是得到一个“地图模型”,它是对空间分析过程及其结果的图形或符号化表示,帮助分析人员和规划所要完成的分析过程,并逐步指定完成分析过程所需建模数据[29]。可视化建模是利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法,它以图形的方式描述所开发的系统的过程,促进了对需求分析有更好的理解从而进行更清晰的设计。
本文采用ArcToolbox工具箱结合Modebuilder可视建模工具,通过构建模型、创建和编写脚本工具实现建模数据的自动预处理和建筑物三维模型的自动构建。其中,ArcToolbox工具箱是ArcGIS系统内嵌的地理处理工具集合,通过内置工具、模型工具、脚本工具和特殊工具不仅可以实现基本的数据处理、转换、数据统计和数据和图形分析功能,而且借助其三维扩展功能模块,可实现各种复杂几何体三维模型的构建。ModelBuilder是一种可视化建模工具,为创建满足用户要求特定工作流提供有效的途径。其主要特点是将一系列地理处理工具串联在一起,将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入,通过构造和执行工作流,可以自动化完成复杂的建模任务从而提高建模效率。此外,通过创建模型并将其共享为工具来提供扩展 ArcGIS Pro功能的高级方法,同时,利用Visual Studio结合ArcGIS Pro SDK二次开发还可用于将ArcGIS Pro与其他应用程序进行集成,能够增强构建模型的可复用和扩展性。Python是一种面向对象、解释型、交互式和面向初学者的计算机程序设计语言,它具有语法简洁而清晰,易于编写和维护的优点,并具有丰富和强大的类库,使其已成为当前计算机领域的主流开发语言 [24],能够显著提高程序的开发效率。ArcGIS系统提供了Python语言集成开发环境(integrated development and learning environment,IDLE)和ArcPy站点包,通过编程能够创建满足用户特定需求的脚本工具,不仅可以有效弥补ArctoolBox系统工具箱功能的不足,而且能够增强ModeBuilder的建模能力。
将建筑物三维建模与可视化工作分解为数据获取和预处理、三维建模和纹理贴图等关键环节,并将其进行整合和完善,以设计工作技术流程。
依据实用、高效和可操作的原则和目标进行建筑物三维建模的技术流程设计,同时,要求建模的可视化效果直观、形象和逼真,以达到工程应用要求,其主要设计思路是: 首先,将建筑物主体结构部件的建模对象包括侧墙面、门窗、屋顶等进行分解,并将其建模过程分解为一系列数据处理、文件转换、空间分析和三维分析操作,并借助GIS建模功能实现整个建模过程的自动化。具体操作过程主要包括: ①以高分辨遥感影像、建筑物电子地图和全景影像为数据源,利用ENVI影像非监督分类(
UnsupervisedClassificationCleaned)工具,提取出建筑物墙体、窗户和屋顶的矢量多边形空间信息,同时,结合建筑物全景影像和地面拍摄影像测量定标,通过影像特征分类,分别提取出建筑物的高度、楼层数和屋顶类型等属性信息,利用概化处理工具对其进行预计处理,并将其保存至GIS数据库; ②以建筑物墙体、窗户多边形作为模型的输入; ③以建筑物屋顶多边形作为模型的输入,利用要素选择迭代器(IterateFeatureSelection)结合(Select)工具提出每一栋建筑物的矢量多边形,同时,结合数据处理、文件转换、空间分析和三维分析工具分别生成建筑物屋顶的三维实体模型; ④采用Python面向对象编程语言结合ArcPy站点包,通过编程实现批量3D差积运算程序,并结合ArcCatalog在ArcToolbox工具箱构建自定义工具自动实现侧墙和屋顶模型的细化镂空处理。此外,利用ModelBuilder可视化建模工具,通过调用ArcToolbox工具箱中的内置工具、模型工具和脚本工具实现数据的多源数据预处理和三维模型的自动构建,通过构建模型实现整个操作过程的自动化。最后,利用ArcGIS Pro编辑模型的纹理贴图,从而实现模型的可视化,其技术流程如图2所示。
图2 城市建筑物三维建模工作流程
以高分辨率卫星影像、建筑物轮廓电子地图和全景影像作为建模数据源。其中,由于卫星遥感相机拍摄距离远、视场角大,其获取的遥感影像具有宏观和综合的优点,并可以实现连续观测,形成时序信息。目前,常用的高分辨率卫星遥感影像主要包括我国的高分系列影像(GF)、美国的快鸟(QuickBird)影像和美国的IKONOS影像。GF-2影像和QuickBird影像可从百度、谷歌、高德、腾讯和天地图地图网站免费获取,谷歌地图还提供历史影像,通过卫星地图下载器可免费获得22级影像(图3(a)),其空间分辨率为0.61 m。由于卫星遥感影像易受天气条件的影响,一旦成像区域有云或雾霾覆盖,会严重影响成像质量。同时,考虑直接利用遥感影像提取建筑物边界轮廓工作量大,提取的多边形轮廓边界精度较差,采用建筑物轮廓电子地图作为数据源,以提高数据获取和处理效率。城市建筑物轮廓电子地图可从百度、高德和天地图网站免费获取,上述站点主要提供全国大中型城市主城区建筑物轮廓的栅格数据,通过卫星地图下载器下载建筑物电子地图的22级影像(图3(b)—(c)),其空间分辨率约为0.5 m。此外,考虑卫星影像、建筑物轮廓电子地图只能提供建筑物顶视的边界轮廓和纹理结构特征,其提供建筑物侧面影像纹理信息有限,不能准确刻画建筑物侧面的几何结构特征; 同时,由于卫星获取的侧面纹理影像几何畸变严重,不能作为建筑物侧面纹理贴图使用,而地面相机人工拍摄工作量太大,不适合城市大区域作业。因此,采用百度全景收集影像建筑物侧面影像数据,通过影像处理作为模型纹理贴图,以提高模型的可视化效果,如图3(d)所示。
图3 多源建模数据的获取结果
2.2.2 数据的集成和预处理
利用ArcGIS软件导入获取的高分辨率遥感影像、建筑物电子地图和全景影像,并进行配准和几何纠正预处理,然后分别将其导入建立的GIS数据库进行集成。一方面,利用矢量工具出结合遥感影像勾画出建筑物侧面的边界(图4(a)),从中提取出建筑物侧面的纹理影像(图4(b)),同时结合几何纠正工具对其进行形变处理(图4(c)); 进一步,利用符号化工具结合直方图的调整阈值功能,先提取出建筑物侧面纹理灰度影像(图4(d)),再将其进行二值化处理(图4(e)); 最后,利用ENVI非监督分类模型(图4(g))提取出建筑物侧面窗户的矢量多边形(图4(f))。
图4 建筑物楼层数提取过程及其结果
另一方面,利用ArcToolbox工具箱结合ENVI非监督分类模型,通过创建自定义模型结合建筑物轮廓电子地图,提取出建筑物轮廓的矢量多边形; 然后,利用概化工具对其边界进行概化预处理,并结合遥感影像手动调整其边界的细节结点,其处理过程和结果如图5所示。
图5 建筑物多边形轮廓提取、预处理过程及其结果
此外,利用手机结合长焦镜头水准尺拍摄建筑物侧面纹理影像,通过读取水准尺读数,提取出侧面楼层、层高、屋顶高度等值。最后,通过侧视影像确定建筑物屋顶的结构类型(如平顶和斜顶)。
建筑物的主体结构部件主要包括侧墙面、门窗和屋顶等结构,建筑物的几何形状和空间一般排列较规则,非常适合程序和建模批量生成,这样做不仅可显著降低作业人员的劳动强度,而且可有效提高建模效率。利用ModelBuider可视化建模工具,通过调用ArcToolbox系统工具箱中内定的数据处理、文件转换、空间分析、三维分析和脚本工具实现建筑物主体结构三维模型的自动构建。此外,鉴于每个模型只能包含一个迭代器,通过Python面向对象编程语言结合ArcPy站点包,通过编写脚本程序并结合ArcToolbox工具箱创建脚本工具,以弥补模型迭代器的不足。
2.3.1 侧墙建模
鉴于建筑物侧墙和门窗的几何形状及空间排列较规则,且分层构建,为实现模型的批量构建,提出基于建筑物分类、分层表面建模和实体拉伸建模的建筑物主体结构部件建模方案,设计了建筑物侧墙和门窗等主体结构实体模型的分层自动生成脚本程序,同时采用Phython面向对象语言结合ArcPy站点包,通过调用ArcToolbox工具箱中的TIN表面建模和TIN拉伸的三维分析工具进行了编写实现,其算法及程序实现主要包括以下3个步骤: ①根据输入建筑物部件的多边形点、多边形文件、输出工作区文件夹,先利用ArcPy查询游标(SearchCursor)的查询功能,通过读取多边形点文件,并结合全局变量保存建筑物的名称、楼层数、层高和屋顶高度等属性字段信息,同时,利用os库的makedirs函数创建建筑物结构部件名称文件夹,该文件夹用于存放生成每栋建筑物的每层侧墙的多面体要素shpfile文件; ②利用循环程序通过调用CopyFeatures_management()函数和Adjust3DZ_management()函数分别复制并调整建筑物上下多边形点至对应的楼层高度,同时,利用CreateTin_3d()函数分别创建建筑物每一层的TIN表面,然后,利用ExtrudeBetween()函数生成其每一层的侧墙和门窗的实体模型; ③在输入建筑物底面边界多边形后,通过缓冲区(Buffer)、擦除(Erease)生成外墙多边形,然后利用要素选择迭代器(IterateFeatureSelection)结合拷贝要素(CopyFeatures)、要素结点转点(FeatureVerticesToPoints)连接侧墙脚本程序,通过构建模型自动生成每栋建筑物的每层侧墙三维模型,其模型构建方法如图6所示,生成结果如图7所示。此外,通过模型运行报告分析侧墙模型的计算性能,通过输入建筑物多边形参量(130个)对迭代器和各个工具的执行时间进行分类统计和汇总计算。
图6 建筑物侧墙的自动创建过程
图7 建筑物侧墙生成结果
2.3.2 门窗建模
采用脚本程序结合建模生成建筑物门窗部件的三维模型,与侧墙脚本程序的算法设计和实现类似,只是更改输入参数名称、中间变量名称和输出参数名称,通过循环结合CopyFeatures_management()函数和Adjust3DZ_management()函数分别复制并调整建筑物门窗户上下多边形点至对应的楼层高度和基准高度; 然后,利用CreateTin_3d()函数分别创建建筑物每一层门窗的TIN表面,进一步,利用ExtrudeBetween()函数生成其每一层门窗的实体模型,其主要代码实现和侧墙实现类似,这里不作赘述; 最后,在输入建筑物底面边界多边形后,通过缓冲区(Buffer)、擦除(Erease)生成外墙多边形,利用要素选择迭代器(IterateFeatureSelection)结合拷贝要素(CopyFeatures)、要素结点转点(FeatureVerticesToPoints)连接侧墙脚本程序,通过构建模型自动生成每栋建筑每层窗户的三维模型,其模型构建方法见图8,生成结果如图9所示。
图8 建筑物门窗自动创建过程
图9 建筑物门窗自动创建生成结果
需要说明的是,与模型中脚本程序执行时间相关的参数主要包括: 创建窗户文件夹、窗户文件名文件夹和楼层数,按照每层1 s的平均值计算统计结果,通过提取和计算实验区内全部建筑物楼层数的平均值(4.64层)、建筑物数量和的总计值相乘,得出生成实验区内全部建筑物的窗户三维模型需要总的运行时间是167.573 6 min。
2.3.3 屋顶建模
每栋建筑物的屋顶结构主要包括平顶和斜顶2种结构类型,其形态各异,但每栋建筑物通常只包括一层屋顶,即屋顶不是分层结构,因此,可通过创建模型生成每个建筑物的平顶或斜顶的三维模型,其模型的主要构建步骤包括: 以建筑物多边形作为模型输入,通过要素迭代器(IterateFeatureSelection)结合拷贝要素(CopyFeatures)、要素结点转点(FeatureVerticesToPoints)、添加字段(AddField)、计算字段(CalculateField)、创建TIN(CreateTin)和TIN拉伸工具(ExtrudeBetween)分别生成每栋建筑物屋顶的多面体要素(MultiPatch)模型,其模型组成和模型生成结果如图10所示。
图10 建筑物屋顶自动创建及其生成结果
其中,斜屋顶主要利用计算字段工具根据屋顶高度和屋顶倾斜角度字段,然后作为缓冲区工具的输入参数,调整屋顶上边界点和线的高度,公式为:
A=−tan(3.14[B]/180)×[C]−0.01A=-tan(3.14[B]/180)×[C]-0.01,
(1)
式中: A为缓冲区输入参数; B为倾斜角度; C为屋顶高度; [·]表示取字段变量符号。
此外,通过模型运行报告分析屋顶模型的性能,通过输入窗户多边形参数(130个和130组),对迭代器和各个工具的执行时间进行分类统计和汇总计算。
2.3.4 模型细化处理
为增强模型的立体感和可视效果的同时,使模型能够反映出光照阴影和外部光照射入室内的效果进行可视化分析。通过调用三维分析工具箱的三维差积运算工具,对之前生成侧墙、窗户的MultiPatch模型和屋顶两两做三维差积布尔运算,分别生成侧墙和屋顶的镂空模型,同时,为提高镂空处理效率,通过脚本编程对三维差积运算工具进行扩展,其脚本程序界面如图11(a)所示,其脚本程序实现主要包括2个步骤: ①分别输入减多面体要素、减多面体要素类 Shpfile文件列表和输出工作区,并利用列表容器结合循环程序将其分别存放于list1和list2中; ②通过循环程序读取list1和list2中的减多面体要素、减多面体要素类Shpfile文件名称,并依据循环变量i生成差积输出文件Shpfile文件名,然后,利用Difference3D_3d()函数分层进行侧墙三维差积运算,其生成结果如图11(b)—(c)所示。同时,通过模型细化输出报告分析模型运行的性能,通过输入每个建筑物侧墙和窗户的三维模型,对脚本生成工具的执行时间进行分类统计和汇总计算。
图11 三维差积脚本工具界面及其生成结果
需要说明的是,模型中脚本程序执行时间与建筑物楼层数、门窗的数量相关,取楼层数平均值(4.64层)、建筑物数量(130)、脚本操作时间和模型运行时间相乘,得出生成实验区内全部建筑物的窗户三维模型需要总的运行时间约为223.69 min。
2.3.5 模型纹理贴图
利用百度全景影像图功能,从全景影像图中提取建筑物的侧面纹理。考虑建筑物的部分侧面纹理会被行道树、路灯等地面物体遮挡,需要利用图像处理软件将遮挡部分裁剪掉,选择没有遮挡的影像作为建筑物侧墙、门窗和屋顶模型部件的纹理(图12(a)—(c))。然后,利用ArcGIS Pro导入上述模型生成的侧墙、门窗和屋顶部件模型,利用其MultiPatch纹理编辑功能为侧墙、门窗和屋顶赋予相应的纹理影像,其可视化效果如图12(d)所示。
图12 模型纹理贴图效果
为便于用户操作、开发和功能扩展,采用ArctoolBox设计建模工具箱实现建筑物三维模型的自动构建, 构建的工具箱由数据预处理、三维建模、模型细化、模型导出和脚本工具5个工具集组成。其中,数据预处理工具集由窗户和窗框多边形提取、建筑物边界多边形概化、建筑物边界多边形提取和建筑物层数提取4个模型工具组成; 三维建模工具集由清理中间文件、生成侧墙、生成侧墙窗户、生成侧墙窗框、生成侧墙门、生成屋顶和生成屋顶窗户7个模型工具集组成; 模型细化工具集主要由侧墙细化和屋顶细化2个模型工具组成; 模型导出工具集主要由模型导出一个模型工具组成,这些模型工具集依次执行实现建筑物三维模型的自动构建。
为验证本文所提建模方法的有效性、可靠性可操作性和运行效能,选择淮阴师范学院北校区为建模实验区,如图13所示。以高分辨率卫星影像、建筑物轮廓电子地图和全景影像为建模数源,在ENVI和ArcGIS平台下,通过数据集成和预处理,提取出建筑物的几何边界、高度、楼层数和屋顶特征等信息; 利用ModelBuilder可视化建模工具,通过调用数据处理、文件转换、空间分析和脚本工具,构建模型实现了建筑物三维模型的自动构建; 同时,利用ArcGIS Pro导入构建的模型并对模型进行纹理贴图,从而实现模型的可视化,结果如图14所示。
图13 建模实验区概况图
图14 建筑物屋顶模型自动创建及其生成结果
同时,为测试本文建模方法的可操作性和性能,在联想B590笔记本和WIN7操作系统平台下,与传统SketchUp手工建模方法进行了拉伸建模对比实验。
需要说明的是,采用ModelBuilder建模只需要3次人机交互,便可批量生成整个实验区侧墙、门窗和屋顶的三维模型; 而采用传统SketchUp手工建模方法,需要的人机交互的次数,不仅与建筑物多边形数量、楼层数和门窗的数量等因素密切相关,而且与每个工具操作的时间和用户熟练程度等因素密切相关,本文将它们进行简单的相乘可得出最小的人机交互次数,利用教学实践且在老师的指导和监督下,学生最少需要14 d才能完成模型的构建,无论是在时间成本和操作效率上,本文建模方法都具有明显的优势。
近些年来,建筑物三维建模一直是国内外研究的热点,已提出多种建模方法,并进行了大量可视化实践。本文提出基于多源数据集成的建筑物三维建模方法,集成高分辨遥感影像、无人机航空影像、建筑物电子地图和全景影像为数据源,借助GIS建模功能,实现多源建模数据的自动预处理和三维建模,同时借助纹理映射技术实现模型的可视化,与现有建模方法相比具有以下优势:
1) 以遥感影像、建筑物轮廓电子地图和网络全景影像等海量多源数据为建模数据源,不仅能够提取城市范围内建筑物的宏观边界,而且能够捕捉到建筑物的几何细节和纹理细节特征。借助GIS建模功能,通过构建模型实现建筑物侧墙、屋顶结构部件的空间信息和属性信息,对于提高建模的准确性和模型精度有显著提升,可显著提高建模自动预处理效率,为实现建筑物的精细化建模奠定基础。
2) 基于 CSG的建筑物三维建模方案是切实可行的,借助GIS建模功能,建筑物三维模型的自动构建,能够显著降低作业人员的劳动强度并提高建模效率。模型创建过程中产生的中间文件和建模结果、模型和脚本程序代码在模型构建中十分易于修改和重复使用,可灵活地对建模参数和过程进行调整,为建模过程的监控并对建模结果进行检查和核对提供了重要的依据。
3) 除模型可视化阶段涉及的纹理贴图需要借助专业图像处理软件制作外,与建模相关的数据预处理、建模和模型细化相关操作都在同一种GIS平台下完成,更加符合熟悉GIS用户的操作习惯,显著提高了建模的可操作性、实用性和操作效率; 创建的模型可输出为各种格式的三维模型文件,更便于建模成果的传播、交流和共享。
本文提出多源数据集成的城市建筑物三维建模方法,并进行建模工具箱的设计、开发和建模实例分析,其目的在于探索城市大规模建筑物程序自动建模的原理、方法、算法和软件开发架构,是对现有典型GIS系统的功能、性能和稳定性的一次有效验证,为开发具有自主知识版权的建筑物三维建模与可视化软件产品奠定技术基础。借助GIS建模功能,通过数据预处理、三维建模和模型细化3个模型对校园范围内形态相对规则的建筑物进行了批量建模测试,取得了良好的建模性能与可视化效果,对城市大规模城市建筑群建模与可视化同样有借鉴意义。如何将上述模型进行整合、优化模型性能以提高其作业效率,将是未来研究工作的重点。
基金资助:国家自然科学基金项目“基于时空统计方法的多源遥感产品融合方法研究”编号(41401405);南京信息工程大学滨江学院人才启动经费资助项目“基于Internet的三维地质建模系统”编号共同资助(2020r015)
作者简介: 宋仁波(1974-),男,博士,讲师,主要从事GIS应用与开发的教学与研究工作。Email: srb_id2000@aliyun.com。
引用本文: 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 等. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.（SONG Renbo, ZHU Yuxin, GUO Renjie, et al. A method for 3D modeling of urban buildings based on multi-source data integration. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(1): 93-105.）
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