航空与地面影像集成的三维城市精细化建模方法

Refined 3D city modeling which integrates aerial and terrestrial images for complex and dense urban areas has become a hot spot in international research. According to the differences in multiple dimensional inconsistencies, spatial reference system, data accuracy, sampling density and coverage area of aerial and terrestrial images, this project systematic research refined 3D city modeling method that integrates aerial and terrestrial images. The key contents are as follows: 1）Automatic feature points matching method of aerial image and terrestrial image guided by the information of object. The new method take the local geometric transformation and re-sampling on aerial image and terrestrial image according to the existing 3D information of the object. It can reduce the difference in viewing angles and resolution differences between those, and improve the number and reliability of feature matching points. 2) This paper proposes an aerial-terrestrial observation network combined bundle adjustment method which takes into account the internal consistency of homologous images. It eliminates the differences between aerial image and terrestrial image in spatial reference. 3) As for aerial-terrestrial image and its point cloud, this paper realizes the 3D reconstruction of buildings with collaborative images by studying the methods of optimization and fusion for geometry and texture of aerial-terrestrial cooperation. 4) Prototype systems and typical urban aera applications. This research results will provide theoretical basis and technical support for automated and Intelligent production of large-scale refined 3D city models.

航空影像与地面影像集成处理是建筑物密集的复杂城区三维精细化建模的国际热点前沿，针对空地影像空间参考不同、数据精度不一、采样密度不均，覆盖范围有别等多维度不一致性的问题，本项目系统研究航空与地面影像集成的三维城市精细化建模方法。主要内容包括：1）物方信息引导的航空影像与地面影像特征点自动匹配方法，根据已有物方三维信息对空地影像进行局部几何变换及重采样，减小空地影像间的视角差异和分辨率差异，提升特征匹配点数量和可靠性；2）顾及同源影像内部一致性的空地联合观测网平差方法，消除空地影像之间存在的空间参考差异；3）针对空地影像及其摄影测量匹配点云，研究空地协同的几何与纹理的优选及融合方法，实现空地影像协同的建筑物三维重建；4）原型系统与典型城区应用实验。项目研究成果将为大规模精细化的三维城市自动化智能化建模提供理论依据和关键技术支撑。

城市精细三维模型是智慧城市建设与城市安全保障和 VR/AR 等智能应用的关键基础信息。对于建筑密集城区，单一航空或地面影像数据都难以完整重建精细化的三维建筑模型，集成航空与地面影像的三维城市精细化建模因此成为重要的途径。针对空地影像空间参考不同、数据精度不一、采样密度不均，覆盖范围有别等多维度不一致性的问题以及三维建筑模型自动建模的效率和准确率有待提高的现状，项目研究了利用摄影测量网格模型进行航空与地面特征点匹配的方法，解决了航空影像和地面影像的集成匹配中的透视变形较大的问题，提高了匹配的精度和性能；研究了空地一体化影像联合平差的最优自校准策略，提高了空地影像联合平差算法的精度；研究了基于自适应形状预测和混合投票 RANSAC 的多形状点云几何分割算法和基于规则和假设的摄影测量点云组合建模方法，在点云分割和建模过程中重点考虑了建筑体内面与面之间的关系及特征，提高了建筑三维建模的准确率和自动化程度；研究了基于草图的建筑立面窗户高效建模方法，提高了三维建筑模型的精细建模的效率；研究了精细建筑物模型的碎片化纹理优化组织方法，减少了渲染过程中的纹理切换次数，提高了三维模型渲染效率；研究了单航拍图像的薄云去除算法，提高了用于三维重建的影像质量；研发了原型系统，验证了本研究提出的相关技术方法的有效性。项目成果可有效支持航空影像与地面影像集成建模工作，为大规模精细化的三维城市模型自动化智能化建模提供理论依据和关键技术支撑。项目发表学术论文10篇（SCI/EI，6/4篇），培养研究生7人，申请软件著作权1项，获得行业科技进步奖2项。

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