《集成多視航空影像與LiDAR數據的精細三維建築物模型重建》是依託南京大學，由程亮擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：集成多視航空影像與LiDAR數據的精細三維建築物模型重建
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：程亮
- 依託單位：南京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
三維建築物模型重建是測繪、遙感、地理信息科學等領域的研究熱點。集成影像數據與LiDAR數據的三維重建方法目前最具前景，但現有研究多專注於提高模型重建的準確性、可靠性、真實感與自動化水平，較少關注細部信息獲取能力與定位精度的提高，模型重建的細節與精確程度往往難以滿足實際需要。針對該問題，以提高三維建築物模型重建的細節性與精確性為目標，集成融合多視高解析度航空影像與LiDAR數據，充分發揮航空影像高解析度特性與LiDAR數據高程點雲特性的互補優勢，突破兩類數據集成融合與三維建模的理論與關鍵技術瓶頸，重點研究基於人類視覺仿真的高解析度航空影像分割算法、基於仿射不變特徵最佳化的建築物輪廓自動匹配方法、面向建築物三維屋脊線生成的屋頂面片自適應擬合算法、三維建築物模型高質量成型策略，構建一套新型的、面向精確細節三維建築物模型重建方法，為建立新一代高精度、高細節、高逼真的三維城市模型奠定技術基礎。
結題摘要
項目圍繞LiDAR數據與影像集成與融合處理的主線，以提高三維建築物模型重建的精確性、細節性及自動化水平為目標，以“二維建築物區域檢測-航空影像分割-多視航空影像匹配-多視建築物輪廓匹配-三維建築物輪廓生成-三維建築物模型重建”為框架，提出了一種集成LiDAR數據與多視航空影像的三維建築物模型重建模式，解決了數據特性完全不同的兩類遙感數據的自動匹配、融合與三維建模等理論與關鍵技術問題，提高了三維建築物模型的精確性與準確性，提升了重建過程的自動化處理水平。 （1）二維建築物區域檢測。針對現有數學形態學方法中視窗大小與高差閾值的取值方式難以適應地物多變的問題，提出了一種反向疊代數學形態學方法，實現了從空載LiDAR數據中自動提取建築物區域。 （2）航空影像分割。針對航空影像信息量大、處理複雜、效率低的問題，提出一種LiDAR輔助下基於LEGION的航空影像分割方法，在可檢測出豐富細節信息的同時，實現了較高的處理效率與抗噪性能。 （3）多視航空影像匹配。針對視角大、紋理困難的航空影像匹配時存在的問題，提出了一種仿射不變特徵匹配的自動最佳化方法，實現了多視航空影像的自動準確匹配。 （4）多視建築物輪廓匹配。在多視航空影像自動匹配研究的基礎上，針對輪廓線段匹配處理中缺乏強有力幾何約束的問題，提出了基於仿射不變特徵最佳化和單應矩陣的多視建築物輪廓自動匹配方法，提高了建築物輪廓匹配的準確率。 （5）三維建築物輪廓生成。充分融合高解析度多視航空影像與LiDAR數據，提出一種三維建築物輪廓生成的新方法，自動生成三維輪廓線，並恢復三維輪廓線之間拓撲關係，形成完整三維建築物輪廓。 （6）三維建築物模型重建。針對階躍型屋頂重建的質量和可靠性往往不高的問題，提出了三角形簇和三角形動態傳播相結合的屋頂面片提取策略、基於多視同名線段與LiDAR數據的三維屋脊線生成技術，形成了一種新的三維建築物頂部模型重建技術，實現了結構複雜建築物的高質量三維重建。 在基金項目支持下，2011-2013年獲得的成果：發表SCI檢索論文12篇（第一作者9篇，通訊作者3篇；第一標註9篇，第二標註3篇），出版數字出版物“南京大學三維數字校園”1部，授權發明專利 3項，研發原型系統1套，登記軟體著作權2項，獲得2013年第十三屆“挑戰杯”全國決賽二等獎及交叉創新一等獎指導教師、2011年江蘇省本科優秀畢業論文一等獎指導教師
