点云建筑物多细节层次三维重建

Three Dimensional structured building models in multiple levels-of-details (LoDs) consist of the fundamental for geospatial cognition, structural calculation, and knowledge-based service. Automatic and intelligent structured modeling have triggered interests and problems in the field of geographic information science. However, it is difficult for us to achieve these 3D models as the complex structural features and topologies, the identification and reconstruction of the structural information, and the 3D representation by LoDs. Using the building point clouds from different platforms, this proposal aims to solve the technical bottleneck between the "disordered point cloud" and "the three-dimensional model with structure-function-topology in LoDs", filling the gaps of 3D model services from "realistic visualization" to "complex computational analysis". The main research objects are a robust extraction approach for buildings’ primitives, a progressive reconstruction procedure for structured building models, and a structure-preserved 3D models generation algorithms for multiple levels-of-details reconstructions. The results based on the proposed approach will obtain structural models which can be used directly for computational analysis and editing, building a bridge between low-level geometry and high-level structural functions and promoting the rapid development of refined geospatial application services and perceptual computing.

多细节层次表达的建筑物三维结构化模型是地理空间认知、结构计算及知识化服务的基础，实现其自动化智能化的三维结构化重建是地理信息科学等领域的重大难题和热点前沿。针对建筑物三维模型重构中存在复杂结构特征与拓扑提取难、模型结构化信息识别重构难、细节层次按需表达难等问题，本项目拟以多源多平台融合后的建筑物点云为研究对象，重点研究建筑物语义基元图稳健提取、三维结构化模型渐进式重构、结构保持的多细节层次三维结构模型生成方法，攻克“散乱无序点云”到“结构-功能-关系一致的多细节层次三维模型”重构与表达的技术瓶颈，实现模型服务从“逼真可视”到“复杂计算分析”的跨越。研究成果将建立直接面向计算分析与编辑的建筑物结构化模型，搭建起低层次几何与高层次结构功能的联系桥梁，推进精细化地理空间应用服务及感知计算的快速发展。

多细节层次表达的建筑物三维结构化模型是地理空间认知、结构计算及知识化服务的基础，实现其自动化智能化的三维结构化重建是地理信息科学等领域的重大难题和热点前沿。在当前数字城市向智慧城市的发展中，人们越来越期望能够通过物联网等感知现在，通过真三维空间模拟来预测未来。当前大范围区域内的三维模型（Mesh网格）主要为满足城市空间模型的认知和建筑物轮廓及外观识别的需要。由于构建三维模型的需求和标准等的不同，这些三维模型在细节层次和精度等方面有着较大的差异，尤其缺少模型空间结构及其关系信息，造成了数据重复采集而感知计算困难的矛盾局面，难以支持数字城市升级为智慧城市的各种地理空间应用服务。同时, 由于建筑物结构复杂和风格各异、应用需求多样（从浅层的描述到深层的计算、量测和分析），给现有三维点云模型重建、多细节表达的理论和方法带来了极大地挑战。. 针对建筑物三维模型重构中存在复杂结构特征与拓扑提取难、模型结构化信息识别重构难、细节层次按需表达难等问题，项目以多源多平台融合后的建筑物点云为研究对象，开展了“结构-功能-关系一致的三维结构化模型渐进式重构”、“结构关系保留的多细节模型几何结构尺度转换”科学问题攻关研究，重点研发了建筑物语义基元图稳健提取、三维结构化模型渐进式重构、结构保持的多细节层次三维结构模型生成等共性关键技术，攻克了“散乱无序点云”到“结构-功能-关系一致的多细节层次三维模型”重构与表达的技术瓶颈，实现了模型服务从“逼真可视”到“复杂计算分析”的跨越。项目研究成果建立了直接面向计算分析与编辑的建筑物结构化模型，搭建了起低层次几何与高层次结构功能的联系桥梁，推进了精细化地理空间应用服务及感知计算的快速发展。