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基于倾斜影像与机载LiDAR点云融合的实景三维建模研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的不断发展，三维建模技术已经成为多个领域研究和实

践的重要手段。倾斜摄影技术和机载LiDAR技术作为获取空间信息的

重要方式，它们在获取地形地貌、建筑物等城市三维信息中各自具有

独特的优势。然而，单一数据源在三维建模过程中往往存在信息缺失

或精度不足等问题。因此，研究基于倾斜影像与机载LiDAR点云融合

的实景三维建模方法，对于提高城市三维建模的精度和效率，推动数

字城市、智慧城市的建设具有重要意义。

1.2国内外研究现状及发展趋势

近年来，国内外学者在倾斜影像三维重建、机载LiDAR点云三维

建模以及多源数据融合等方面进行了大量研究，取得了显著成果。然

而，现有研究在数据融合策略、模型优化等方面仍存在诸多挑战。未

来，随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，基于多源数据融

合的三维建模方法将更加智能化、自动化，为城市三维建模提供更加

可靠的技术支持。

1.3研究目的与创新点

本研究旨在探索一种基于倾斜影像与机载LiDAR点云融合的实

景三维建模方法，通过优化数据融合策略，提高城市三维建模的精度

和效率。创新点包括：（1）提出一种基于特征匹配和几何约束的数

据配准方法，实现倾斜影像与机载LiDAR点云的精确配准；（2）设

计一种自适应权重的数据融合策略，充分利用两种数据源的优势，提

高三维建模的精度；（3）构建一套完整的实景三维建模流程，实现

自动化、高效的三维建模。

二、倾斜影像与机载LiDAR点云数据获取与处理

2.1倾斜影像数据获取

倾斜摄影技术通过搭载在飞机或无人机上的多角度相机，获取地

面目标的倾斜影像。本研究采用高分辨率、多视角的倾斜影像作为数

据源，确保获取到丰富的地物纹理和几何信息。在数据获取过程中，

需要合理规划飞行路线和拍摄角度，确保影像数据的完整性和质量。

2.2机载LiDAR点云数据获取

机载LiDAR技术通过激光雷达扫描仪获取地面目标的距离信息，

生成高精度的三维点云数据。本研究采用机载LiDAR系统获取的点云

数据作为另一重要数据源。在数据获取过程中，需要设置合适的扫描

参数和飞行高度，以确保点云数据的密度和精度满足建模需求。

2.3数据预处理与配准

在数据预处理阶段，需要对倾斜影像和机载LiDAR点云数据进行

预处理，包括去噪、滤波、坐标转换等步骤，为后续的数据配准和融

合提供基础。数据配准是实现倾斜影像与机载LiDAR点云融合的关键

步骤之一。本研究采用基于特征匹配和几何约束的方法进行数据配准，

首先提取两种数据源中的特征点并进行匹配，然后利用匹配结果计算

变换矩阵，实现数据的精确配准。

三、基于倾斜影像与机载LiDAR点云融合的实景三维建模方法

3.1倾斜影像三维重建方法

倾斜影像三维重建是通过从多角度拍摄的影像中恢复出地物的

三维结构。本研究采用基于运动恢复结构（SFM）的方法进行倾斜影

像三维重建。首先提取影像中的特征点并匹配，然后利用匹配结果恢

复相机的姿态和场景的三维结构。通过不断优化调整相机参数和三维

点坐标，得到高精度的三维模型。

3.2机载LiDAR点云三维建模方法

机载LiDAR点云三维建模是利用激光雷达扫描仪获取的点云数

据构建三维模型的过程。本研究采用基于点云分类和表面重建的方法

进行机载LiDAR点云三维建模。首先对点云数据进行分类处理，识别

出不同类型的地物（如建筑物、树木等）。然后利用分类结果进行表

面重建，生成地物的三维模型。通过不断优化表面重建算法和参数设

置，提高模型的精度和细节表现力。

3.3倾斜影像与机载LiDAR点云融合策略

为了实现倾斜影像与机载LiDAR点云的有效融合，本研究设计了

一种自适应权重的数据融合策略。该策略综合考虑两种数据源的特点

和优势，为不同区域或不同特征分配不同的权重值。具体来说，对于

纹理丰富、细节表现力强的区域或特征（如建筑物立面），赋予倾斜

影像较高的权重；对于形状规则、结构简单的区域或特征（如道路、

广场），赋予机载LiDAR点云较高的权重。通过自适应权重的调整，

实现两种数据源的互补和优化融合。

3.4实景三维模型优化与精度评估

在完成初步的三维建模后，需要对模型进行优化处理以提高其质

量和精度。本研究采用基于表