基于LiDAR数据的三维数字城市建设技术研究与实现

王俊 朱睿方 乐道 侯岳

（河南省测绘工程院，河南郑州 450003）

基于LiDAR数据的三维数字城市建设技术研究与实现

王俊 朱睿方 乐道 侯岳

（河南省测绘工程院，河南郑州 450003）

针对轨道交通带状图测量，以使用移动测量系统扫描的激光点云为主要数据源，通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究，实现点云数据中特征地物的快速提取，大大提高了轨道交通带状图测量的效率，节省了投入的成本，缩短了测量工期数。

轨道交通；激光点云；点云提取；快速建模

建筑物的三维重建是“数字城市”的重要组成部分，利用经纬仪、全站仪等传统测量仪器获取建筑物数据信息费时费力，工作量巨大，不能满足信息化的前进速度；在三维建模精度要求不高的情况下采用二维矢量图，对房屋的高度进行估算，精度一般达不到要求；利用航空航天遥感立体影像获取建筑物的空间信息并进行建筑物三维重建时，由于建筑物遮挡，重建的效率低下。

LiDAR数据获取具有自动化程度高、受天气影响小、数据生产周期短、精度高等特点。采用机载激光雷达技术可以快速精确地获取地表三维信息，该技术的出现为建筑物三维重建提供了一个新的理想途径，开展机载LiDAR支持下数字三维城市快速构建研究能够极大地提高建模精度和作业效率，加快数字三维城市建设进程［1-3］。

1 机载LiDAR建筑物模型三维重建关键技术

1.1 点云数据预处理

LiDAR数据特点及组织方式为下一步的滤波和建筑物点云提取研究提供了理论基础，点云数据的预处理是实现建筑物三维重建的前提，详细对比分析了国内外对点云数据滤波的主要方法。

1.2 建筑物点云的提取

详细研究了点云法向量和曲率的计算方法，改进了区域增长的算法，综合点云法向量、曲率和强度值来提取建筑物顶面点云并实现建筑物顶面分割。

1.3 建筑物三维模型重建

针对简单平顶建筑物和非平顶建筑物，详细研究了建筑物顶面轮廓线的提取与规则化和非平顶建筑物公共轮廓线再调整方法。采用河南省郑州市郑东新区点云数据进行实验，结合该地区正射影像图探讨本文算法的可行性［4-6］。

2 DLG数据三维快速建模方法

为了实现大面积、高精度的批量快速建模，利用航测内业采集的建筑物DLG数据，设计开发了批量三维建模程序，采用ObjectARX SDK和Visual Studio 2005的开发环境，在AutoCAD 2008平台进行了相应软件系统的研发，实现了大面积、高精度的快速自动批量建模［7-8］。

2.1 DLG数据进行优化处理

其中自动化包括去除重合点、冗余点，整平同一高度拐点高程值，以及建筑物的闭合和分类。

2.2 基于BRep技术的快速三维建模

采用ObjectARX SDK和Visual studio的开发环境，基于BRep技术，实现了大面积、批量、快速的三维建模，有效地提高了三维建模效率。

2.3 房顶、房檐等模型细节的自动添加

在房屋三维建模基础上，通过房屋图形处理自动实现房顶、房檐的添加，并且能通过航测采集的房屋顶部及地面高程信息，对房屋精准建模。

3 三维数字城市系统及传感网络集成关键技术

数字三维城市系统与传感网络的集成技术主要体现在以下几个方面。

3.1 基于三维平台的二次开发

系统使用B/S结构，即“浏览器/服务器”结构，浏览提供器端为用户提供应用功能，程序交互等。服务器端包括应用服务层与数据层。数据层包括三维空间数据库与非空间属性数据库。应用服务层包括服务器端应用程序服务。系统程序开发使用.NET平台，使用C#、JavaScript等作为开发语言，利用平台提供的API进行二次开发，实现三维场景浏览、量算、分析等功能。

3.2 设备传感器数据实时获取

编写数据采集程序实现对传感器设备产生的数据的即时获取，然后访问数据控制和访问服务端接口，将数据记录到统一的数据库中，方便系统进行调用。

3.3 三维平台与传感网络的结合

当前物联网是比较热门的研究领域，将传感器网络集成到三维系统中，能使系统功能更加丰富。通过编写特定的程序，实时获取各种传感器、GPS等设备的数据并记录在数据库中，供系统进行调用，这样能保证数据的实时性。

通过数据引擎可以和后台数据库进行数据交互。三维场景和数据库通过数据接口相连接，可以做到实时读取数据库中的数据，并通过数据改变场景中的内容，做到三维场景和真实场景内容相对应，从数据库中读取传感器设备产生的数据，并加以分析处理，然后以表单、图表、文字、视频等方式在三维场景中进行展示，使数字三维城市系统实用性更强，场景更加生动。

［1］陈焱明.基于机载与车载LiDAR数据的建筑物模型多视三维重建研究［D］.南京：南京大学，2015.

［2］谷国涛.基于机载LIDAR点云的建筑物三维建模技术研究［D］.抚州：东华理工大学，2012.

［3］谢秋平.综合机载与车载LiDAR数据的建筑物三维重建［D］.焦作：河南理工大学，2015.

［4］熊俊华，方源敏，付亚梁，等.机载LIDAR数据的建筑物三维重建技术［J］.科学技术与工程，2011（1）：189-192.

［5］彭芳媛，周齐生，向常淦.基于航测数据的三维建模方法研究［J］.测绘，2011（2）：63-65.

［6］许曼娜，李军锋，解江，等.基于航摄三维采集数据建立城市三维模型的方法探讨［J］.江西科学，2011（6）：737-739.

［7］顾朝林，段学军，于涛方，等.论“数字城市”及其三维再现关键技术［J］.地理研究，2002（1）：14-24.

［8］苏岳龙，姚丹亚，张毅.车载式城市道路三维信息快速采集系统［A］//智能交通与人工智能学术研讨会，2006.

Research and Implementation of 3D Digital City Construction Technology Based on LiDAR Data

Wang JunZhu RuiFang LedaoHou Yue
（Surveying&Mapping Engineering Institute of Henan Province，Zhengzhou Henan 450003）

According to the measurement of the rail traffic,the laser point cloud scanned by the mobile measurement system was used as the main data source.Based on the research of point cloud data and image matching technology, background information separation technology,data reduction technology and object oriented method,the fast extraction of feature points in point cloud data was realized.It greatly improves the efficiency of the measurement of the rail traffic,reduces the cost of the investment,and reduces the number of the project.

rail transit；laser point cloud；point cloud extraction；rapid modeling

P208

A

1003-5168（2017）04-0050-02

2017-03-21

王俊（1981-），男，本科，工程师，研究方向：工程测量，数字城市建设及相关系统研发。