研究文章
实景三维模型中建筑物轮廓自动提取方法
摘要
针对实景三维模型中建筑物轮廓自动化提取的需求，本文从多源数据融合、深度特征学习与几何后处理三个环节展开。首先通过倾斜影像密集匹配生成稠密点云，结合语义分割网络实现建筑物单体化分割。然后构建图卷积网络识别轮廓候选点，经拓扑连接与主方向约束规则化，生成闭合轮廓多边形。最后建立了包含完整度、正确率、位置精度和形状相似度的多指标评价体系，并对主要误差来源提出抑制策略。在覆盖85栋建筑的测试区，该方法轮廓提取F1分数达到0.942，位置精度优于0.08米。整个过程无需人工干预，输出轮廓兼具几何精确性与规则化特征，可直接用于城市三维建模。
关键词
实景三维模型；建筑物轮廓提取；点云分割；图卷积网络；轮廓规则化
参考
连伟奇.基于实景三维模型的建筑物自动提取方法研究[J].测绘与空间地理信息,2025,48(10):208-210+213.
宋圆.基于多源多尺度数据融合的城市建筑实景三维模型构建方法[J].北京测绘,2026,40(2):195-201.
赖伟斌,张云生,杜守基,等.一种三维实景模型单体建筑物提取方法[J].测绘与空间地理信息,2018,41(4):30-32+36.
田泽宇,方晓辉,卢廷军,等.基于点云语义分割与特征融合Snake模型的多模态建筑物边界提取研究[J].测绘工程,2026,35(3):8-14+25.
沈元博,车德福.一种三维建筑物模型外轮廓的自动化提取方法[J].测绘科学,2026,51(1):146-154.
