基于dsm的建筑物三维重建

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1、基于DSM的建筑物三维重建张宏伟张保明陈永枫郭海涛卢俊信息工程大学地理空间信息学院河南省郑州市450052摘要本文针对建筑三维重建问题展开研究，提出了一种利用DSM进行建筑物重建的方法。该方法首先通过RANSAC算法将建筑物顶部点云分割为各个屋顶面片，进而对获取的各个面片进行平面拟合，然后引入AlphaShape算法提取其边界轮廓信息。之后通过分析相交面片之间的公共点信息，提取出两两相交面片之间的关键点，最后利用这些关键特征点进行建筑物的三维重建。经试验验证，本文方法是可行的。关键词建筑物重建；随机采集一致性；数字高程模型；建筑物信息提取中图分类

2、号O436文献标识码ABuilding3DReconstructionBasedonDSMHongweiZhang,BaomingZhang,YongfengChen,HaitaoGuo,JunLu(InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou,Henan450052,China)AbstractFacingtheproblemofbuilding3Dreconstruction,thispaperputsforwardamethodofbuil

3、dingreconstructionusingDSMdata.FirstlypointcloudofthebuildingroofisdividedintovariousroofpatchesprocessedbyRANSACalgorithm,andthenplanefittingismadeoneveryroofpatch,afterthatextracttheboundarycontourinformationthroughAlphaShapealgorithm.Afteranalyzingthecommonpointinformation

4、betweenintersectingfaces,thekeypointsbetweentheintersectfacesareextracted.Finally,usingthesekeyfeaturepoints,wecandothree-dimensionalbuildingsreconstruction.Ithasbeenverifiedbyexperimentthatthemethodisfeasible.KeywordsBuildingReconstruction;RANSAC;DSM;BuildingInformationextra

5、ction作者简介：张宏伟，男，博士生，主要从事数字摄影测量方面的研究。E-mail：hongwei0691@163.com导师简介：张保明，男，博士，教授，主要从事摄影测量与遥感方面的研究。*通信联系人。E-mail:hongwei0691@163.com1引言随着高分辨率技术的发展，各种传感器相继出现，与此同时DSM数据的获取也变得越来越容易。DSM数据包含了丰富建筑物顶部信息，是三维城市建模与三维场景重建的重要数据源。对于大部分建筑物通过重建其顶部的三维信息，然后结合建筑物的的轮廓信息、高程等信息就可将整个建筑物进行三维重建。一般来说通过建

6、筑物的若干关键点，可以将其进行准确三维重建，建筑物的关键点信息主要包括底部的轮廓边界点、建筑物顶部与棱线相交的角点、建筑物顶部各个面片相交的屋顶点。传统的获取关键点的方法主要是通过对离散的建筑物点云进行构建TIN模型[1][2]，然后分析TIN模型中每一个三角面片的法向量。通过计算每一个法向量的值对三角面片进行聚类，因为屋顶的不同面片法向量差别较大，从而将建筑物顶部点云划分为不同的面片。然后根据规则建筑物的原则对建筑物的各个面片边界进行优化，最后从优化后的边界中解算建筑物顶部各个角点的三维坐标。一般来说该方法在对TIN模型进行分析时，需对每一个面

7、片的法向量进行计算求解后再聚类，方法较为复杂。本文获取关键点主要思路是通过对建筑物顶部点云进行RANSAC算法处理，从而将顶部点云分割为各个屋顶面片，在考虑到建筑物顶部形状是由一系列光滑平面组成的前提下，对获取的各个面片还需进行平面拟合。建筑物的关键点基本都位于各个面片的边界上而非面片内部，因此本文引入AlphaShape算法对各个面片进行处理从而提取其边界轮廓信息，之后通过分析各个面片之间存在的空间关系，可以获取到面片相交的空间直线方程，通过方程进行分析相交面片之间的公共点信息，从而提取出两两相交面片之间的关键点，结合这些关键特征点便可以将建筑

8、物的三维信息重建出来。2方法与步骤2.1基于RANSAC算法的面片信息提取RANSAC是“RANdomSampleConsensus（随