三维建模方案分析

三维建模方案分析

1矢量数据生成建模

建筑物可以看作屋顶面和各个铅直外墙面的组成。在已知区域边界坐标

和房屋高的参数下，可直接构造房屋的铅直外墙面，并按照一定的顺序剖分

为三角网，保证其法向量向外；屋顶平面则通过边界多边形的三角剖分来构

造，保证其法向量向上。房屋的基准高通过查询DEM地形数据得到。

要求模型（含建筑、道路和高架桥等）结构相似，可从地形图上直接提

取相关属性建模，勾勒轮廓线，基本忽略细节，贴仿真纹理，即该类型建筑

的通用纹理，不追求与真实情况完全一致。

2软件建模

软件建模就是人工外业采集拍照，内业通过一些模型制作软件（如：

3dsmax、maya等），以多方面数据为依据（如：照片、图纸等），手工建立模型数据。这种数据的特点是模型结构准确，外观美观；可以根据应用精度来

自用控制模型的数据量；可维护性比较高。但制作的周期比较长。比较适合

高精度、高美观度、密集度较低的场合使用。

1）获取准确的建筑位置及外观数据

首先，将地形图中的建筑外轮廓线提取出来，并进行整理。以确定建筑

的真实地理位置和大致外形轮廓。

2）将数据转换为模型制作软件的可用数据。

将数据转换为模型制作软件可以识别的格式，如：AutoCAD的dwg和dxf 格式；并导入到模型制作软件中。

3）在模型制作软件中建立模型结构。

三维模型的搭建主要是指手工建模的部分，建模之前根据现有采集的，

经过整理和编号的照片，以及甲方提供的资料（如cad，航拍影像等），对建筑的级别进行划分，针对每个级别进行不同精度的模型搭建。

依据模型的外轮廓线建立模型的大体结构。然后参考照片和建筑的结构图，

分别建立建筑的各个结构。基本上分为三个等级：

一级模型：0.5米以上的凹凸特征要建模表现，这类建筑主要是指重点

区域，城市主干道两侧建筑、一些经济、文化、体育，大型公建和知名历史

意义的重点建筑或建筑群，(例：大型体育场馆、大剧院、会展中心、规划馆

博物馆、展览馆、机场、五星级以上宾馆酒店、具有城市代表性建筑、重要

古建）。

二级模型：1米以上的凹凸特征要建模表现，这类建筑主要是城市次干

道两侧建筑、地块内部建筑（例如一些新建高档小区，学校，宾馆、酒店等）。

三级模型：1.5米以上凹凸特征要建模表现，这类建筑主要指城市边缘地区建筑，农村住房、城中村、棚户区、低层老旧住宅、待拆迁住宅、平房、

禁区建筑等。

每个级别有相应的精度和规范，总体概括为：模型结构特征准确，能够

通过该特征明显辨认，模型制作要求和注意事项有专门的制作规范。

4）制作贴图

为模型制作纹理，必须依据模型的结构调整贴图的尺寸。不同的模型精

度要求，所对应的贴图尺寸也有所不同。

在保证贴图的清晰度的前提下将制作好的贴图尽量合并，以减少贴图加

载数量，较大的节省数据量有效的利于网络发布。

3三维激光扫描建模

三维激光扫描建模方式主要是采用三维激光扫描仪进行三维场景扫描，

之后通过后处理软件进行数据处理，完成三维建模具体流程如下：(l)数据获取

为了建立准确的三维模型，我们需要获取原始的物体表面数据。采集物

体表面数据的方法通常有三坐标测量，工业CT等断层扫描，层析三维数字画测量，三维激光扫描等。由扫描仪得到的点通常比较密集，我们把它称之为

点云(Point Cloud)。

采集点云的激光扫描仪通常有两种原理，一种根据三角形测距原理，得

到的三维坐标非常精确，但只适合扫描比较小的区域。

另一种时脉冲激光测距技术，扫描的区域比较广，精度比三角法稍低，

适合大场景的三维建模。

(2)点云数据配准

被扫描的物体通常比较复杂，而一次扫描只能得到被测物的一个面的三

维数据，要得到整个物体的表面模型，必须从不同的视点(也就是不同的位置和方向)采集物体的三维模型，把得到的数据合并起来，得到物体完整的表面

模型。

把不同视点采集的深度数据转换到同一个坐标系下，这就是数据配准过

程。

最简单而有效的数据配准方法，是在采集数据的时候放置一些标志物，

通过标志物来确定不同视点之间的相对位置关系。但是这个方法受到的限制

很多，在实际中常常难以使用。通常的方法还是使用手工选择对应点的方式，

再使用各种算法，如迭代最近点算法(ICP算法)，Hough变换平面提取等来进行配准。

(3)数据的融合与建网

当两片扫描得到的深度数据配准到同一坐标系后，其重合的部分必然会

有两层数据，这就带来了数据的冗余和不一致。于是，就需要将这两片数据

融合成一片。另外，由激光扫描得到的深度数据一般都是离散的三维点(我们称为点云)，它们不能真实准确的表示实际物体和场景的表面。利用点云构建

三角网格则是一种常用有效的方法。建网后的模型可以很好的逼近实物或场

景的表面。

目前散落数据点集的三角划分方法主要有二维和三维两种。二维划分比

较常见，将空间数据点向二维平面投影后进行，当处理空间单项投影有重叠

的多值曲面的散落数据点时需要进行分片向合适的平面投影，分别进行三角

划分。

对平面上点的三角剖分常用Delaunay三角化方法，其中又有最小内角最大准则、圆准则、PLC准则等一些优化准则。

在得到网格模型之后，网格上一般还有很多问题，如需要对因数据采集

设备的限制以及数据配准和建网时带来的误差积累带来的噪声进行降噪处理。