摘要：本文围绕LIDAR数据与影像数据结合进行建模的思路，针对数字城市中建筑物三维建模所需人工干预、耗费大量时间等问题。本文通过利用LIDAR数据和影像数据，使用ENVI LIDAR进行特征提取获取地形信息，实现城市一体化三维建模。将模型发布为3DViewer格式，在发布的同时生成一个安装包，用户只需安装此程序即可在Google Earth下进行模型的浏览和操作。实验利用河南省平顶山市新城区的影像数据，通过建模分析及建模后精度评定验证了该方法的有效性。所述的方法具有自动化程度高、建模简单等的优点，特别适合于大面积的城市三维建模。
关键词：三维建模；LIDAR数据；影像数据；精度评定
Urban 3D modeling scheme based on ENVI LIDAR and image data
LI Zhenhui1，WANG Jun2
（1. Xi'an Municipal Engineering Design & Research Institute Co.，Ltd.，Traffic Branch，Xi'an Shanxi 710000；
2. School of Geology Engineering and Geomatics，Chang'an University，Xi'an Shanxi 710000）
Abstract：This paper is based on the lidar data and image data are combined with the idea of modeling，the 3D modeling of buildings in the digital city requires artificial interference，spend a lot of time such more similar problems.In this paper，by using the image and lidar data，through the ENVI LIDAR feature extraction to obtain terrain information，achieve the integration of city 3D modeling.The model was released in 3dviewer format，generation a package in the release at the same time，users only need to install this program you can browse and operation model in Google Earth.Image data using the New District of Pingdingshan city in Henan Province，through the modeling analysis and the modeling accuracy evaluation to verify the effectiveness of the method.The method has the advantages of high automation and simple modeling，especially suitable for a large area of 3D modeling of the city.
Keywords：3D modeling；LIDAR data；image data；accuracy assessment
引言
近年来，随着科学技术的飞速发展“智慧城市”概念被提出。在现代化“智慧城市”的建设中，人们首要解决的问题就是如何获取高精度的三维数据，它有利于城市三维模型的快速建立与更新。因此为了解决数据获取的问题，许多新型技术手段不断被引入，LIDAR（Light Detection And Ranging）即激光探测测距系统，该技术是通过获取的点云数据提供高精度的地物三维空间信息。一方面，它在数据方面提供了目标的表面高密度三维点云，有效提高了建筑物重建的自动化程度；另一方面，由于其对建筑物边界缺乏有力的表达，往往需要地物的纹理信息进行区分建筑物与非建筑物要素，所以在建筑物的精度重建方面仍存在一定的缺陷[1]。
高精度的三维数据是进行自动化建模的前提，之后面临的难题是数据处理，即从获取的携带三维信息的数据中如何进行三维模型的重建，目前三维模型的重建方法有很多，按照自动化程度可将其分为半自动化重建和自动化重建两种[2]。相对比而言，三维模型的半自动化重建研究成果比较多，其在建模的过程中通常需要人工干预，虽然可以拥有较高的三维建模精度，但是浪费了大量的人力物力。现阶段，对于城市建筑物的三维建模自动化与可视化仍是建立城市三维模型的重点和难点。
目前已有不少学者开展了有关建筑物三维建模的研究，并取得了一定的成果[3]。OXFord的Zisseman小组[4]利用近距离系列影像（视频）全自动构建带有纹理的三维建模，此项研究代表了基于影像三维重建的最新技术。Rcmondino（2006）[5]综述了基于影像的三维建模技术。对于建筑物重建工作仅凭借单一的建模技术很难同时满足高精度、高自动化、高效灵活等要求，LIDAR数据与影像集成的方法是最具前景的建筑物三维重建方法，可以同时满足高真实感、更精确、高度自动化等的要求[6]。
综合国内外文献资料来看，建筑物重建按照使用的数据源可以分为三类：数字影像，LIDAR数据，LIDAR与影像数据的融合[7]。其中第三类进行重建的精度和自动化程度更高，一方面LIDAR数据可以提供地面物体的三维大地坐标，另一方面影像数据又可以提供地物的几何图形信息与纹理信息，这为城市三维建模提供了很好的思路。ENVI LIDAR具有高效的数据浏览、处理和分析功能，能快速准确的从LIDAR数据中提取三维信息。同时，ENVI LIDAR提供IDL语言编程环境，允许通过IDL编程对数据进行操作，这使得对LIDAR数据的处理变得更加灵活方便。本文在利用ENVI LIDAR获取建筑物初始边界的基础上，结合Google Earth影像数据与LIDAR数据，着重探讨进行复杂地物重建的方法与策略。
1 理论与方法
1.1 ENVI LIDAR下点云数据预处理
ENVI LIADR可以读取原始的LAS数据、NITF LAS数据和ASCII文件，浏览现实场景，进行特征提取可以获取地形（DSM/DEM）、树木、建筑物、电力线和电线杆等数据。经过处理后的点云数据如图1b所示。将处理后的DEM/DOM、树木、建筑物、电力线的SHP格式数据导入ARCGIS下。
图1a 原始数据 图1b 处理后点云数据
1.2 机载LIDAR点云数据与影像数据配准
目前很多学者为了完成纹理的自动映射，尝试实现全自动建立二维纹理影像与三维几何模型的对应关系，其关键实现技术就是影像与几何模型的配准[8]。一般来说，有两种方法来实现：一种方案是利用物体表面的空间特征点，并找到与之对应的图像特征点，然后利用获取的3D-2D特征点的对应关系进一步实现配准；另一种方案是利用目标上的线特征来实现配准，基于特征点的方法虽然简单易行，但是要求物体表面必须存在明显的特征点，这样才更容易从激光点云数据和影像中提取。
配准是进行多源数据融合的基础，在影像配准的过程中不仅涉及到一些复杂的几何问题，在实现的过程中还会涉及到与摄影测量定向等相关的技术问题。现在机载LIDAR点云数据与影像的配准还局限于低空摄影测量遥感影像与点云数据的配准[9]，配准变换的模型为摄影测量共线方程式，计算过程比较复杂。本文采用双线性变换下的点云数据与影像数据配准，选取9对控制点进行几何配准，通过前期对影像数据的处理及配准，发现配准后的平均相对中误差的结果满足精度要求。
2 实验与探讨
2.1 实验区地理位置
河南省平顶山市位于河南省的中南部，河南城建学院坐落于平顶山市新城区，滨临白龟山水库。实验选用2012年平顶山市新城区的飞行数据，建模区域主要为平顶山市新城区河南城建学院校区及其周边区域。建模的大致区域为一矩形区域，面积约为1.65km2。实验区地势起伏较大，最大地面高差为62m。其地理坐标如表1所示。
表1 三维建模实验区地理位置
2.2 数据
本文结合Google Earth影像数据与LIDAR点云数据，仪器选用徕卡ALS70机载激光雷达测量系统。利用点云数据对Google Earth影像进行配准，在ARCGIS下进行地物轮廓信息的编辑，最后结合ENVI LIDAR进行城市一体化三维建模。Google Earth的影像数据是卫星影像与航拍数据的整合，它可以提供3D地形和建筑物，其浏览视角支持倾斜或旋转，因此利用Google Earth影像数据与LIDAR点云数据可以高效准确的提取建筑物信息。
2.3 实验结果讨论
通过对河南省平顶山市新城区河南城建学院校区三维建模的分析，获得了建筑物的三维模型效果图，如图2所示。
图2 建筑物三维建模效果图
为了检验ENVI LIDAR处理雷达数据后所获取的DEM精度，按照常规均匀布点的要求在实验区中选择9个目标点作为控制点，采用数字测图的测量方法测定其坐标，并进行高程的转换。检查点坐标误差
为检查点的高程与野外测量坐标的较差。实际精度是由n个检查点的坐标
求出的中误差。
即
（1）
在置信水平95%下进行验算后方差估计值为0.417，通过假设检验，可以满足精度的要求。
表2 DEM精度检查数据
针对建筑物模型的三维重建，人们提出了许多新的模型和算法，但是有关建模的精度评估方面，还没有通用的模型和方法[10]。本文采用杨洋[11]提出的建筑物自动化重建方法，在利用所求的建筑物特征参数构造出建筑物各重建平面的基础之上，计算原始建筑物点云到相应平面的距离，并将其作为模型重建的精度评价指标。设共有M个屋顶平面，则各屋顶平面方程为：
（2）
式中，
，
及
是平面参数，原始点云到相应平面的距离方程为：
（3）
其中，
，
，
为原始点云坐标；
为点到平面的距离；
为当前点云所对应的平面索引。
则建筑物的重建精度可以用下式估计：
（4）
其中，
为原始点云个数；
为建筑物原始点云到重建模型平面的平均垂距残差值，可以有效地反映模型精度。为了检验建筑物的建模精度，通过提取建筑物矢量轮廓角点坐标，利用IDL编程获取某几类典型建筑物轮廓内的点云数据，并对点云数据进行分析。经实验计算表明，重建模型的精度
为0.094m，在总体上小于LIDAR数据自身的误差，可以满足大范围三维建模的要求。
3 结束语
建筑物信息是“智慧城市”建设中的基础数据，为了加快“智慧城市”的建设，积极探索快速高效的城市三维建模方案势在必行。以上结果充分表明，利用LIDAR数据与影像数据进行建筑物三维建模具有一定的理论依据且方法是可行有效的。
与传统利用雷达数据进行三维建模相比，基于本文所述的点云数据与影像数据结合的三维建模技术有以下优点：
建模效率高：采用ENVI LIDAR软件进行点云数据的处理，可以高效、全自动的从LIDAR数据中提取二、三维信息，同时处理后的数据可以直接在ARCGIS下进行编辑，这样大大提高了建模的效率。经过实验验证，采用本文所述的方法仅用一天时间即可完成1.65km2范围内的简单三维建模，这对于大面积的城市建模不失为一种良好的策略。
建模集成度高：本文所述的方法可以直接将地形和地物信息一体化处理，具有高效率、高自动化等的特点。同时，处理后的结果能与其它正射影像等产品结合，最终产品发布简单。
参考文献：
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[11] 杨洋，张永生，张皓，马一薇.基于LIDAR数据的建筑物自动化重建[J].测绘科学技术学报，2010，02：123-126.
作者简介：李振辉，（1990－），男，西安市政设计研究院有限公司职员，交通与道路设计专业，主要研究方向为交通规划与设计、道路设计。
王 君，（1992－），女，长安大学地质工程与测绘学院博士研究生，测绘工程专业，主要研究方向为遥感影像信息提取。
论文作者:李振辉1,王君2
论文发表刊物:《基层建设》2019年第13期
论文发表时间:2019/7/23
标签：数据论文; 建模论文; 建筑物论文; 影像论文; 精度论文; 模型论文; 城市论文; 《基层建设》2019年第13期论文;