遥感与测绘工程学院臧玉府副教授团队在International Journal of Digital Earth期刊发表题为“Compound 3D building modeling with structure-aware partition and primitive assembly from airborne laser scanning point clouds”的研究论文。

高精度三维建筑模型是城市数字孪生和实景三维建设的重要载体，在城市规划、智能交通、灾害预测等领域发挥重要作用。同时，机载倾斜摄影与激光扫描因其高效、高精度、高密度的特点，成为获取大范围城市场景空间数据的必要采集手段，这篇文章探索了基于机载点云实现对不同平面结构和屋顶形状复合建筑的自动化线框建模。

本文贡献包括：（1）提出顾及屋顶结构的自适应分割方法，解决了现有建模方法在不同模式屋顶处的模型非水密问题，在平面结构复杂的复合建筑中优势显著；（2）建立了面向高斯混合模型GMM识别的可变参数模型基元库。通过控制参数的调节与分类扩展了模型库类型，特别适合点云与模型间的松弛概率匹配，建模稳健不仅适用于多种水平、垂直结构上复杂的建筑物，而且生成的建筑线框模型水密度好、精度高。总体而言，该方法利用了机载点云实现了快速有效的建筑重建，并且对稀疏样本及噪声具有较强的鲁棒性。

图1. 顾及屋顶结构分割

图2. 南信校园（Dataset I）及代尔夫特城区（Dataset II）建模

文章链接：

doi.org/10.1080/17538947.2024.2375112