共查询到19条相似文献，搜索用时 766 毫秒
1.
随着信息获取技术的快速发展,地理信息数据每天以TB级的数量增加。三维城市模型数据作为三维GIS的重要内容,在数字城市和智慧城市建设过程中发挥重要作用。由于三维城市模型数据结构复杂,其数据量具有海量性,因此,高效地对三维城市模型进行划分及存储,以满足数据的长效管理及三维GIS系统的快速可视化数据调度和空间辅助决策需求,成为近年的研究热点。以往的数据划分方法导致划分区域在数据调度中变化频繁,使数据更新和管理变得困难,需寻找一种更为稳定且具有普适性的数据划分方法。本文分析了现有三维城市模型数据划分方法的不足,提出了基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法,并对划分后三维模型数据进行统一命名编码;借助非关系数据库MongoDB强大的海量数据组织及高效的多并发访问功能,构建了MongoDB分片集群服务器;对三维城市模型数据进行了单元划分,并采用规则建模软件City Engine进行建模,得到三维城市模型,借助非关系数据库软件MongoDB进行数据存储实验。结果表明,基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法适用于三维城市模型数据划分,划分后数据的存储效率明显提高,MongoDB数据库的多并发访问效率具有良好的稳定性。 相似文献
2.
几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据，有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建，忽略了模型的语义表达，且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响，存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题，本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先，设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库，包含简单和复杂屋顶。其次，通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后，提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数，采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后，利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验，定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型，对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性，有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。 相似文献
3.
针对当前固有的数据存储结构和数据读取展示效率难以支撑,大规模建筑信息模型（building information model,BIM）三维数据快速加载与渲染的问题,本文深入研究了模型轻量化和快速渲染技术。针对使用三角化几何描述的BIM,在最大程度保持模型外观不变的前提下,采用了Draco格网压缩算法,通过三角网模型的压缩达到数据逻辑结构轻量化的效果;在处理纹理结构复杂的BIM时,保持纹理清晰度的同时,采用CRN＿DXT5技术,最大限度地压缩纹理数据;对于在外观相似、大量重复但空间位置不同的BIM构件,采用几何模型+姿态/位置矩阵的实例化的策略,实现相同几何模型的实例化压缩,大幅降低纹理的存储大小,实现BIM三维数据快速加载与渲染。同时,借助SuperMapiDesktop平台对优化前后数据源效率进行了验证,结果表明,经过轻量化处理的BIM浏览效率得到了大幅度提升。 相似文献
4.
融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类 总被引：2，自引：0，他引：2
城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数（QR）、过分割指数（OR）、欠分割指数（UR）和综合指数（CR）都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。 相似文献
5.
6.
如何快速有效地获取高精度、高分辨率的地理空间信息数据已经成为城市智慧化发展的重要问题,本文分析了三维街景地图的发展现状与目前多数街景数据采集手段存在的问题,介绍了利用中海达一体化移动三维激光测量系统采集点云数据的过程,以及结合徕卡CYCLONE软件进行建模的方法,对原始测量的点云数据进行去噪、平滑、拼接配准等处理后得到目标建筑物精准的表面信息,进而构建三维表面模型,将校正过的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验证明:此方法可快速地获取较为精准的点云数据并且实现对建筑物的快速建模。 相似文献
7.
纹理数据是三维建筑模型中的重要组成部分,通常会消耗大量的内存,导致模型较难实现流畅稳定的动态可视化。针对这个问题,本文提出了一种面向三维模型可视化的“分形-视距”（FVD）多分辨率纹理生成及纹理组织方法。该方法首先利用分形对纹理进行压缩并将其存入纹理数据库,然后按照视距及目标立面的可见性情况创建和组织对应纹理：当视距符合纹理调用条件且目标立面可见时,根据不同视距,执行多分辨率纹理创建,按照各类三维模型数据间的属性关系建立索引,存入关系数据库;当视距不符合纹理调用条件但该立面又可见时,利用纹理分割算法创建颜色纹理树,将节点合并表示立面纹理。最后根据变化的视角和距离调用相应纹理,实现三维模型的动态流畅可视化。本文选择山东省济南市历下区作为研究区域,使用的纹理数据共5290幅。实验结果表明,与3ds Max、SketchUp Pro相比,本文提出的方法减少内存占用分别约为36.5%和49.1%,帧速率提高约7%和10.9%,极大地提高了大场景三维模型可视化的渲染效率和速率。本文提出的方法在三维建筑模型渲染效率和视觉质量之间取得了很好的平衡,这一问题的改善将为建立智慧城市提供快速有效的科学支撑。 相似文献
8.
地理数据的增强现实（AR）技术,是地理信息可视化的重要发展方向之一。受限于头戴式AR设备有限的计算能力,已有的地理信息AR研究多集中于地理信息的可视化,并未提供复杂的空间分析计算功能。本文提出了一套基于边缘计算与云计算协同的AR空间分析计算框架。AR端完成空间数据的可视化、人机交互、数据预处理等;云端则完成复杂的空间分析计算任务以及空间数据的持久化存储;边云二元存储方法和三维可视化模型-三维地理模型间的坐标转换模块完成AR端和云端间的高效链接;从而达到高效率的、端对端的协同计算。基于该框架,本文利用头戴式AR设备Hololens,并基于武汉市的建筑物三维数据和天空可视因子算法,实现了在AR可视化的同时进行复杂的空间计算。结果表明,在保证空间分析计算效率和精度的同时,Hololens性能表现稳定,三维空间可视化的体验良好（FPS约35）,证明了边云协同框架下的AR在空间分析计算具有广阔前景。 相似文献
9.
面向对象的空间数据模型更符合地理现象的本质特征,目前面向对象的数据库管理系统尚不成熟,在现有的关系数据库及对象关系型GIS平台下进行面向对象的数据建模研究很有必要。本文以模型驱动架构理论为基础,以事件驱动的方法建立面向对象的时空数据模型,探讨在关系数据库及对象关系型GIS平台下,进行时空数据面向对象建模的方法和技术路线。探讨了事件驱动的建模方法以及事件、对象的定义与组织,并应用UML建模语言建立了面向对象的动态行为模型、时态行为模型以及软件模型,对模型的可执行性进行了验证。在关系数据库及对象关系型GIS平台下,实现了面向对象的时空数据建模,并为GIS跨平台和跨系统之间的互操作探索了一条新的途径。 相似文献
10.
建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。 相似文献
11.
空间数据库模型概念与结构研究 总被引：17，自引：0，他引：17
空间数据库模型是实现地理信息系统的基础,它决定了客观世界中的空间实体将以何种方式在计算机系统中被抽象、存储和管理。传统地理信息系统的空间数据库采用空间数据和属性数据由关系数据库和文件系统分别管理的机制,这种机制在当今面向对象的思想日益得到深入应用以及地理信息系统应用开发日益复杂的趋势之下,暴露出描述能力不足、实现复杂以及不利于空间数据共享等问题。针对这些问题,在此结合OGC(OPEN GIS CONSORTIUM)给出的空间实体存储规范和Oracle Spatial的数据格式,着重讨论了结合关系数据库和面向对象思想的对象-关系数据模型。 相似文献
12.
本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。 相似文献
13.
高分辨率遥感影像阴影与立体像对提取建筑物高度比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
建筑物高度信息的快速准确获取对于城市规划管理、生态环境评价具有重要意义。本文以南京市主城区为研究区,选择2011年Geoeye-1卫星高分辨率遥感影像立体像对数据,结合Google Earth数据及实地建筑物高度测量,分别利用单幅遥感影像和立体像对计算建筑物高度,并以实测建筑物高度数据验证不同方法的提取精度,进而比较这2类方法的优缺点。结果表明：利用立体像对提取建筑物高度的方法更加精确,提取结果误差在2.8 m以内,能够快速地获取大范围建筑物高度,具有实用价值;单幅遥感影像阴影提取建筑物高度适用于建筑物高大、毗邻建筑物间隙大、周围无遮挡的情况,而立体像对提取建筑物高度不受建筑四周环境影响,在建筑物密集分布、高度均一的情况下,其普适性更强。 相似文献
14.
数字城市的基础地理数据库正在由传统的二维形式向三维形式转变,建设城市三维模型已成为数字城市工程的重要基础工作。作为城市三维模型的核心构成部分,建筑模型的数量巨大,生产成本高。数字摄影测量技术为建筑矢量数据的采集提供了有效途径,但要进一步缩减三维建模的工作量,需要对基于矢量线条的建筑结构识别、建筑体面构造以及各种复杂建筑构型等方法和算法进行研究,并开发辅助人工的建筑三维建模软件系统。该文以数字城市测量提取的建筑结构线为基础,对计算机三维建模中涉及的关键算法进行研究,提出了一种城市建筑三维快速建模的方法。 相似文献
15.
16.
POI辅助下的高分辨率遥感影像城市建筑物功能分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。 相似文献
17.
城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。 相似文献
18.
地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献
19.
紧急情况下人员快速、安全疏散是室内空间智能化导航和路径规划服务的研究热点.本文采用房产空间管理数据为数据源,以“路径”和“节点”为关键要素,设计了楼宇空间路径模型,用以表达楼宇内部的空间关系及拓扑结构.基于此模型进一步研究了用于紧急疏散的楼宇路径构建算法,论述了构建“单楼层”和“多楼层”路径过程中走廊(过道)路径提取、... 相似文献