Interpretation of Peitai Real Scene by Tang Yin in the Ming Dynasty

Peitai Real Scene clearly shows us the gorgeous image of Xu-style gardens in the Ming Dynasty,and discloses the achievement of ancient Xu-style gardens,which is of great significance for studying Xu-style gardens.From the perspective of spatial processing,plant landscaping,architectural style,stone and water layout,this paper brought us back to the ancient glory of Peitai through analyzing this painting,which was extremely valuable for the research on Xu-style gardens.

基于Cesium for Unreal的自然资源远程协同调查方法

针对传统自然资源地籍调查依赖大量现场工作和后期数据处理导致的调查周期长、成本高等问题,提出了一种基于Cesium for Unreal的自然资源远程协同调查方法。该方法以倾斜摄影获取的实景三维模型为基础,叠加权属、土地利用等业务数据构建调查场景,并通过优化实景三维模型的渲染效果和性能,使自然资源信息以更加直观、真实的方式呈现。在此基础上,自然资源所在地相关政府部门可直接在系统中查看界址、权属等信息,并与实景进行对比核实,然后在线反馈和记录问题;调查单位根据反馈在系统中直接修改数据,完成后即可与政府部门进行线上确认和签字。肇庆某湿地公园的试点应用结果表明,该方法能显著提高自然资源地籍调查效率,压缩工期,具有较好的应用前景。

面向水库型小流域的多源水利三维建模方法研究

针对大型河道三维可视化建模中采用激光雷达、声呐等传感器获取水下地形建模方式操作复杂且成本较高的缺陷,在利用基础测绘成果构建实景地形模型的基础上,采用多源三维模型融合方法对月塘水库小流域进行实景建模。首先采用倾斜摄影三维建模技术对重点水利工程进行实景建模,并利用专业建模软件对重要控制单元进行构件级建模;然后利用已有河道断面数据结合河流面状矢量数据,实现流域内胥浦河河道实景三维建模;最后通过人机交互方式对多源实景模型进行微调与相互印证,实现月塘水库小流域多源三维模型精准融合构建。研究成果可为河道型水库的预报调度与洪水风险分析提供可视化模型基础与决策支撑。

基于倾斜摄影的多回输电线路实景三维模型构建系统设计

为了使改进多回输电线路三维模型更加符合实际情况,该文将倾斜摄影技术引入多回输电线路实景三维模型构建系统中,提升数据获取的精准性。硬件方面,微处理器作为指令核心处理结构,负责读取并解析指令;设计多回输电线路数据采集模块和EP3SE110F1152C4数据存储器,并利用数据存储器对系统运行过程中的多项数据进行存储;软件方面,借助倾斜摄影技术,获取多回输电线路数据,并计算其对应的比例尺和航高,再对获取的数据进行优化,消除数据中的误差,并对其进行配准处理和特征匹配以及纹理映射和归一化处理,由此完成对多回输电线路实景三维模型的构建。经过实验验证,和以往的多回输电线路实景三维模型构建系统相比,设计的基于倾斜摄影的多回输电线路实景三维模型构建系统在实际应用中模型构建完整度为95.6%,构建效果更好。

实景三维北京研究建设进展(2008—2023年)

本文介绍了实景三维(3D)建设的工作背景,汇总了国家和自然资源部、北京市层面关于数字中国、实景3D中国、实景3D北京建设的政策文件和主要内容,归纳了实景3D建设标准体系、理论研究、数据生产、数据库建设、平台研发与应用等方面技术研究成果,总结了2008—2023年北京实景3D建设历程、主要成果以及新型基础测绘北京试点建设内容、关键技术和应用,对已开展的实景3D北京研究建设工作进行了分析并从产品、数据更新、应用场景等方面提出了建议。

基于边塌陷减面的实景三维模型轻量化技术

实景三维模型由于其丰富的场景展现能力,广泛应用在数字孪生和地理测绘等领域。然而,丰富的三维场景和细节所包含的数据量十分庞大,给实景三维模型的存储、传输、渲染与展示带来了极大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种面向实景三维模型的轻量化处理方法,首先引入模型预处理技术,去除模型噪音和非流行边;然后通过边塌陷减面的轻量化算法,精简模型拓扑结构;最后加入反转检测算法,防止边塌陷过程中出现面反转的情况。对张家界景区4个真实场景的测试结果表明,该技术可以在保留模型整体外观和场景细节的基础上,压缩至原始模型大小的3.7%~10.9%,使得复杂场景的实景三维模型能够在计算机中更加快速真实地反映或显示世界的地理地貌或城市建筑。

基于实景三维的社区治理应用研究与探索

实景三维(3D)中国建设为数字中国建设提供了新一代的3D时空框架,面向社区治理应用的需求,本文分析了社区治理实体的空间特征、时间特征和专题特征,构建了基于实景3D的社区治理实体数据模型,提出了多源多态融合的社区治理实体数据组织和表达方法,面向社区领导、管理者和居民的察情、善治和宜居需求,打造了社区运行态势实时掌控、赋能城市运行一网统管和社区治理服务智慧升级三大业务场景,探索了实景3D成果支撑社区精细化治理的能力。

室内实景三维重建技术综述

构建语义丰富、几何精确且拓扑完备的室内三维模型是实景三维中国建设中一项富有挑战性的任务,在室内导航与位置服务、虚拟现实、智能家居等领域都有重要的应用价值。室内空间结构布局复杂、实体要素类型多样及杂乱遮挡等因素给室内实景三维重建带来诸多挑战。近些年,室内实景三维重建受到广泛关注,然而关于现有方法的系统性总结仍较为欠缺。本文对室内实景三维重建最新技术的研究进展进行整理和归纳。首先,简要总结当前主流的室内空间三维数据采集手段;其次,从室内实景三维模型构建过程中涉及的关键环节出发,从实体要素语义识别和分类、实体要素几何模型生成、空间拓扑特征组织与表达方面对现有方法及其优缺点进行综述;最后,对室内实景三维重建相关研究现存的技术挑战进行分析总结,并对未来研究趋势进行展望。

实时VR场景下多尺度数字全息成像仿真

在数字全息成像的过程中,受光电传感器件结构参量、光照强度以及传输方向等因素的影响,导致全息图成像的亮度、分辨率降低。为了提高多尺度数字全息成像的真实度,提出了实时VR场景下多尺度数字全息成像方法。通过定义图像像素点分布的概率函数,计算多尺度数字图像像素的显著性,根据图像像素特征的分布方差,提取出多尺度数字图像像素点。利用小波变换系数识别多尺度数字图像的噪声,基于图像噪声信号的方差分布,精细化处理多尺度数字图像,结合小波反变换,构建多尺度数字图像去噪模型,得到去噪后的图像。根据多尺度数字全息成像模型,得到图像增强的梯度场,在实时VR场景下,引入加权融合的方法,得到图像的高频细节分量,利用图像融合规则,生成多尺度数字图像。实验结果表明,所提方法能够生成VR图像,并将成像真实度和清晰度分别提高到90%以上和92%以上。

我国“实景三维”工作开展情况综述

介绍了“实景三维”政策的出台背景,汇总了国家和省级层面“实景三维”的标准编制情况,软件开发与应用情况,以及全国试点情况。已开始构建实景三维(3D)标准体系,地方和团体层面的标准较多,国家和团体层面的标准较少。提供了18部需要且未立项的实景3D标准名称。研制出了一大批优秀实景3D软件,为实景3D中国建设提供了工具和技术保障。各试点单位均建立了数据采集、建模的技术方案,形成了系列实景3D产品,开发了相关的数字空间基座并在不同领域得到应用。应总结共性,避免重复性劳动。建立分工机制,形成成果覆盖实景3D全部技术内容。初步建立了实景3D的技术理论体系,但在实景3D数据的智能化获取、处理、服务方面仍有差距,传统存量四维(4D)产品向3D地理实体数据的转换有待突破,众源采集实景3D数据方式亟需实用化推广。

一种建筑设计方案模型融入实景三维的方法

为提升城市建设规划审批过程中对重要建筑方案三维模型比选的直观性和便利性,弥补传统三维规划审批系统的不足,本文基于SuperMap iDesktop软件平台,通过将虚拟建筑方案设计模型、无人机航摄实景三维模型以及审批用地红线进行数据融合,展示用地红线范围内设计模型建成后与周边环境匹配的效果,并制作全方位飞行视角的浏览视频,更好地还原建筑设计意图,逼真展示建筑方案实际建成后的效果,所见即所得,为规划评审提供直观准确的真三维可视化辅助,提升三维辅助规划审批的效率和水平。

融合风貌特征的上海城市框架模型生产更新方法

城市三维(3D)模型的快速构建和及时更新是实景3D中国建设的重点之一。本文针对上海历史风貌建筑与地标性异形建筑较多的特点进行深入分析,结合城市风貌特征和使用效能,提出了一种融合简易模型和去纹理精细模型的上海城市框架模型构建方法,阐述了其概念、构建规则和生产方法,解决了传统简易模型难以表现城市特征而导致应用场景受限的问题。在此基础上提出了基于二维(2D)建筑底面和3D精细模型生产更新的城市框架模型动态更新方法,并通过试验对所提出方法进行了验证。目前该方法已应用于上海城市“一张图”数据生产更新中,服务于市国土空间信息平台、城市运行管理等场景,证明了方法的有效性。

激光雷达点云特征线检测与结构化研究进展与展望

实景三维(3D)建设是国家新型基础测绘建设的重要组成部分,是对在3D地理场景上承载结构化、语义化、支持人机兼容理解和物联实时感知的地理实体进行构建。而结构化是实现地理实体单体分割并获取其几何轮廓及组成结构的过程。随着大范围、城市级激光点云数据采集成本逐渐降低,3D点云的应用也越来越广泛。基于3D点云能完成生成地物的结构化表达,涉及线、面、体重建及语义分割、实例分割等。点云数据处理的核心内容是点云特征线检测、特征线线段化及特征线结构化。因此,点云特征线对点云处理和行业应用具有理论和实践价值。进行城市场景点云自适应特征线检测和精细结构化研究具有重要意义;研究点云特征线智能感知理论及结构化表达方法能为点云数据处理提供新的视角,对各类工程实践具有重要的理论指导意义,可服务于实景3D建设、二维(2D)、3D高清地图生成等具体应用。本文从点云特征线检测、点云特征线线段化、点云特征线结构化角度进行国内外研究现状综述,总结归纳点云特征线检测与结构化研究存在问题,并明确下一步研究思路。

摄影测量局部场景稳健合并的并行式运动恢复结构方法

针对并行式运动恢复结构(SfM)在局部场景合并时稳健性差的问题,提出一种摄影测量局部场景稳健合并的并行式SfM方法。对整个场景的影像关联图进行分块及扩展处理,得到相互重叠的子区块,并利用一种改进的增量式SfM方法生成局部场景重建结果。在局部场景合并时,首先利用局部场景的重叠关系构建子区块关联图,并以子区块三元组为单元,进行粗差剔除;然后,利用子区块三元组的代数性质,优化得到更符合几何一致性的子区块间的相对变换;最后,从上述结果中计算得到更准确的局部场景到统一坐标系下的尺度、旋转、平移变换。试验采用无人机影像,结果表明本文方法在局部场景合并时有更好的稳健性,而且SfM结果的精确度也要优于其他并行式方法和COLMAP,在摄影测量和实景三维重建中有较大的应用潜力。

消费级无人机倾斜摄影测量的室内实景三维模型构建方法

随着无人机技术的日益成熟,倾斜摄影测量数据可有效支撑实景三维展示。消费级无人机具有快速、灵活、高性价比等显著优势,受到广泛关注。然而有关该类无人机室内场景倾斜摄影测量的研究较少。本文开展了基于消费级无人机的室内倾斜摄影三维建模研究。在无GPS辅助情况下,通过少量地面控制点,应用ContextCapture软件,将航摄像片数据经过空三加密、自动建模、贴图等操作后,快速构建出室内实体三维模型。结合对生成模型3MX格式文件的代码分析和编辑,实现了多模型的定位和组合。通过某室内试验大厅的实例验证了该方法的可行性,为消费级无人机在室内实景三维建设方面应用提供了技术参考。

基于实景三维模型的地质灾害隐患识别——以广东省上坪镇为例

为了打破地质灾害中高位隐蔽性隐患发现难的局限,查清复杂地形下突发地质灾害的特点,实现地质灾害隐患点的精准识别。本研究以广东省连平县上坪镇为研究区域,基于无人机倾斜摄影测量技术构建高精度实景三维模型,生成点云、数字高程模型等衍生数据,在真三维环境中结合山体阴影进行隐患点识别,并结合实地调查对典型灾点的特征信息进行分析。结果表明:本研究识别的隐患点与现地验证情况一致,正确率达100%;共识别出隐患点23处(滑坡14处、崩塌9处),灾害密度约4处/km~2。本研究通过集成“空地联动”“点面体协同”“二三维一体”的方法,将立体灾害点搬进数字空间,实现了隐蔽性点位和调查盲区的全覆盖,对灾害预警和风险防控具有重要意义。

数字露头实景三维Web平台研究与云端地质考察应用

露头是地质考察的重点,结合无人机倾斜摄影测量技术构建数字露头实景三维模型并实现露头可视化研究能够为解决传统地质研究中存在的效率低、危险性高和数据复用性差等问题提供全新的思路。论文研究了倾斜影像三维建模、数字露头三维可视化和全景影像可视化等三维技术,并基于Cesium开源三维地球引擎研发了数字露头实景三维Web平台。平台实现了高精度露头实景三维模型的可视化,并将露头相关的描述、图片、视频、全景、文献、观察点、地质标绘等信息与露头三维模型有效结合,实现了露头三维模型上传与实景漫游、露头相关地质信息自主提供、分享、互动与可视化展示。论文通过实例证明了平台云端地质考察应用的有效性和新颖性。该平台作为第21届国际沉积学大会虚拟野外地质路线考察的首选,已成功应用于15条路线中的12条。相比传统地质研究手段,露头云端三维可视化研究能够帮助地质学者更加全面、直观地理解露头地质现象的时空展布和地质特征,并且支持数字环境下露头资源的共建、共享,节省了地质考察的时间和成本。

基于倒谱特征数据增强的真实场景合成语音检测

现有合成语音检测系统在真实场景下性能损失严重。本文提出了一种基于频域掩蔽的倒谱特征数据增强方法。该方法对输入信号的线性滤波器组特征(LFBs)进行频域掩蔽,以引入符合真实场景的语音失真;计算掩蔽特征的线性频率倒谱系数(LFCC),以降低特征维度,提升检测性能。本文利用轻量级卷积神经网络(LCNN)、深度残差网络(ResNet)和一维卷积Transformer模型(OCT)建立了3种检测系统,用于验证所提方法的有效性。真实场景数据集上的实验结果表明,所提方法可使不同合成语音检测系统的等错误率(EER)相较无增强的基线降低6.39%~25.95%。将所提方法与基于音频编解码的增强技术相结合时,不同系统的EER比基线降低31.71%~42.47%,进一步提升了系统对真实场景的泛化能力,且性能优于现有数据增强方法。

光学成像卫星实景三维技术应用及启示

文章归纳总结了具有实景三维应用能力的光学成像卫星的发展,调研了目前国外卫星实景三维技术应用产品,梳理了近年国外卫星实景三维产品在高精度三维基础数据开发、目标指示等方面的应用,研究了实景三维产品在遥感领域的市场潜力,提出光学成像卫星实景三维技术应用已成为国家的重要数据资源和生产要素,在民商用领域,卫星实景三维技术应用是引领遥感产业跨越式发展的途径之一。

基于深度学习无人机影像道路实景三维修复

针对基于无人机倾斜影像实景三维重建中,移动目标对道路实景三维重建造成几何变形和纹理失真的问题,提出一种基于深度学习的无人机影像道路实景三维修复方法。首先,通过添加注意力机制的深度学习网络模型YOLOv8对影像中目标进行检测;其次,在得到影像对应目标标记的基础上,根据已生成三维Mesh模型中各三角面在可视影像集合中的投影位置,结合影像所标记目标的对应范围,统计各三角面的类别信息以此判定移动目标;最后,利用移动目标判定结果对移动目标造成的三维模型几何变形及纹理错误进行修复,实现道路实景三维重建。结果表明:改进的网络模型较YOLOv4、YOLOv5和YOLOv8模型,平均精度(mAP)值平均提升10.82%,移动目标判定准确率达97.43%。与流行国外商业软件相比,所提方法重建修复效果更佳,自动化程度更高。