一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法与流程

本发明涉及实景三维建筑物高度量测，具体来说，涉及一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法。

背景技术：

1、建筑物高度量测在实景三维数据生产过程具有重要的意义。具有高度信息的建筑物矢量要素可应用于单体化、建筑物建模等，是理解和表达实景三维城市场景的重要手段，获取建筑物高度信息是城市三维模型构建的最基本问题之一。

2、目前，既有的建筑物矢量图斑高度获取方法主要有三种方式：1)全站仪、gps-rtk测量：这种方法能够满足测绘精度要求，但效率低。2)基于遥感解译方法：使用无人机、航空或卫星，识别其阴影、纹理等特征，可推算出建筑物高度信息。这种方法无法获取精确的高度信息，且易受遥感影像质量影响。3)基于点云的高度量测方法：通过统计建筑物图斑覆盖范围内点云的高程值或通过点云拟合表面计算建筑物高度信息。此种方法受获取点云质量、点云密度、点云局部疏密程度的影响。不同于点云，倾斜模型具有连续的表面，因此将针对点云的算法直接应用到基于倾斜模型的建筑物高度量测中会存在精度问题。总体来看，现有的三种方法各有特点，但均无法同时兼顾自动化、高精度这两种要求。

3、因此，如何针对建筑物矢量量高自动化、高精度的需求，提出了一种解决方案，在无需人工干预的情况下，可获取高精度的建筑物高度信息，为后续建筑物单体化、建筑物单体建模提供基础信息，成为了人们急需解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，在满足建筑物矢量量高自动化、高精度的需求的情况下，还可以在无需人工干预的情况下，获取高精度的建筑物高度信息，为后续建筑物单体化、建筑物单体建模提供基础信息，能够克服现有技术的上述不足。

2、为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，包括如下步骤：

4、s1数据准备：准备输入数据倾斜模型和建筑物面矢量；

5、s2计算顶高和底高；

6、s2的具体步骤如下：

7、s21高程查询：设原始矢量要素为f，针对顶高计算设置内缩半径为rt，针对底高计算设置外扩半径为rb，设置顶高和底高高程查询范围分别为ft和fb，其中ft为f内缩半径rr得到的范围，fb为f外扩半径rb减去f所得到的范围；设定范围ft，获取ft范围内的二维插值点，将倾斜模型对应位置的高程值赋予给所述插值点得到赋予高程的插值点集合{p}；

8、s22高程计算：针对插值点集合{p}采用统计去噪的方式计算得到高程值；

9、s3分层房屋识别：根据分层房屋在水平方向上具有包含关系识别具有分层特征的矢量要素集合为分层房屋要素集合；

10、s4高度计算：针对不属于分层房屋要素集合的矢量要素其高度值为顶高高程值减去底高高程值；反之一组分层房屋要素集合内重新赋予要素的顶高高程和底高高程值，再由顶高高程值减去底高高程值计算得到要素高度值。

11、进一步地，底高范围插值过程与顶高范围插值过程一致，其中s21中顶高范围的高程查询具体步骤如下：

12、s211由ft构建delaunay三角网表示为其中n表示三角形个数；

13、s212对于三角形ti，按三角形逆时针序列由三个点p1、p2、p3组成，取三角形三条边的中点分别为p12、p23、p13，构建三角网δp1p12p13、δp12p2p23、δp13p23p3、δp12p23p13，遍历三角形集合得到细分后的三角形集合{r}；

14、s213设置执行轮数为iter，执行步骤s212得到最终的三角形集合{r}；

15、s214取三角形集合{r}中的每个三角形的中心点构成插值点{p}，将{p}赋予倾斜模型对应位置的高程值。

16、进一步地，步骤s22的高程计算过程如下：设高程值集合为去噪采用截断去噪方式，具体为：设置比例参数r，对高程集合进行排序，去掉最高的前r的高程值和最低的后r的高程值，剩余的高程取最值得到最终高程值，其中顶高取最大值，底高取最小值，其中当比例参数r取值为0时则不剔除噪声。

17、进一步地，分层房屋的识别采用空间重叠度来识别，具体步骤如下：

18、s31对于矢量要素f，采用空间搜索方法得到与其相交的要素集合为{q}；

19、s32从集合{q}中找到面积最大且与f重叠度大于0的要素s作为基底要素，采用空间搜索方法得到与要素s相交的要素集合赋值给{q}；

20、s33找到(q}中要素的分层关系，两要素f1和f2求交集的结果为fc，当满足fc的面积与f1和f2中最小面积比值大于阈值t，则f1与f2满足分层关系，而且当f1面积大于f2时，则f1在f2上方，否则f2在f1上方；

21、s34对于多层结构，上方的要素取与其面积最接近的要素作为其直接下方要素，依次类推，计算得到分层要素集合其中{r}表示某一层的要素集合，l表示层数；

22、进一步地，其中满足分层结构的公式可表示如下：

23、area(fc)/min(area(f1)，area(f2))＞t。

24、进一步地，步骤s4的具体步骤如下：

25、s41逐要素遍历集合{f}，设置变量{v}表示要素的访问状态，v取值为1表示已访问，初始值为0；

26、s42对要素f取其访问状态，当访问状态为1，则继续遍历下一个要素，执行步骤s3得到对应的分层房屋集合同时执行步骤s2计算集合中每个要素的顶高和底高并按层级重新计算顶高底高，使得{h}i+1底高等于{h}i顶高，同时将赋值的要素访问状态标记为1；

27、s43遍历所有要素，直到所有要素被赋值顶高和底高值，要素最终的高程计算为：h＝ht-hb。

28、本发明的有益效果：本发明通过倾斜模型给建筑物矢量赋高程值，实现了全自动化，大大提高了生产效率，相比点云，倾斜模型为连续表面，能够更均匀获取表面高程；针对建筑物顶高易受房屋周边树木等地物的影响，将建筑物轮廓内缩一定距离，然后取高程，可以在很大程度上有效避免顶高取值过高的问题；采用统计去噪的方式计算最终高程值，且参数可调节，具有较强的抗噪能力；针对分层房屋矢量在高程方向分层的特点，对分层房屋矢量组进行整体处理，使房屋矢量量高的结果在高程方向分层分布。

技术特征：

1.一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，底高范围插值过程与顶高范围插值过程一致，其中s21中顶高范围的高程查询具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，步骤s22的高程计算过程如下：设高程值集合为去噪采用截断去噪方式，具体为：设置比例参数r，对高程集合进行排序，去掉最高的前r的高程值和最低的后r的高程值，剩余的高程取最值得到最终高程值，其中顶高取最大值，底高取最小值，其中当比例参数r取值为0时则不剔除噪声。

4.根据权利要求1所述的基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，分层房屋的识别采用空间重叠度来识别，具体步骤如下：

5.据权利要求4所述的基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，其中满足分层结构的公式可表示如下：

6.根据权利要求1所述的基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤如下：

技术总结
本发明公开了一种基于倾斜模型的分层房屋矢量高度量测方法，包括如下步骤：数据准备：准备输入数据倾斜模型和建筑物面矢量；计算顶高和底高；分层房屋识别；高度计算。本发明通过倾斜模型给建筑物矢量赋高程值，实现了全自动化，大大提高了生产效率，相比点云，倾斜模型为连续表面，能够更均匀获取表面高程；针对建筑物顶高易受房屋周边树木等地物的影响，将建筑物轮廓内缩一定距离，然后取高程，可以在很大程度上有效避免顶高取值过高的问题；采用统计去噪的方式计算最终高程值，且参数可调节，具有较强的抗噪能力；针对分层房屋矢量在高程方向分层的特点，对分层房屋矢量组进行整体处理，使房屋矢量量高的结果在高程方向分层分布。

技术研发人员：何友,蔡平,杜维,田野,张勇,张鹏飞
受保护的技术使用者：北京吉威空间信息股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24