三維建模的技術主要分為人工建模、傾斜攝影建模和激光雷達建模3種。人工建模模型效果好，缺點是周期長、非實景建模，一般適用于小范圍、單個對象建模；傾斜攝影建模效率高、成本低、實景模型，缺點是受外部因素影響大、細節效果不夠好,一般適用于大范圍建模；地面激光雷達抗干擾強、效果好，但成本較高、范圍小，一般適用于古建筑、單個對象。

傳統的傾斜攝影在數據采集過程中，存在物體遮擋、航攝盲區等客觀因素限制，造成三維模型扭曲、空洞、紋理拉花等問題。基于無人機傾斜攝影、機載激光雷達、地面激光雷達融合建模的方法，同時采用大疆無人機補拍重點建筑紋理數據對傾斜攝影數據進行補充，將4種數據相融合進行實景三維重建，可以獲得高效率、低成本、精細化的實景三維模型。

一、傾斜攝影數據采集及處理

1.影像數據獲取

五鏡頭傳感器相機采集5個角度的航攝影像。

利用無人機補拍重點建筑紋理數據。

2.影像數據處理

圖像數據預處理：對采集影像進行檢查和預處理，主要包括航片質量檢查、航片勻色等。

空中三角測量：可使用重建大師軟件結合POS系統提供的外方位元素和相機安裝位置關系，模擬包括傾斜影像在內的所有影像的地表投影范圍，采取由粗到精的金字塔匹配策略，在各級影像上進行同名點自動匹配和自由網光束法平差，得到較好的同名點匹配結果。

二、機載激光點云數據采集及處理

1.機載點云數據采集

根據設備性能、點云密度、重疊度和飛行范圍制定飛行方案，包括飛行的時間、地點、基站架設等。

2.機載點云數據預處理

對原始數據進行解碼,將基站觀測數據、基站坐標和機載GNSS觀測數據、IMU數據導入軟件進行POS數據處理。

采用控制點檢查的方式檢查點云數據精度。

三、地面激光點云數據采集及處理

1.數據采集

地面掃描時，需對掃描場景進行掃描區塊劃分，拆分為多個合理的區塊，各區塊之間要有重疊，且對各區塊提前進行掃描線路規劃，盡可能圍繞地物繞8字形閉合線路。

2.點云數據預處理

點云去噪：由于掃描環境、掃描目標、設備參數等原因，掃描過程中會產生部分噪聲數據，這些噪聲會影響點云配準的精度。通過不同的濾波方法，如高斯濾波、隨機采樣一致性濾波，完成點云數據的濾波與平滑。

點云拼接：常用的拼接方法為自動拼接和手動拼接。自動拼接可通過提取重疊部分點云的特征點或人為設置公共靶標進行配準；人工配準則需要人工選取不同的特征點，利用多組特征點計算得出旋轉矩陣完成拼接。

點云坐標系轉換：拼接完成后的點云數據通過控制點進行坐標轉換到CGCS2000中。

四、基于多源數據融合三維實景三維建模

首先利用重建大師進行多源數據融合三維模型生產，將合格的傾斜攝影空三加密成果自動生成的密集點云和機載、地而采集的點云通過賦予不同的權重進行點云融合、配準，共同構建不規則三角網TIN；然后對三角網進行平滑和簡化后生成白模；最后將傾斜影像的紋理自動映射到白模上，生成高精度的三維模型。

五、多源數據融合建模與傳統傾斜攝影建模對比

傳統傾斜攝影建模由于建筑物遮擋，采集不到房檐下數據、紋理覆蓋不夠或白模質量差。融合地面激光雷達掃描數據后，房檐下紋理清晰可辨，白模精度大幅提高，模型棱角分明。傳統傾斜攝影建模與多源數據融合建模效果對比如下：

從模型效果上來看,傳統傾斜攝影測量生成的模型有部分結構缺失，如城門的門洞、店鋪的窗格等。在建筑物的房檐下，由于遮擋，影像的重疊度不足，使得采用傳統傾斜攝影房檐下模型結構生成不完整，紋理扭曲、拉花嚴重。采用多源數據融合技術可使模型的效果大大提升，如房檐下模型結構完整，地下部分結構清晰可見，紋理清晰。