郑州三维渲染开发_三维GIS应用

2.2GIS三维空间数据模型

2.2.1空间数据模型分类

三维数据结构同二维一样也存在栅格和矢量两种形式。栅格结构使用空间索引系统，将地理实体的三维空间分成细小单元（体元）。三维矢量数据结构表示方法有很多，将实体抽象为点、线、面、体，由面构成体。其中运用最为普遍的是具有拓扑关系得三维边界表示法和八叉树表示法。根据三维空间模型对地学空间目标的集合特性的描述是以表面描述方式还是以空间剖分方式，可以分为体元模型和面元模型。

（1）体元模型

常用的体模型是将三维空间对象视为体单元的集合。体单元是简单的三维基本单元，如立方体、球、圆柱体等。将三维空间对象视为这些基本对象经过一些基本操作(如交、并、差等)后的组合体。体模型数据结构包括三维栅格结构、八叉树结构、结构实体几何模型和四面体格网模型[23]。对于建筑物，本文不关注其中的拓扑结构，仅对其整体和外部形状感兴趣，综合考虑到建筑物的形状特点、3D建模的精度要求，如果用Octree建模则难以保证精度，用TEN建模则会增加许多无意义的数据，因此CSG是进行建筑物建模的一个较好选择，本文重点讲述结构实体几何模型（CSG）。结构实体几何模型（CSG）类似于机械制造方法，最早由Voelcker和Requicha提出，是将简单的几何形体（如球、圆柱、圆锥等体素）通过正则运算（交、并、差）来构造复杂的3D目标。一个复杂目标可以描述为一棵CSG树，这棵树的终端结点为基本体素（如立方体、圆柱、圆锥），而中间结点(枝节点)为正则集合运算的结点。

CSG树以根节点作为查询和操作的基本单元，它对应一个三维空间目标。一个复杂的空间形体，可以由一些比较简单，规则的空间形体经过布尔运算而得到。

CSG模型的优点是：方法简单，适合对复杂目标采用分治算法；具有唯一性和明确性；没有冗余信息，必要时可以在目标和体素上附加有关属性。其缺点是：一个3D空间目标的CSG是不唯一的，且不描述点、边、环、面的拓扑关系。

（2）面元模型

面模型数据结构主要包括规则格网模型Grid、不规则三角网TIN和边界表示模型B-Rep。

规则格网模型Grid用一组大小相同的网格描述地形表面。它能充分表现高程的细节变化，拓扑关系简单，算法容易实现，空间操作及存储方便。但占用的存储空间较大，不规则的地面特征与规则的数据表示之间可能不协调，在地形平坦的地方存在大量的数据冗余。

不规则三角网（TIN）是由分散的地形点按照一定的规则构成的一系列不相交的三角形，三角面的形状和大小取决于不规则分布的观测点的密度和位置。TIN实现三维地形的显示过程就是确定哪三个点构成一个最佳三角形，并使每个离散点都成为三角形的顶点。TIN的优点是存储效率高，数据结构简单，与不规则的地面特征和谐一致，可以表示细微特征或叠加任意形状的区域边界。当表面粗糙或变化剧烈时，TIN能包含大量的数据点，而当表面相对单一时，在同样大小的区域，TIN只需少量的数据点。TIN比Grid复杂，它不仅要存储每个点的属性数据，还要存储其平面坐标、节点连接的拓扑关系，难以与矢量和栅格数据结构进行联合分析。

边界表示模型（B-Rep）是以物体边界为基础来描述几何形状，一般采用矢量法表达三维目标，与二维GIS所采用的矢量结构在原理上一致。每个物体均由有限个面构成，每个面由有限条边围成，而每条边由构成边的顶点表示。在边界表示法中，空间实体的几何信息和拓扑信息是分开存储的，其数据结构可以用体表、面表、弧表、边表、顶点表等五个层次来描述，因此在进行坐标变换时，仅需改变空间点的坐标，空间实体间的拓扑关系可以保持不变。B-Rep模型强调3D空间目标的外部细节，通过3D目标属性表、面-体关系表、边-点-面关系表和点坐标表来详细记录构成3D空间目标的所有几何信息和拓扑信息。其优点为：几何信息与拓扑信息分开存储，完整清晰；便于基于面、边的空间查询与计算；易于与2D图形、3D线框模型、有限元网格剖分及3D曲面造型接口。其缺点是：数据量大，数据关系复杂；对3D空间目标的整体描述能力差，不能反映目标的构造过程；不能记录目标组成元素的原始特征。

基于3DGIS技术的无人机测图像控点布设方案

近年来，随着航空摄影测量的发展，特别是无人机技术的飞速发展，以无人机为平台的低空摄影测量得到广泛应用。无人机摄影测量具有操控简单、效率高、能及时地获取有效的数据信息、成本低、受地理环境影响小等优点，配合航拍软件可快速获取对地影像，已经是现有的航天、航空遥感和地面遥感系统不可缺少的弥补手段。无人机摄影测量在近几年发展势头日渐迅猛，与此同时，如何提高无人机摄影测量的成图精度，同时如何在保证成果精度的同时减少布设像控点工作量等问题也备受人们关注。

像控点布设是航空摄影测量中的重要环节，但是由于无人机质量轻以及外界因素的影响，无人机在作业过程中姿态不稳定，获取的影像存在重叠率不规则和影像倾角过大等特点，因此无人机地面像控点的数量和分布和以往的传统航空测量的要求有所不同。近年来，有很多学者展开了提高无人机测图精度的研究。

本文使用FD-130B六旋翼无人机采集了沿海某村庄影像，通过分析不同的像控点数量及分布与无人机航测成果质量之间的关系，分析验证了像控点数量及分布与空中三角测量、数字正射影像图(DOM)、数字高程模型(DEM)之间的关系，研究了无人机航测大比例尺地图所需控制点数量及分布，为无人机在航空摄影测量中满足成图需求提供有效参考。

1、研究数据

1.1 研究区域

研究区域位于沿海地区浙江省宁波市象山县石浦镇树桥头村，总面积约0. 4 km2，居民楼大多都是二三层楼房，交通便利，地势平坦，建筑物较密集，沿街道建设。

1. 2影像数据及像控点信息

影像数据获取使用富地FD-130B六旋翼无人机(如图1所示)飞行平台，最大载荷为5 kg,云台可以搭载各种快拆式传感器，本次实验无人机搭载FD-5120倾斜相机进行影像采集，机身装置4块容量为22 000 mA蓄电池，有效作业时间30分钟，POS数据定位精度水平精度小于±0. 10 m，垂直精度小于±0. 10 m。采用常规RTK测量模式进行像片控制点采集，平面和高程精度均优于±0.01 m，像片控制点共33个，坐标系统为地方独立平面坐标系和1985国家高程基准。