结合AI的建筑建模方案
方案说明
SuperMap iDesktopX提供一套结合人工智能(AI)的建筑建模方案，可以实现以倾斜摄影三维模型为源数据，自动快速生成城市级三维建筑模型。该方案涉及的功能包括：生成DOM、二元分类、栅格矢量化、建筑边界规范化、屋顶分类、提取高度值、构建带屋顶的建筑物。具体流程见下图：
操作流程
这里以下图所示的倾斜摄影三维模型为例，对建模方案操作流程进行概括介绍：
一、生成DOM
该步骤实现将倾斜摄影三维模型数据生成为*.tiff格式的数字正射影像(DOM)数据。
实现方法：在打开的三维场景中加载倾斜摄影三维模型瓦片数据，使用生成DOM功能来生成。在生成DOM功能中，建议将结果数据的分辨率设置为0.3~0.5米。
下图所示为结果DOM数据（坐标：4326)。
二、数据准备
步骤二以步骤一获得的DOM数据为源数据，通过二元分类、栅格矢量化、建筑物规范化、屋顶分类、提取高度值等操作，生成规范的建筑物矢量面数据（具有建筑高度、屋顶类型等属性）。
- 提取建筑物轮廓：通过二元分类工具，以步骤一得到的DOM数据作为源数据，提取建筑物轮廓，得到结果栅格数据集。
- 获取建筑物矢量面数据：通过栅格矢量化功能，将上一步操作得到的栅格数据转换为二维矢量面数据集。
下图所示为二维建筑物矢量面数据（坐标：4326)。
- 建筑边界规范化：通过建筑边界规范化工具，可以去除建筑物矢量面数据中不符合规则的对象，例如孔洞、冗余点等。另外，还可以手动优化上一步获得建筑物矢量面数据，一方面可以浏览二维矢量面数据的属性表，删除非建筑物对象和剔除面积较小的异常对象，另一方面可以直接编辑修改错误和遗漏对象。
下图所示为，规范的建筑物矢量面数据。
- 屋顶分类：通过屋顶分类工具，以步骤一得到的DOM数据为源数据，自动识别建筑物屋顶信息，并将提取的信息存储到上一步得到的建筑物矢量面数据中。
下图所示为，基于屋顶类型生成的建筑物矢量面单值专题图。
- 提取建筑物高度：通过提取高度值工具，以倾斜摄影三维模型数据为源数据，提取建筑物高度值，并将高度信息存储到上一步骤得到的建筑物矢量面数据中。
下图所示为，以拉伸模式显示包含建筑高度的建筑矢量面数据。
三、生成城市建筑模型
步骤三以步骤二获得的建筑物矢量面数据为源数据，通过构建带屋顶的建筑物工具，生成城市建筑白模数据。此外，还可以使用基于底层接口开发的程序化建模工具包生成带纹理的城市建筑模型。
- 数据准备：如果步骤二得到的建筑物矢量面数据中对象较多（超过1万个），建议通过重建空间索引操作对建筑物矢量面数据集构建空间索引，从而提升建模速度。
- 构建城市建筑白模：通过构建带屋顶的建筑物工具，可以基于步骤二得到的建筑物矢量面数据，批量构建城市建筑白模数据。
- 构建带纹理的城市建筑模型：使用程序化建模工具包（访问路径：超图技术资源中心->辅助资源->三维新特性->2024->AI+程序化建模工具包，点击蓝字访问），可以基于步骤二得到的建筑物矢量面数据，批量构建带纹理的城市建筑模型。