测绘地理信息   2019, Vol. 44 Issue (5): 33-35
0
多角度模式下静态三维地图快速生成方法[PDF全文]
李庚勤1, 彭明军1, 王恒1    
1. 武汉市国土资源和规划信息中心,湖北 武汉,430079
摘要: 针对静态三维地图生产主要依靠人工处理,成本高昂、效率低下且仅仅展示城市景观的一个方向、生产周期长、更新效率低等问题,提出了一种多角度模式下的静态三维城市地图快速生成方法。以武汉市三维城市地图为例,证明了该方法的有效性和可靠性。
关键词: 静态三维地图     建筑物轮廓提取     地图重采样     矢量匹配    
A Method for Rapid Formation of Static 3D Map in Multi-Angle Mode
LI Gengqin1, PENG Mingjun1, WANG Heng1    
1. Wuhan Land Resources and Planning Bureau, Wuhan 430079, China
Abstract: Aiming to deal with the problem that static 3D map production mainly rely on manual processing which is expensive, ineffective and only present urban mode in one direction with long production cycle and low update efficiency. This paper proposes a method for rapid formation of city level static 3D map in multi-angle mode. We employ the method which automatically extracting contours of buildings on oblique view maps to reduce the amount of manual processing and then we use data matching method to get the contours of buildings with rich attributes. In order to obtain better display effect, we also use a high precision resampling algorithm to resampling the static 3D map. Finally the validity and feasibility of this method are proved through the experiments on 3D city models of Wuhan, Hubei.
Key words: static 3D map     buildings contours     map resampling     data matching    

三维地图是真实场景的仿真模拟,在城市规划、城市设计等工作中具有一定应用潜力。然而,基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构的三维地图[1]。以“E都市”、“湖图”为代表的静态三维地图直观的地理实景展示,满足了三维仿真的高真实感,既解决了三维地图网络发布的技术难题,也为人们的日常生活提供便捷的解决方案。

针对静态三维地图的生产,已有较多的研究成果[2-6],但多数学者主要研究小场景下(如某个景区或社区等)静态三维地图的快速构建,对于较大场景(如街道或行政区等)或者城市级的静态三维地图研究较少。目前,主流平台的建筑轮廓都是人工交互提取,面对城市范围海量的建筑物轮廓提取工作量巨大、生产周期长、地图产品的后续更新能力较差;由于地图产品人工成本昂贵,平台仅提供了单方向的静态三维地图。因此亟须研究多角度模式下,自动化程度高、更新频次高的静态三维地图生产方法。

本文以湖北省武汉市三维地图构建为例,研究制作了多角度模式下的静态三维电子地图,提高了城市三维数据的应用价值,拓宽了三维数据的应用范围。

1 静态三维地图生成关键技术 1.1 静态三维地图技术

多角度模式下静态三维地图快速生产的技术如图 1所示。

图 1 多角度模式下的静态三维地图技术 Fig.1 Flow Chart of Static 3D Map Production in Multi-angle Mode

1) 数据分块。鉴于城市级现状三维模型巨大的数据量,需要对现状三维模型进行分区分块处理出图,保证出图的精度和效率。

2) 影像生产。将三维模型场景按照正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北8个特定方位分割渲染成若干张高分辨率的栅格影像,然后对数据进行拼合;

3) 后期处理。对多角度静态三维影像进行图幅的修正、检查与补充,参照真实场景和现状模型,处理影像的色调和色差。

4) 建筑轮廓的采集。基于静态三维影像数据,对建筑轮廓进行快速自动化提取,通过简化与属性赋值,得到形状准确度高、语义丰富的建筑轮廓矢量数据。

5) 地图重采样及服务发布。利用高精度重采样工具对多角度静态三维影像进行重采样,并叠加POI、路网等数据进行制图并发布。

6) 地图质检。对地图数据进行质量检测,并进行数据加密,按照地图制图的规范和标准对地图服务进行质量评价。

1.2 三维地图生成关键技术

1) 建筑轮廓简化。建筑轮廓的自动提取是静态三维电子地图制作过程中的难点。有学者提出了建筑轮廓的自动识别、提取方法[7]。基于影像聚类和顾及遮挡的影像建筑提取算法,具有较高的形状准确率,在实际数据生产中常常被应用[8],但算法提取的轮廓线具有锯齿化现象,在实际应用中,用户重点关注建筑的整体轮廓,具体细节的表现可以弱化,因此需要利用多边形简化算法对锯齿进行消除。

目前简化算法主要有距离控制类算法,如垂距限值法;角度控制类算法,如角度限值法。距离控制相对于角度控制在执行效率方面有一定优势,其中垂距限值法和道格拉斯-普克算法的应用较为广泛[9-11]。本文分别用样区的建筑轮廓进行实验比对,结果如图 2所示。同一指定限值内,道格拉斯-普克算法对样区数据的处理结果较好,因此本文采用道格拉斯-普克算法进行多边形简化。

图 2 不同算法的简化结果 Fig.2 Comparison of Different Algorithms

2) 建筑轮廓属性融合。同名实体的匹配技术是当前的研究热点,主要是通过研究多源的矢量数据之间的关联关系,进行多源数据的融合,从而获取更为丰富的语义信息[12]。本文采用同名实体的矢量匹配技术,利用建筑轮廓数据与不动产登记中的自然幢数据进行要素级的矢量匹配,将匹配程度较高的自然幢数据的建筑物名称、地址信息融合到建筑轮廓数据中,从而快速的实现建筑轮廓的属性融合。

3) 基于OpenCV的影像重采样。本文利用图像处理的OpenCV核心库,采用构建高斯金字塔的方式,对影像数据进行自定义的多级重采样,提高发布后瓦片数据的整体质量,并与ArcGIS重采样进行对比,结果如图 3

图 3 重采样结果对比 Fig.3 Comparison Resampling Result of Different Algorithms

图 3(a)为ArcGIS重采样结果,图面较为模糊,建筑轮廓整体不清晰; 采用本文的高精度重采样算法结果如图 3(b)所示,图面较为清晰,对建筑轮廓和影像的特征表现更为明显。实验对比发现,比例尺越小,本文的重采样效果越好,更加符合真实场景的模拟。

2 三维地图快速生成实验与分析

利用湖北省武汉市典型的三维城市数据进行实验,制作了正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北等8个方位的静态三维地图影像,如图 4

图 4 同一位置不同方位下的影像图 Fig.4 Images of the Same Iocation in Different Directions

采用本文所用关键技术对地图进行制作和发布,并将自动提取的轮廓线与E都市地图上人工交互提取的轮廓线进行形状和语义对比分析,证明了本文方法的有效性和高效性。

图 5(a)是E都市地图上人工交互提取的轮廓线,轮廓线粗糙,属性信息只有建筑名称的地名信息(世纪广场),地址信息表示不详细。结果如图 5(b)所示,轮廓线精细准确,属性信息详细到门牌号(中南路14号世纪广场)。由于具有详细的地名、地址信息,可以方便地为用户提供地名的检索和定位等功能。

图 5 建筑轮廓对比 Fig.5 Comparison of Buildings Contours

图 6(a)所示, E都市地图幅面较为美观,幅面清晰,但部分道路路名被建筑遮盖,地图缩小,路名显示可读性较差,同时路名显示方向不合理。本文效果如图 6(b)所示,幅面精美,由于采用分级分类的显示路网和POI数据,地图各级别展示具有层次感,路名无遮挡,显示效果较好。

图 6 幅面对比 Fig.6 Comparison of Map Format

3 结束语

静态三维地图既可以发布为电子地图,又可以制作为地图打印,具有广泛的应用前景。针对当前静态三维平台只展示城市的单个方向,制作流程人工依赖程度高、产品的持续更新难等问题,本文从多个角度生产了静态三维影像,利用建筑物轮廓提取技术、同名实体匹配技术自动化提取建筑轮廓数据并进行属性融合,缩短了地图生产周期,利用图像高精度重采样技术保证地图的展示效果,地图产品具有地理坐标一致性、成本低、简洁美观、易更新等特性。通过武汉市三维模型进行了应用分析与方法验证,实现多方向的静态三维数据的同步联动及浏览,不仅为市民提供了便捷的出行线路,而且为相关的部门提供各种不同的专业应用。

参考文献
[1]
刘利力. 2.5维电子地图关键技术研究与实现[J]. 城市建设理论研究:电子版, 2013, 5. DOI:10.3969/j.issn.1674-4950.2015.03.10
[2]
李玲, 秦志伟, 王崇, 等. 基于WMTS标准的2.5维电子地图的构建[J]. 测绘与空间地理信息, 2014(5): 127-130. DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2014.05.039
[3]
宋珉, 刘鹏超, 赵维, 等. 2.5维地图制作算法研究与实现[J]. 城市勘测, 2010(5): 104-106. DOI:10.3969/j.issn.1672-8262.2010.05.026
[4]
严林, 刘建川, 丁凯. 2.5维电子地图研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2015(5): 200-203.
[5]
刘向南, 马纯永, 陈璐, 等. 基于三维场景出图的拼接制作2.5维地图算法[J]. 计算机应用, 2015(a01): 217-220.
[6]
阮明, 谭庆涛, 王文瑞. 2.5维地图坐标转换的算法及实现[J]. 城市勘测, 2012(2): 78-80. DOI:10.3969/j.issn.1672-8262.2012.02.028
[7]
程亮, 龚健雅. LiDAR辅助下利用超高分辨率影像提取建筑物轮廓方法[J]. 测绘学报, 2008, 37(3): 391-393. DOI:10.3321/j.issn:1001-1595.2008.03.021
[8]
朱园媛, 朱庆, 张叶廷, 等. 侧视地图中建筑物轮廓线提取的三维城市模型法[J]. 测绘学报, 2015, 44(9): 1036-1041.
[9]
刘亚姝, 严寒冰, 范友贵. 多边形简化算法及比较[J]. 计算机工程, 2009, 35(23): 227-228.
[10]
禹铭月, 王卫安. 多边形形状简化及其质量评价[J]. 测绘与空间地理信息, 2011, 34(6): 152-155. DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2011.06.051
[11]
李婷.基于道格拉斯-普克算法的线要素简化位置精度均匀性研究[D].成都: 西南交通大学, 2014
[12]
张新长, 郭泰圣, 唐铁. 一种自适应的矢量数据增量更新方法研究[J]. 测绘学报, 2012, 41(4): 613-619.