基于实景三维模型的地形图质量检验方法

摘要：地形图质量的高低直接关系到地理信息中各项功能的有效性，在决策制定、自然资源管理和应急响应等方面，地形图提供了基础数据，而其质量的高低直接决定了这些应用的精度和可信度。错误的地形信息可能导致错误的分析结论，对于土地利用规划、灾害风险评估等具有重要意义的决策过程产生深远的影响。因此，地形图质量对于地理信息的应用至关重要，而实景三维模型的应用为提升地形图的质量和真实感提供了新的可能性。深入探讨实景三维模型地形图在地形图中的质量检验方法，专注于地形图的空间精度、拓扑精度、真实感等关键质量特征。通过对多源数据一致性、大规模数据处理、自动化检测与修复等技术挑战的专业阐述，提供全面的视角，以解决实际应用中地形图质量检验的关键问题。

关键词：实景三维模型地形图质量检验

中图分类号：P284

QualityInspectionMethodforTopographicMapsBasedonRealistic3DModels

WANGXuanjie

ShanxiConservancyTechnicalCollege，Yuncheng，ShanxiProvince，044000China

Abstract：Thequalityoftopographicmapsdirectlyimpactstheeffectivenessofvariousfunctionswithingeographicinformation.Indecision-making，naturalresourcemanagement，andemergencyresponse，topographicmapsprovidebasicdata，andthequalitydirectlydeterminestheaccuracyandreliabilityoftheseapplications.Incorrecttopographicinformationcanleadtoincorrectanalyticalconclusions，profoundlyaffectingdecision-makingprocesses，suchaslanduseplanning，disasterriskassessment.Therefore，thequalityoftopographicmapsiscrucialfortheapplicationofgeographicinformation.Theapplicationofrealistic3Dmodelsopensupnewpossibilitiesforenhancingthequalityandrealismofterrainmaps.Thispaperdeeplydiscussedthequalityinspectionmethodsoftopographicmapsusingrealistic3Dmodels，focusesonkeyqualitycharacteristicssuchasspatialaccuracy，topologicalaccuracy，andrealism.Throughprofessionalelucidationofchallengessuchasmulti-sourcedataconsistency，large-scaledataprocessing，automateddetection，andrepairtechniques，acomprehensiveperspectiveisprovidedtoaddressthekeyissuesintopographicmapqualityinspectioninpracticalapplications.

KeyWords：Realistic;3Dmodel;Topographicmap;Qualityinspection

实景三维模型作为一种先进的地图制作技术，通过高精度的激光扫描和影像融合，能够还原真实场景的地形和纹理，这为地形图的制作提供了更加真实、细致的数据，为地理信息应用提供了更为精准的基础。然而，实现这一目标需要面对地形图质量检验的挑战，确保实景三维模型与实地一致，使其在地理信息中发挥更大的作用。

1实景三维模型地形图的质量特征

1.1空间精度

地形图的空间精度是评估其质量和真实性的关键指标之一，受到多方面因素的影响。首先，空间精度受到数据采集技术的直接制约，激光雷达、卫星遥感和摄影测量等多种技术的选择直接决定了地形模型的空间分辨率和几何精度。以激光雷达为例，其高精度的测距能力使得采集到的点云数据具有较高的空间精度，特别适用于对复杂地形进行精细表达，然而在采集过程中，遮挡、反射等问题可能导致数据缺失或误差，从而影响空间精度。数据采集过程中不同技术的组合使用也可能对地形模型的综合精度产生影响。例如：将激光雷达数据与卫星影像结合使用，有望提高模型的空间分辨率，进一步优化地形图的精度，因此在进行质量检验时，需要全面考虑数据采集技术的选择、组合和校正，以确保空间精度的稳定性和准确性[1]。另一个影响空间精度的关键因素是模型分辨率，模型分辨率反映了模型中表面细节的呈现程度，直接影响地形图的空间精度。一般而言，模型分辨率越高，地形图表达的细节就越丰富，相应的，空间精度也更高。但需要注意的是，过高的分辨率可能导致数据冗余和存储问题，而过低的分辨率则可能导致地形细节的丢失，从而影响地形图的真实性。

1.2拓扑精度

拓扑精度也是检验实景三维模型的重要指标之一，在实景三维模型中，地物之间的拓扑关系包括了邻接关系、相交关系以及连接关系等，这些关系对于地形图的真实性和可用性至关重要，例如：在城市场景中，建筑物之间的邻接关系决定了街区的布局，而道路和河流之间的连接关系则直接影响了交通网络的模拟和分析。通过采用拓扑关系矩阵等方法，量化不同地物之间的拓扑关系，再对比实地数据与模型生成数据，可以评估模型中地物之间拓扑关系的准确性，这种分析有助于识别和定量拓扑关系中的误差，为拓扑错误的检测和修复提供基础[2]。拓扑错误可能包括但不限于重叠、断裂、孤立等问题，在拓扑错误的检测方面，可以采用拓扑关系验证算法、图论方法等，这些方法可以自动识别拓扑错误，帮助制图人员迅速定位问题。

1.3表达真实感

实景三维模型地形图的真实感是评价其视觉效果和应用效能的重要因素，表达真实感的质量特征涉及的纹理映射与真实场景还原以及光照效果对地形图表达的影响。纹理映射是通过将真实场景的表面纹理投影到模型表面，以增强地形图的真实感。该过程需要考虑拍摄设备、光照条件以及纹理的分辨率等因素，可以通过定量评估纹理映射的效果，比较模型表面的纹理与实地场景的一致性[3]。数据的纹理分析可通过计算模型表面的纹理映射与实地图像的相似性指标，如结构相似性等来实现，该分析可以定量评估纹理映射的精度，并指导在模型生成过程中优化纹理映射的策略。光照效果是实景三维模型地形图中影响真实感的重要因素，合理的光照模拟可以使地形图更生动、真实，但不当的光照效果可能导致过度曝光、阴影失真等问题，地形模型的光照模拟效果一般采用光照效果的数据分析定量进行评估。

2现有实景三维模型地形图质量检验方法

2.1视觉检验方法

视觉检验是地形图质量检验中的重要环节，直接关系到地图的真实感和用户体验，人眼评价是最直观的地形图质量检验方法之一，通过专业人员或用户直接观察地图，评估其真实性和逼真程度[4]。以城市规划为例，专业规划师可以通过观察地形模型中的建筑物、道路、绿地等要素，判断模型的还原度和几何精度，某城市规划项目中采用了激光雷达、卫星影像等多源数据生成了实景三维模型。规划师团队通过人眼评价对比实景场景和模型地形图，观察建筑物的形状、道路的走向、绿地的分布等要素，再通过实地调查和模型对比，直观地评估了地形图的可信度，并提出了一些改进建议。为提高评价的客观性和可量化程度，主观评价和客观评价通常结合使用，主观评价通过专家或用户的主观意见获取信息，而客观评价则通过算法、指标等客观手段来进行。在上述城市规划项目中，主观评价后规划团队引入了结构相似性指数（StructuralSimilarityIndexmeasure，SSIM）等客观评价指标，通过计算模型地形图的纹理映射与实景场景的相似性，以及模型的高程数据与实际地形的差异，得到了一系列客观评价数据。结合主观和客观评价的综合分析，规划团队更全面地了解了模型的优势和不足，为后续优化工作提供了有力的支持。

2.2数据对比方法

数据对比方法是评估实景三维模型地形图质量的重要手段，它通过实景数据与地图数据的对比分析以及检测不一致性的算法与工具，为评估地形图的真实性、准确性和一致性提供全面的信息。例如：某城市规划项目中，实景激光雷达扫描数据被用于创建实景三维模型，并采用了均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）和结构相似性指数（StructuralSimilarityIndexmeasure，SSIM）等指标，对模型生成的地形图与实景激光雷达扫描数据的对比分析。

对于一般地图或城市规划应用，RMSE阈值应在0.5～1m之间，纹理映射一致性（SSI）的范围为[-1，1]，一般而言，SSI在0.8以上可以认为是较好的一致性。如表1结果所示，RMSE的值为0.75m说明模型的几何还原精度相对较高，并且通过SSI的分析，显示模型的纹理映射与卫星影像的一致性较好。这样的对比分析充分了解了模型的几何和纹理还原度，为地形图的真实性提供了客观依据。为了自动化地发现地形模型与实景数据之间的差异，项目还采用了基于拓扑关系的不一致性检测算法，该算法通过分析模型地形图和实景激光雷达数据中地物的关系，自动检测拓扑错误，如建筑物之间的重叠、道路的断裂等。同时，还应用了高程差异分析，通过计算实景激光雷达数据与模型生成的高程数据的差异，发现地形高程不一致性。这个案例中自动检测到的拓扑错误和高程不一致性为后续的精细调整提供了有效的参考，通过这两种方法的综合应用，可以全面评估实景三维模型地形图的质量，发现潜在误差并提供改进的空间，这种综合分析方法为地形图的质量保障和优化提供了全面而有效的手段。

2.3拓扑检验方法

拓扑关系检测算法旨在分析模型中地物之间的关系，包括邻接关系、相交关系、连接关系等，这些关系对于地形图的真实性和可用性至关重要，拓扑关系检测的方法通常涉及图论、空间数据库以及拓扑关系矩阵等[5]。采用拓扑关系矩阵等方法，可以量化不同地物之间的拓扑关系，这能够通过对比实地数据与模型生成数据，评估模型中地物之间拓扑关系的准确性，通过这种分析可以识别和定量拓扑关系中的误差，为后续的错误修复提供基础。在拓扑检验中发现的拓扑错误需要进行及时的修复和优化，错误修复与优化策略通常包括拓扑错误的自动修复算法和人工干预的手动修复方法。自动修复算法可以根据拓扑错误的类型采取不同的策略。例如：在处理建筑物之间的重叠问题时，可以使用空间分析算法进行自动调整，而对于道路断裂等问题，可以通过道路网的拓扑修复算法进行处理。手动修复则需要操作人员根据实地调查和专业知识进行干预，通过地图编辑工具手动调整地物的位置、形状等，确保拓扑关系的准确性。

3地形图质量检验的关键技术挑战

3.1大规模数据处理

大规模数据的存储和传输是首要的技术挑战之一。高分辨率的地理信息数据通常具有庞大的体量，需要高效的存储和传输手段，传统的存储系统可能面临性能瓶颈，而高速传输则需要考虑网络带宽和延迟等问题，数据存储方案和传输协议的选择将直接影响到后续的数据处理效率和质量评估的实时性。其中，海量地理信息数据往往包含了大量的噪声和无效信息，需要进行有效的数据预处理和清洗，这涉及去除采集误差、过滤异常点、统一坐标系统等步骤，数据的清洗质量直接关系到后续分析的可信度，因此需要设计高效的算法和工具来应对大规模数据的清洗任务。同时，大规模数据处理需要考虑分布式计算和并行处理技术，以提高数据处理的效率。并行计算能够有效地利用多核处理器和分布式计算集群，加速数据处理过程，这需要设计并实现适用于大规模数据处理的分布式算法和并行计算框架。

3.2多源数据一致性

不同数据源采集的地理信息数据往往存在几何差异，包括坐标系统不同、分辨率不同、形状不同等问题，在进行多源数据一致性检验时，应有效融合和匹配几何特征，这需要考虑不同数据源的几何信息转换和校正，确保各个数据源在几何上的一致性。实景三维模型地形图还涉及的语义信息包括建筑物、道路、水体等多种要素，而不同数据源对这些要素的描述可能存在差异，关键问题在于如何建模并验证这些语义信息的一致性，这需要采用先进的语义建模技术，同时设计有效的验证算法，确保不同数据源的语义信息在地形图中的一致性。其次，多源数据可能来自不同时间点的采集，而地形图质量检验需要考虑时间上的一致性，处理不同时间点数据的同步问题是一个技术挑战，尤其是在涉及城市规划或更新的场景中，有效的时间戳记和时间戳记同步算法是解决时间一致性问题的关键。此外，多源数据一致性检验还通常涉及到跨源的数据访问和管理，数据的高效访问和管理是一个技术挑战，特别是在处理大规模数据时。采用分布式数据库、高效的数据索引和存储技术，以及高效的数据传输协议，对于解决这一问题至关重要。

3.3自动化检测与修复

在实景三维模型地形图的质量检验中，自动化检测与修复是提高效率、降低人工成本的重要环节，这涉及一系列技术挑战，包括几何特征检测、拓扑关系分析、错误修复策略等。自动化检测需要准确识别模型中的几何特征，如建筑物边缘、道路中心线，几何特征的识别涉及图像处理、点云处理等领域，但面临的挑战在于不同模型的几何特征表现形式多样，需要设计通用而鲁棒的算法。拓扑关系的分析对于自动化检测与修复也至关重要，错误的定位需要深入理解模型中地物之间的拓扑关系，包括相邻关系、连接关系等，其挑战在于设计算法能够快速而准确地定位拓扑错误，避免漏检和误报[6]。以某城市规划项目为例，实景三维模型地形图由于数据源不同步、拓扑关系错误等问题，导致了建筑物之间的相交和道路的断裂，其通过自动化检测与修复，应用了先进的几何特征检测算法，成功识别出建筑物相交的位置和道路断裂的部分，接着通过拓扑关系分析，自动定位了相交和断裂的拓扑错误。在错误修复阶段，还采用了自适应的修复策略。对于建筑物相交，自动调整了其形状，避免了相交部分；对于道路断裂，通过道路网的优化算法进行修复，确保道路的连接性。修复后的模型通过与实地数据的对比，验证了修复的有效性，减少了拓扑错误的数量。

4结语

综上所述，实景三维模型在地形图制作中的应用为地理信息系统注入了新的动力，提升了地形图的真实性和精准性。然而面对多源数据一致性、大规模数据处理等技术挑战，地形图质量的检验与优化显得尤为重要。通过本文的探讨，能够深刻认识到地形图在地理信息中的关键作用，以及其对精准地理信息分析的不可或缺性。未来的研究应致力于突破技术瓶颈，进一步提升地形图的质量，以推动地理信息技术在社会、经济、环境等方面的广泛应用。

参考文献

[1]任江峰，穆志杰.实景三维模型在大比例尺测图中的应用研究[J].经纬天地，2022（6）：83-86.

[2]董飞飞，许懿娜，孙越乔.多源影像实景三维融合建模及关键问题研究[J].现代测绘，2022，45（5）：9-13.

[3]张光伟，吴昊，郭震冬.实景三维多源数据场景融合[J].测绘通报，2022（8）：155-159.

[4]武剑，王宏昌，狄桂栓，等.地形级实景三维地理场景模型重建的研究[J].安徽地质，2022（S2）：285-288.

[5]李俊.基于三维模型的乡村规划辅助系统设计与实现[D].昆明：昆明理工大学，2023.

[6]赵新瑞.基于实景三维GIS的土地审批管理关键技术[D].成都：西南交通大学，2022.