中文摘要：

三维建筑物模型重建是测绘、遥感、地理信息科学等领域的研究热点。集成影像数据与LiDAR数据的三维重建方法目前最具前景，但现有研究多专注于提高模型重建的准确性、可靠性、真实感与自动化水平，较少关注细部信息获取能力与定位精度的提高，模型重建的细节与精确程度往往难以满足实际需要。针对该问题，以提高三维建筑物模型重建的细节性与精确性为目标，集成融合多视高分辨率航空影像与LiDAR数据，充分发挥航空影像高分辨率特性与LiDAR数据高程点云特性的互补优势，突破两类数据集成融合与三维建模的理论与关键技术瓶颈，重点研究基于人类视觉仿真的高分辨率航空影像分割算法、基于仿射不变特征优化的建筑物轮廓自动匹配方法、面向建筑物三维屋脊线生成的屋顶面片自适应拟合算法、三维建筑物模型高质量成型策略，构建一套新型的、面向精确细节三维建筑物模型重建方法，为建立新一代高精度、高细节、高逼真的三维城市模型奠定技术基础。

结论摘要：

项目围绕LiDAR数据与影像集成与融合处理的主线，以提高三维建筑物模型重建的精确性、细节性及自动化水平为目标，以“二维建筑物区域检测-航空影像分割-多视航空影像匹配-多视建筑物轮廓匹配-三维建筑物轮廓生成-三维建筑物模型重建”为框架，提出了一种集成LiDAR数据与多视航空影像的三维建筑物模型重建模式，解决了数据特性完全不同的两类遥感数据的自动匹配、融合与三维建模等理论与关键技术问题，提高了三维建筑物模型的精确性与准确性，提升了重建过程的自动化处理水平。 （1）二维建筑物区域检测。针对现有数学形态学方法中窗口大小与高差阈值的取值方式难以适应地物多变的问题，提出了一种反向迭代数学形态学方法，实现了从空载LiDAR数据中自动提取建筑物区域。（2）航空影像分割。针对航空影像信息量大、处理复杂、效率低的问题，提出一种LiDAR辅助下基于LEGION的航空影像分割方法，在可检测出丰富细节信息的同时，实现了较高的处理效率与抗噪性能。（3）多视航空影像匹配。针对视角大、纹理困难的航空影像匹配时存在的问题，提出了一种仿射不变特征匹配的自动优化方法，实现了多视航空影像的自动准确匹配。（4）多视建筑物轮廓匹配。在多视航空影像自动匹配研究的基础上，针对轮廓线段匹配处理中缺乏强有力几何约束的问题，提出了基于仿射不变特征优化和单应矩阵的多视建筑物轮廓自动匹配方法，提高了建筑物轮廓匹配的准确率。（5）三维建筑物轮廓生成。充分融合高分辨率多视航空影像与LiDAR数据，提出一种三维建筑物轮廓生成的新方法，自动生成三维轮廓线，并恢复三维轮廓线之间拓扑关系，形成完整三维建筑物轮廓。（6）三维建筑物模型重建。针对阶跃型屋顶重建的质量和可靠性往往不高的问题，提出了三角形簇和三角形动态传播相结合的屋顶面片提取策略、基于多视同名线段与LiDAR数据的三维屋脊线生成技术，形成了一种新的三维建筑物顶部模型重建技术，实现了结构复杂建筑物的高质量三维重建。 在基金项目支持下，2011-2013年获得的成果发表SCI检索论文12篇（第一作者9篇，通讯作者3篇；第一标注9篇，第二标注3篇），出版数字出版物“南京大学三维数字校园”1部，授权发明专利 3项，研发原型系统1套，登记软件著作权2项，获得2013年第十三届“挑战杯”全国决赛二等奖及交叉创新一等奖指导教师、2011年江苏省本科优秀毕业论文一等奖指导教师