三维地理信息系统知识点总结.doc

三维GIS在空间分析方面的独特应用：
三维空间分析除了包括二维gis的分析功能外，还应包括针对三维空间对象的特殊分析功能。具体可分为以下几类：空间查询，包括几何参数查询(空间位置、属性)、空间定位查询(点定位、面定位)、空间关系查询(邻接、包含、相离、相交、覆盖等)等；空间量测，包括距离、质心、面积、表面积、体积等；叠置分析；缓冲区分析，包括点缓冲、线缓冲、面缓冲、体缓冲等；网络分析，包括最短路径、资源分配、连通分析等；地形分析，包括趋势面分析、坡度坡向分析、晕渲分析等；剖面分析，它是实现通视分析、日照分析阴影计算等的基础；空间统计分析，包括统计图表分析、密度分析、层次分析、聚类分析等。
根据空间分析所处理的对象进行划分，空间分析方法主要有基于图形的方法与基于数据的方法两类。基于图形的空间分析方法如常规的缓冲区分析、叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析与空间联结等能直接从2D扩展至2.5D乃至3D。由于三维数据本身可以降维到二维，因此三维GIS自然能包容二维GIS的空间分析功能。三维GIS最有特色的也许是其基于三维数据的复杂分析能力，如计算空间距离、表面积、体积、通视性与可视域等。结合物理化学模型提供一些更具增值价值的真三维空间分析功能，如水文分析、可视性分析、日照分析与视觉景观分析等已成为三维GIS分析研究的重要内容之一，并正积极朝结合属性数据和其他专题数据开发知识发现的新方法、“面向解决与空间有关的问题”提供定量与定性结合的空间决策支持方向发展。
三维建筑物模型的重建方法：
大量的研究致力于地物（尤其是人工地物）的三维自动重建，而依据分辨率、精度、时间和成本等的不同已经有许多不同的技术方法可供选择。如Tao（2004）将三维建筑物模型的重建方法分为以下三类：1）基于地图的方法，利用已有GIS、地图和CAD提供的二维平面数据以及其他高度辅助数据经济快速建立盒状模型；2）基于图象的方法，利用近景、航空与遥感图象建立包括顶部细节在内的逼真表面模型，该方法相对比较费时和昂贵，自动化程度还不高；3）基于点群的方法，利用激光扫描和地面移动测量快速获得的大量三维点群数据建立几何表面模型。
建筑物三维模型重建：基于图片、基于激光扫描数据

数据获取系统的组成：
激光扫描仪：(1)横向：系统相对定位数据(2)纵向：建筑物表面模型数据
数码摄像机：建筑物表面纹理数据
建筑物初始模型的建立：
三维空间点云的建立：扫描匹配方法——相对定位、GPS校正法——全局定位
三维点云预处理：建筑物表面反射率低导致激光信号弱。扫描仪的固有误差。树木、行人或车辆的遮挡。
作用：消除噪声干扰方法：(1)滤波优化：消除噪声，提取背景层。(2)平滑处理：平滑表面。(3)建筑物三角网格化简
生成初始网格模型：
作用：在尽可能保持原始模型特征的情况下，最大限度地减少原始模型的三角形和顶点的数目。顶点最少原则,误差最小原则.
目前现行方法在楼体表面网格化简上的比较：
(1)最短边优先化简方法：排序网格中所有的边长，用堆来存储。依次删除边长最小的边，直到达到预期的三角形数目。缺点：容易丢失局部区域的框架结构。下图为从22011个三角形化简到4201个三角形的效果。
(2)基于法向的网格化简.化简依据:1、平面区域：平面区域的多边形应合并成较大的多边形。2、陡边：相邻的两个多边形的二面角小于一定阈值的边。3、凸点：曲率较大的顶点。
(3)边折叠法:点到平面距离的平方和作为误差度量。选取两顶点距离小于一定阈值的点对，并计算两点对之间的代价函数。根据代价值由小到大的顺序进行化简。
(4)边折叠法改进:将边折叠后生成的新三角形的形态质量因子引入到折叠代价函数的计算当中，限制狭长三角形的产生，避免模型视觉特征的急剧改变。改进后局部特征得到很好的保留，并且网格数目可缩小到4020个。
纹理修补技术：
目的：在采集到的纹理图片中移除建筑物前的遮挡物体，并用适当的纹理填充。
方法：对要移除的遮挡物进行提取、对该目标区域沿轮廓线逐样本块进行修补。
修补过程：定义目标块p的优先级为P(p)=C(p)*D(p),其中C（P）为信任项，D（p）为数据项，表达式如下：
设目标块具有最高优先级,记是源区域中与最相似的源块。相似性的判断方法如下：
存在问题：
轮廓点的等照度线方向造成线性结构无限繁殖。
对每一个需填充目标块，在确定源块的过程中都需要对源区域进行全局搜索，大大影响了算法的效率。
改进方法流程图

三维空间数据获取方法类型和技术：
三维GIS技术最重要的进展之一就是三维数据获取技术的进步，特别是航空与近景摄影测量、机载与地面激光扫描、地面移动测量与GPS等传感器的精度与速度都有了明显的提高（Batty，etal,2000；StoterandZlatanova,2003）。大量的研究致力于地