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二维图像到三维模型：基于知识的单张航拍图像与卷积神经网络三维建筑重建（3DBR）

DOI：10.3390/rs11192219 期刊：Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 本研究提出一种基于深度学习（DL）的单幅航拍图像建筑物检测与重建方法。通过优化的多尺度卷积-反卷积网络（MSCDN）从RGB图像中获取重建建筑物三维形态所需的先验知识，包括高度数据及各屋顶的线性要素。该网络包含两个特征提取层级，先预测粗粒度特征后自动优化细化，预测特征包含归一化数字表面模型（nDSM）及屋檐线、屋脊线、斜脊线三类屋顶线性要素?；谖蓍芟叻治錾山ㄖ锢庵Ｐ停⒗迷げ獾奈菁瓜哂胄奔瓜咧亟ǖザ拔荻ゲ问Ｐ?。实验表明，即便存在高度值噪声干扰，该方法对不同形态与复杂度的建筑物三维重建效果良好——预测nDSM的平均均方根误差（RMSE）约3.43米，归一化中值绝对偏差（NMAD）约1.13米；在波茨坦与泽布吕赫测试数据中，提取线性要素的质量分别达91.31%和83.69%。相较于现有先进方法，本方案无需任何辅助数据，仅凭单幅图像即可实现建筑物三维建模，在波茨坦数据上水平与垂直方向RMSE精度分别达1.2米和0.8米，泽布吕赫测试数据上分别为3.9米和2.4米。
作者： Fatemeh Alidoost，Hossein Arefi，Federico Tombari
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用深度学习和卷积神经网络研究从单张航拍图像中检测与重建建筑物的方法。

研究成果

该方法利用卷积神经网络（CNN）从单幅图像中提取固有及潜在特征，并将其解析为三维信息以实现建筑重建。测试数据集结果表明，该方法在预测高度值方面表现良好，平均均方根误差（RMSE）为3.43米，归一化中值绝对偏差（NMAD）为1.13米。单个建筑的精确边界提取准确率分别为波茨坦数据95.8%、泽布吕赫数据88.4%。三维重建结果视觉效果良好，数值上通过波茨坦数据水平与垂直精度分别约1.2米和0.8米的RMSE值，以及泽布吕赫数据对应3.9米和2.4米的RMSE值得到验证。

研究不足

最终三维重建的质量高度依赖于预测线性元素及nDSM（归一化数字表面模型）的质量与精度。主要挑战包括：树木会降低屋檐线预测精度；屋脊线预测误差导致倾斜屋顶被误建模为平顶；屋檐线与屋脊线之间的分类错误；以及nDSM预测误差影响屋檐线中值计算。

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