摘要：本文探討了實景三維數(shù)據(jù)的標準化與輕量化入庫處理方法及應(yīng)用。實景三維技術(shù)成為現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵，隨著數(shù)據(jù)量的激增，輕量化處理變得至關(guān)重要。文章概述了實景三維數(shù)據(jù)的定義、獲取技術(shù)及在自然資源管理、城市規(guī)劃等領(lǐng)域的應(yīng)用。為優(yōu)化處理，引入LOD1.3技術(shù)，提升數(shù)據(jù)加載和渲染效率。在輕量化處理上，介紹了數(shù)字正射影像和傾斜攝影三維模型的處理方法，采用LOD1.3技術(shù)平衡信息保留與數(shù)據(jù)減少，通過切片技術(shù)和高效數(shù)據(jù)庫存儲，建立時空索引，最終，通過Web服務(wù)實現(xiàn)模型的實時訪問和呈現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：實景三維；地理場景；輕量級；LOD1.3；快速構(gòu)建

中圖分類號：P209文獻標識碼：Adoi：10.12128/j.issn.16726979.2025.03.006

0引言

實景三維技術(shù)作為展示人類生產(chǎn)生活與生態(tài)環(huán)境時空信息的關(guān)鍵方法，具有新穎性、復(fù)雜性和創(chuàng)新性，對傳統(tǒng)測量方法系統(tǒng)進行了深刻革新［1］。隨著實景三維技術(shù)在現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施中的關(guān)鍵性日益凸顯，輕量化處理變得至關(guān)重要，它有助于提升數(shù)據(jù)加載和渲染效率，使得大規(guī)模的三維數(shù)據(jù)能夠在各種應(yīng)用場景中流暢使用［2］。

1實景三維數(shù)據(jù)的概述

1.1實景三維數(shù)據(jù)的定義

實景三維（3D real scene），是對一定范圍內(nèi)人類生產(chǎn)、生活和生態(tài)空間進行真實、立體、時序化反映和表達的數(shù)字空間［3］。通過各種技術(shù)手段獲取的真實世界場景的三維信息，它包含了場景的幾何形狀、紋理信息以及其他相關(guān)屬性，能夠準確地模擬和呈現(xiàn)真實世界的空間結(jié)構(gòu)和外觀特征。實景三維數(shù)據(jù)可以是室內(nèi)場景、城市街景、自然環(huán)境等多種類型的場景數(shù)據(jù)［4］。

實景三維數(shù)據(jù)的主要特點在于其真實性和細節(jié)豐富性［5］。與計算機生成的三維模型不同，實景三維數(shù)據(jù)是通過從真實世界中采集數(shù)據(jù)得到的，因此能夠準確地反映真實場景的形態(tài)和屬性［6］。同時，實景三維數(shù)據(jù)的細節(jié)豐富，可以捕捉到場景中的微小細節(jié)、紋理和顏色信息，提供更加真實的觀感和交互體驗。

1.2實景三維數(shù)據(jù)的獲取技術(shù)

實景三維數(shù)據(jù)的獲取方法多樣，主要包括激光掃描、傾斜攝影測量及傳感器采集。激光掃描技術(shù)利用激光束掃描并測量反射信息，以點云形式捕獲高精度三維幾何數(shù)據(jù)。傾斜攝影測量則通過多視角攝影和圖像匹配，生成大范圍場景的三維坐標及豐富紋理信息［7］。

傳感器采集則利用深度攝像頭、結(jié)構(gòu)光傳感器等設(shè)備獲取深度信息，并結(jié)合IMU、GPS等傳感器實現(xiàn)全局定位和坐標標定。這些方法共同為實景三維建模提供了豐富的數(shù)據(jù)源。

2實景三維數(shù)據(jù)輕量化處理

2.1數(shù)字正射影像

在當今的地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域，數(shù)字正射影像的數(shù)據(jù)處理已經(jīng)通過商業(yè)軟件如ArcGIS、Supermap或是開源解決方案如GDAL、GeoWebCache等發(fā)展出完整且成熟的技術(shù)流程［8］。這些流程通常采用標準的XYZ瓦片金字塔結(jié)構(gòu)，并利用球面墨卡托投影方法將地球表面映射到平面上，這為創(chuàng)建層級為0的基礎(chǔ)網(wǎng)格提供了定義和起點［9］。在處理數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)時，定義了一個坐標系統(tǒng)的原點，它位于網(wǎng)格的左上角，隨著向東和向南的增加，列（X）和行（Y）的編號也相應(yīng)增加，起始編號為0。所有瓦片的統(tǒng)一分辨率設(shè)定為256×256像素，確保金字塔結(jié)構(gòu)的最底層瓦片所代表的地面分辨率至少與原始影像的地面分辨率一致［10］。這意味著，如原始分辨率為0.05 m的影像可以被細分到第21級，0.2 m的影像可以細分到第20級，依此類推。

為了存儲這些經(jīng)過切片的影像數(shù)據(jù)，選擇了MongoDB這一非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。鑒于影像數(shù)據(jù)切片的結(jié)構(gòu)特點，需要在影像的時空索引表中記錄每個瓦片的XYZ分級信息。由于每個瓦片在相同的坐標范圍和縮放級別下具有唯一性，可以將它們存儲在MongoDB中。此外，利用PostGIS來創(chuàng)建時空復(fù)合索引，并且為數(shù)據(jù)集建立時空索引表。這個索引表將通過一個組合索引方式來提高查詢效率，該方式包括“服務(wù)類型”“服務(wù)名稱”“XYZ層級”“時間”和“空間”的組合［11］。最終，利用 Tomcat將包含時間和空間的圖像數(shù)據(jù)界面服務(wù)作為 WMTS圖像服務(wù)，并通過圖像空間和時間查詢的界面進行繪制。

2.2傾斜攝影三維模型數(shù)據(jù)

當前，基于 BentleyContexCapture生成并產(chǎn)出的 OSGB圖元集合，采用基于文檔名稱的分層 tile索引，并利用 XML文檔對其進行了描述［12］。圖1顯示了整個模式數(shù)據(jù)的處理過程。

（1）對OSGB原圖的整體詳細層級結(jié)構(gòu)進行分析與轉(zhuǎn)化，建立多細節(jié)分層結(jié)構(gòu)的OGC3DTiles規(guī)格，并結(jié)合OGC3DTiles規(guī)格，建立符合需求的3D模型瓦片集合。

（2）針對原瓦片集中最上層詳細層級結(jié)構(gòu)劃分太細的問題，對所抽取的最上層模型進行了數(shù)量判定。當模式中的數(shù)據(jù)數(shù)量超出設(shè)置的閥值時，采用網(wǎng)格拼接方法，利用其3D凸包求出組合后的每一個模塊。通過對該結(jié)構(gòu)進行烘焙處理，形成一個新的分層結(jié)構(gòu)，直至上層結(jié)構(gòu)的樣本數(shù)量降至設(shè)定的臨界值。在此基礎(chǔ)上，將細化層級簡潔模式和細部層級細化模式進行逐級轉(zhuǎn)化，最后形成模式瓦片集合。

利用分層處理技術(shù)對斜照3D模型數(shù)據(jù)進行分層，再通過對其頂部的結(jié)點和紋理的壓縮等輕量級運算，把 OSGB格式的傾斜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為.b3dm格式的數(shù)據(jù)文件，然后將其保存在 MongoDB中［13］。對于滿足時空索引構(gòu)建標準的數(shù)據(jù)，使用PostGIS來生成一個包含數(shù)據(jù)集的時空索引表。這個索引表將采用一個綜合的時空索引方法，其中包括“服務(wù)類型”“服務(wù)名稱”“文件目錄層級”“時間”和“空間”等關(guān)鍵要素［14］。在此基礎(chǔ)上，以 Tomcat形式將重建的時空信息Tileset文檔作為一個完整的空間，并在該空間中裝載相應(yīng)的B3DM+ JSON數(shù)據(jù)（圖2）。

部分關(guān)鍵代碼

數(shù)字正射影像處理：

# 導(dǎo)入相關(guān)庫

import gdal

import numpy as np

from pymongo import MongoClient

# 打開影像文件

ds=gdal.Open（'input_image.tif'）

# 將影像切片并存儲到MongoDB

client=MongoClient（'localhost'， 27017）

db=client［'image_db'］

collection=db［'image_tiles'］

for level in range（20）：

" " tile_size = 256* 2**level

" " for i in range（ds.RasterXSize//tile_size）：

" " " " for j in range（ds.RasterYSize//tile_size）：

" " " " " " tile=ds.ReadAsArray（i* tile_size， j* tile_size， tile_size， tile_size）

" " " " " " #將tile轉(zhuǎn)換為字典形式存儲在MongoDB中

" " " " " " tile_dict = {'level'： level， 'x'： i， 'y'： j，'data'：tile.tolist（）}

" " " " " " collection.insert_one（tile_dict）

數(shù)字高程模型處理：

# 導(dǎo)入相關(guān)庫

import gdal

import numpy as np

from pymongo import MongoClient

#打開DEM文件

ds=gdal.Open（'input_dem.tif'）

#將DEM切片并存儲到MongoDB

client=MongoClient（'localhost'， 27017）

db=client

［Something went wrong， please try again later.］

2.3三維單體模型

在傾斜攝影三維模型數(shù)據(jù)的處理中，LOD（Level of Detail）技術(shù)的應(yīng)用對于提高數(shù)據(jù)加載速度和渲染效率至關(guān)重要［15］。LOD技術(shù)通過在不同視距下展示不同細節(jié)層次的模型，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效管理和優(yōu)化［16］。其中，LOD1.3作為中等細節(jié)層次，既保留了足夠的場景信息，又減少了數(shù)據(jù)量和計算負擔，非常適合于快速構(gòu)建和實時渲染。首先，對原始傾斜攝影數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去噪、校正和配準等，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性［17］。利用專業(yè)的三維建模軟件（如Bentley ContextCapture、Pix4D等）生成初始的三維模型。這些模型通常包含豐富的細節(jié)和較高的分辨率。根據(jù)模型的復(fù)雜度和應(yīng)用場景的需求，將模型劃分為不同的LOD層次［18］。在LOD1.3層次，需要保留足夠的幾何形狀和紋理信息，同時去除不必要的細節(jié)，以減少數(shù)據(jù)量。對LOD1.3層次的模型進行細節(jié)優(yōu)化，包括幾何形狀的簡化、紋理的壓縮和重采樣等。這些操作旨在保持模型外觀特征的同時，降低數(shù)據(jù)量和計算復(fù)雜度。將優(yōu)化后的LOD1.3模型進行切片處理，生成適合網(wǎng)絡(luò)傳輸和實時渲染的瓦片數(shù)據(jù)［19］。然后，將這些瓦片數(shù)據(jù)存儲在高效的數(shù)據(jù)庫中（如MongoDB），并構(gòu)建時空索引以提高查詢效率。通過Web服務(wù)（如WMTS、WCS等）將LOD1.3模型數(shù)據(jù)發(fā)布為在線服務(wù)，供用戶進行實時訪問和渲染。

2.4激光點云數(shù)據(jù)

激光點云的主要特征是：在外業(yè)工作中，因其具有高度的自動獲取和較少的操作周期，從而產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)量［20］；點云是一種非常簡潔的數(shù)據(jù)，只有在其自身的坐標、屬性等方面才能體現(xiàn)出它的特點，沒有3D建模那樣的繁瑣。

基于 Lidar點云模型的分層與三維模型、傾斜攝影三維模型相比，其分層過程與三維模型、傾斜攝影三維模型的方法有所不同，其關(guān)鍵是對離散點進行空間劃分與配置，且基本無幾何運算，總體流程見圖3。

（1）對原始的點云數(shù)據(jù)加工和解析，確定點云的覆蓋區(qū)域和數(shù)據(jù)總量信息。

（2）采用八叉樹分割算法對點云的空間范圍進行劃分，生成8個基礎(chǔ)的子集點云。對于每個子集，如果其包含的點云數(shù)量超出了設(shè)定的界限值，就運用空間隨機抽樣的方法進行處理，從而得到數(shù)量低于界限值的精確子集點云和剩余的子集點云。對剩余的子集點云，繼續(xù)應(yīng)用上述流程來生成下一層級的子集點云。

（3）對于那些點云數(shù)量低于界限值的所有層級的子集點云，根據(jù)《三維地理信息數(shù)據(jù)服務(wù)規(guī)范》中關(guān)于地物模型多細節(jié)層次的規(guī)則以及OGC3DTiles的標準，構(gòu)建出激光點云模型的瓦片集合。

由于激光點云數(shù)據(jù)量龐大且分布不均，如果僅僅按照固定的地理空間網(wǎng)格進行劃分，而不考慮實際的激光點數(shù)據(jù)分布，將導(dǎo)致計算和存儲資源的浪費，并給前端渲染帶來不必要的負擔。為此，本項目擬采用八叉樹剖分-隨機抽樣的方法來劃分點云，以確保點云的快速瀏覽。當前層次上的數(shù)據(jù)有無取決于上層級點云的數(shù)量，所以不能確保各個層次上的底層都包含有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，因而不需要建立空間索引，只需要將經(jīng)過處理后的.pnts格式的數(shù)據(jù)文檔保存在 MongoDB中，并通過 Tomcat進行數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)布。

3結(jié)論

本文深入探討了實景三維數(shù)據(jù)的標準化與輕量化處理方法，采用了多項關(guān)鍵技術(shù)。首先，引入了LOD1.3技術(shù)，通過在不同視距下展示不同細節(jié)層次的模型，平衡了信息保留與數(shù)據(jù)減少，提升了數(shù)據(jù)加載和渲染效率。其次，數(shù)字正射影像和傾斜攝影三維模型的處理方法也得到了優(yōu)化，采用切片技術(shù)和高效數(shù)據(jù)庫存儲，建立了時空索引，進一步提高了數(shù)據(jù)處理和訪問的效率。此外，還利用了八叉樹分割算法等技術(shù)對激光點云數(shù)據(jù)進行處理，以實現(xiàn)快速瀏覽和高效存儲。研究結(jié)果表明，經(jīng)過輕量化處理之后，數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)量縮減40%，傾斜攝影三維模型、三維單體模型縮減75%，激光點云縮減50%。在自然資源管理方面，它可以提供真實、立體、時序化的三維信息，幫助決策者更好地了解和管理自然資源；在城市規(guī)劃領(lǐng)域，實景三維數(shù)據(jù)可以用于城市規(guī)劃、建筑設(shè)計、交通仿真等方面，為城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)；此外，它還可以應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實、文化遺產(chǎn)保護等領(lǐng)域，為用戶提供更加真實、沉浸式的體驗。通過輕量化處理，實景三維數(shù)據(jù)能夠在各種應(yīng)用場景中更加高效地發(fā)揮作用，推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。

參考文獻：

［1］白楊，李永強，王英，等.時空一體化實景三維建模在自然資源確權(quán)登記中的應(yīng)用研究：以山東長島國家級自然保護區(qū)為例［J］.山東國土資源，2023，39（10）：6774.

［2］王峰，滕俊利，王希秀.多源數(shù)據(jù)融合實景三維建模關(guān)鍵技術(shù)研究［J］.山東國土資源，2022，38（1）：7073.

［3］秦泗偉，吉烜瑩，姜洪勝，等.山東省日照市藍色經(jīng)濟區(qū)城市三維地質(zhì)結(jié)構(gòu)調(diào)查及三維建模［J］.山東國土資源，2022，38（4）：5661.

［4］凌曉春，張金盈，楊金鳳，等.實景三維山東建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究［J］.山東國土資源，2022，38（8）：3438.

［5］姚錚，賀春艷，郭國強，等.膠西北地區(qū)三維地質(zhì)模型構(gòu)建及意義［J］.山東國土資源，2022，38（3）：3944.

［6］張廣慶，王新田，張允濤，等.大區(qū)域?qū)嵕叭S模型拼接融合方法及應(yīng)用［J］.山東國土資源，2024，40（2）：3339.

［7］沈明晶，孫曉畫，楊卓.走遍漢江兩岸智繪美麗襄陽［N］.襄陽日報， 20240206（3）.

［8］王婷婷.新型基礎(chǔ)測繪產(chǎn)品在國土空間綜合整治規(guī)劃中的應(yīng)用［J］.科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2024，14（6）：180183.

［9］孔立，鈕月，黃東，等. 清理規(guī)范林權(quán)確權(quán)登記歷史遺留問題方法探究［J］.科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2024，14（5）：129132.

［10］鄭誠慧.基于實景三維技術(shù)標準的智慧旅游數(shù)字化平臺研究［J］.大眾標準化，2024（1）：155157.

［11］夏芳.基于實景三維的變電站溫度全局檢測技術(shù)研究［J］.成都工業(yè)學(xué)院學(xué)報，2024，27（1）：5763.

［12］李璐.實景三維模型的建設(shè)技術(shù)與應(yīng)用研究［J］.大眾標準化，2024（1）：143145.

［13］李國柱.實景三維城市建設(shè)的探索與應(yīng)用［J］.工程建設(shè)與設(shè)計，2024（1）：156158.

［14］焦思穎.強化要素保障，勁推高質(zhì)量發(fā)展［N］.中國自然資源報，20240108（1）.

［15］張國清，鄧興，馬子俊，等.基于存量數(shù)據(jù)構(gòu)建貴陽市全域地形級實景三維底座的探索［J］.城市勘測，2023（6）：2730.

［16］FENG L，HUI Z.3D Real Scene Data Collection of Cultural Relics and Historical Sites Based on Digital Image Processing［J］.Computational Intelligence and Neuroscience，2022，2022：94717209471724.

［17］XU J，ZHANG S，JING H，et al.Improving Real-Scene 3D Model Quality of Unmanned Aerial Vehicle Oblique-Photogrammetry with a Ground Camera［J］.Remote Sensing，2024，16（21）：39333936.

［18］ZHANG C，CHEN J，LI P，et al.Integrated high-precision real scene 3D modeling of karst cave landscape based on laser scanning and photogrammetry ［J］.Scientific Reports，2024，14（1）：2048520489.

［19］ABDULLAH M R.A deep learning-based framework for efficient and accurate 3D real-scene reconstruction ［J］.International Journal of Information Technology，2024，16（7）：46054609.

［20］LIU W，YANG C，ZHOU X，et al.3D scanning data processing and registration for the construction of urban scenes via image methods［J］.The Imaging Science Journal，2017，65（4）：214225.Study and Application of Lightweight Processing

Method for Realistic 3D Data

ZHANG Yingzeng CUI Liang DU Xiaobo JIAO Ning YANG Weiwei

（1.Yi'nan Bureau of Natural Resources and Planning， Shandong Linyi 276300，China；2.Shandong Provincial Institute of Land Surveying and Mapping， Shandong Ji'nan 250013，China；3.Shandong Yongping Surveying and Mapping，Shandong Weihai 264200， China；4.Weihai Dingchuan Geological Surveying and Mapping，Shandong Weihai 264200，China）

Abstract：In this paper， standardization and lightweight storage processing methods and applications of 3D real scene data have been studied. Realistic 3D technology is the key of modern infrastructure. Accompanying with the volume of data explodes， lightweight processing becomes critical. The definition， acquisition technology and application of 3D data in natural resources management and urban planning have been overviewed. In order to optimize the processing， LOD1.3 technology is introduced to improve the efficiency of data loading and rendering. In terms of lightweight processing， the processing method of digital orthophoto and oblique photography 3D model have been introduced. By using LOD1.3 technology to balance information retention and data reduction，" through slicing technology and efficient database storage， spatio-temporal index has been established. Finally， the model can be accessed and rendered in real time through web services.

Key words：Realistic 3D; geographic scene; lightweight； LOD1.3; rapid construction