摘要：本研究以实景三维技术作为依托，对道路实体的数字化建模方法展开了较为系统的剖析，借助剖析普通国省道实体所有的几何以及拓扑特性，再结合数字化建模的关键技术要点，构建出了有灵活性以及可扩展性的建模流程，论文还提出了一系列用于优化数据质量的策略，涉及了点云滤波、配准算法改进以及纹理一致性处理等方面，以此来提升模型的精度与可靠性。在模型轻量化这一环节，运用了几何简化、多分辨率建模以及纹理压缩等技术手段，使得渲染性能以及资源利用效率得到了较为十分突出的提升。

关键词：实景三维，数字化建模，数据优化，模型轻量化

1 引言

当下城市化进程正在加速推进，普通国省道系统变得日益复杂起来，对于其设计以及后期维护方面的要求也在持续提升，在传统的方法当中，依靠人工测量以及 CAD 工具来进行道路建模，一般会耗费大量的时间与精力，并且在应对复杂路况的时候存在诸多限制，近些年来，三维技术迅速发展，这为道路实体建模给予了全新的机遇。借助高精度的点云数据以及高分辨率的影像，三维技术可真实地还原道路场景，还为数字化建模的引入奠定了坚实的数据基础。

数字化建模是一项把模型几何属性跟控制参数紧密联系起来的技术，在建筑、机械以及土木工程等诸多领域都有广泛应用，不过怎样在道路建模里充分运用此项技术，达成对道路宽度、坡度、曲线形态等特征的灵活调节，依旧是当下研究中的一个关键课题，并且要让模型在实际工程中更高效好用，还得解决数据优化、模型轻量化以及可扩展性设计等关键问题。

2 实景三维建模的技术基础

2.1 实景三维数据获取技术

三维建模的实现离不开高质量的数据源，这些数据一般是依靠多种技术手段来获取的，激光雷达（LiDAR）是当下应用较为广泛的高精度测量技术，它凭借发射激光脉冲并接收相应信号，以此来测量目标点的坐标，在复杂环境中，LiDAR 技术的数据采集能力较为突出，可提供高密度的点云数据，为后续的建模工作奠定基础。另一种常用的方法是基于成像的测量技术，覆盖了航拍影像、无人机图像以及地面移动测量影像等，借助多视角的高分辨率图像，运用匹配算法，比如匹配或结构光法，可生成精细的三维点云。

除了激光以及光学影像之外，实景三维数据获取还会涉及多光谱和高光谱数据的运用，多光谱数据可捕捉地物的光谱特性，可为分类与建模提供额外的信息维度，而高光谱数据会细化光谱范围，可支持精细化建模与纹理提取，对这些多源数据进行融合处理，可提高三维模型的精度与真实性。

2.2 实景三维建模的原理与方法

三维建模的核心要点在于把离散的空间数据转化成连续的表面呈现形式，这一转化过程一般囊括点云数据的前期处理、特征提取、表面重建以及纹理映射等关键步骤，在点云前期处理环节里，噪声过滤以及点云对齐属于极为关键的步骤，常见的滤波方式包含双边滤波、MLS 平滑，以及基于统计学方法的异常点去除。点云对齐借助 ICP 算法、NDT 等技术手段，把不同视角下的点云精准拼接起来。

在特征提取阶段，一般会运用法向量估算、曲率计算以及边缘提取等方式，来提取点云的几何特征与拓扑关系，这些特征可为后续的表面重建提供关键的几何约束条件，在表面重建方法里，Poisson 表面重建凭借其鲁棒性和高精度，得以被广泛应用，另外Delaunay 三角化以及基于隐式函数的方法，比如RBF 插值，同样属于关键的建模技术。

纹理映射是最后一步，要实现模型表面的真实感渲染，就要把多视角图像中的纹理精确地贴合到模型上，常用方法有多视图立体匹配、全景影像拼接，以及经过优化的融合技术，经过坐标计算和光照一致性处理，能得到高保真的三维实景模型[1]。

3 普通国省道实体数字化建模方法

3.1 道路实体模型的特征分析

在普通国省道数字化建模这项工作当中，首先要做的就是明确国省道实体所有的几何以及特性方面的特征，道路一般是由中心线、边线、分隔分隔线等多种要素共同构成的，它的断面形态包含了路基、路肩、路面层等不同的结构层次，为了可有效地描述这些几何构件，大多时候会采用条样条曲线、非均匀有理B 样条也就是NURBS 等数学表达方式，把道路的线形以及纵线形进行分段表示。借助拟合以及参数化定义的方式，可在模型里清晰地标明直线段、缓和曲线段以及曲线段等典型要素的分布情况。

国省道实体的拓扑关系对模型的连续性与完整性起着决定作用，一般会借助拓扑图来描绘道路点、线、面之间的连接关系，以此保证模型有全局一致性，在参数化方法里，会运用约束条件去定义节点的几何关系，像借助位置约束、法向约束或者曲率约束来把控节点间的连续性与光滑度，经过对道路几何特征以及拓扑特性展开精确分析，参数化建模可从底层保障道路模型拥有准确性与灵活性。

3.2 数字化建模的关键技术

如图 1 所示，道路实体所采用的数字化建模技术是以控制点以及参数曲线作为基础的，它把形态与控制参数进行了结合，数字化建模的核心要点在于构建一个可针对参数调整做出动态响应的模型框架，在这个过程中，曲线插值以及拟合属于关键的技术手段，比如说，借助三次条样插值法，可依据少量的控制点来生成复杂的曲线，运用非均匀有理 B 样条，也就是NURBS，在对控制点做出调整时，可以让整体模型维持平滑性与连续性。

在三维空间里面，数字化建模不单单要依靠曲线生成，而且还要构建数字化曲面以及曲面网络，运用参数化网格生成算法比如渐进网格细化法，可逐渐细化模型表面，保证模型在局部精细和全局一致这两方面实现平衡，另外参数化约束的引入也是很关键的环节，借助位置约束、法向约束以及曲率约束等方式，模型可维持特定的几何特征并且保证在参数变化的时候不会出现几何破坏。

3.3 普通国省道数字化建模的流程与实现

道路实体参数化建模一般依照下述步骤达成：首先是数据准备和处理环节，借助车载激光雷达来获取道路点云数据，运用点云滤波技术把噪声去除掉，提取出清晰的道路边界以及中心线特征，其次是数字化曲线生成阶段，挑选合适的插值和拟合方法，像拉格朗日插值、贝塞尔曲线拟合或者NURBS，分别针对道路线形线形和纵线形线形展开建模工作。

完成曲线拟合之后，紧接着的第三步便是构建数字化曲面，具体的做法是把道路横断面进行参数化处理，再与道路中心线相结合，生成曲面扫掠模型，还要对路面的厚度、坡度以及道路边界的曲率分布加以调整，在这个阶段，运用多分辨率网格生成技术，以此来保证模型在显示效率和细节表现方面可达到平衡状态。借助定义模型的参数接口，使得模型可依据实际需求随时进行调整，像是改变车道宽度、边坡坡度或者曲线半径等 。

4 基于实景三维的普通国省道建模优化策略

4.1 数据质量与精度优化

在普通国省道建模这项工作当中，数据质量乃是模型精度以及可靠性得以保障的根基所在，首先而言，点云数据的过滤以及优化属于关键的操作环节，借助多种算法，像统计滤波、条件滤波以及双边滤波等，可有效地把噪声以及异常点给予去除，提升点云的平滑程度以及一致性，点云配准技术也对模型的精度有着直接影响。运用高精度的配准算法，比如基于多分辨率的ICP 算法或者NDT方法，可保证多源数据的空间对齐误差处于亚像素级别以内。

关于纹理数据的优化方面，可以借助多视角影像的融合以及色彩一致性处理来提高最终模型的视觉效果，比如说，运用基于全局光照模型的色彩平衡算法或者光照一致性优化方法，消除不同视角影像间的色差，让纹理映射后的模型表面更为自然与真实，上述这些数据优化措施提升了道路模型的几何精度，也提高了其真实感，为后续的建模过程提供了可靠的数据基础。

4.2 模型轻量化与性能提升

三维实景道路模型一般会包含数量众多的点云数据以及高分辨率纹理，这些规模较大的数据很容易造成存储、传输以及渲染性能方面的瓶颈，模型轻量化策略就显得相当关键，可采用几何简化算法，像是基于LOD 也就是层次细节的多建模技术，在维持模型细节的情况下减少面片数量。这种分层次的呈现方式使得在不同场景里只需加载必需的分辨率级别，提升渲染性能。

纹理轻量化同样是非常关键的一个方面，借助纹理压缩技术，像JPEG-XL 或者基于BlockCompression 的GPU 纹理压缩格式，可在对视觉质量几乎没有影响的状况下减少存储需求，并且依靠纹理裁剪以及重用技术，防止重复加载相似纹理，提升资源利用效率。这些轻量化策略在提高建模效率之际，切实降低了硬件负担以及网络传输成本，为大规模道路实体建模提供了可行的解决办法。

4.3 数字化模型的可扩展性分析

在优化策略里面，数字化建模的可扩展性设计十分关键，可扩展性不光意味着模型有调整的能力，还关乎模型在不同应用场景下的适配情况，参数化建模方法借助引入全局和参数控制，让模型可快速对设计变更做出反应，像是调整道路宽度、坡度以及曲线半径等关键几何特征，这种灵活性大幅降低了模型修改所花费的时间成本，适用于从初步设计一直到施工阶段的整个流程应用。

可扩展性在模型的模块化设计方面有所体现，把道路分解成一个个独立的参数化子模块，像车道、路肩、排水沟这些，如此一来，可针对每个模块分别进行优化与替换，以此保证整个模型有可维护性和可迭代性，这种模块化的参数化设计方式，提高了模型的扩展性，也提升了对复杂项目的适应能力，为道路建模的优化及更新给予了技术支持[3]。

结论

本文聚焦于实景三维下普通国省道实体数字化建模方法展开研究，详细剖析道路的几何特性以及拓扑关系，清晰明确了参数化建模的关键技术路径，针对数据质量优化、模型轻量化以及可扩展性设计等方面，提出了切实可行的策略，研究结果显示，将三维技术与数字化建模相结合，可提高道路实体模型的精度与灵活性，在道路设计、施工及维护环节有关键应用价值，可为复杂场景建模的优化提供技术参考。

参考文献：

[1] 雒建艳.基于实景三维的城市道路实体参数化建模研究[J].中国新技术新产品，2023（15）：100-102.

[2] 袁婷.实景三维的城市道路实体参数化建模研究[D].武汉大学，2020.

[3] 杜鹏，丁晓龙，陈宗强，等.多层次空间语义约束的道路参数化建模研究[J].测绘科学，2023，000（3）：12.