張玉濤, 孫保燕, 莫春華, 薛偉

(桂林電子科技大學(xué)建筑與交通工程學(xué)院, 桂林 541004)

隨著實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程的不斷加快,其作為國家的新型基礎(chǔ)設(shè)施,為數(shù)字中國建設(shè)提供了統(tǒng)一的空間分析框架和分析基礎(chǔ)。2022年2月25日,自然資源部發(fā)布的《關(guān)于全面推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)的通知》更是指明地方層面建設(shè)任務(wù),在獲取優(yōu)于5 cm分辨率的傾斜攝影影像、激光點(diǎn)云等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上完成基礎(chǔ)地理實(shí)體數(shù)據(jù)制作。高鐵橋梁作為國家交通系統(tǒng)中的重要組成部分,自然也是信息化、數(shù)字化建設(shè)的重要目標(biāo),另外,橋梁精細(xì)化實(shí)景三維模型在輔助橋梁病害檢測、缺陷監(jiān)控、結(jié)構(gòu)施工模擬等方面均有良好表現(xiàn)[1-4],因此建立其精細(xì)化三維模型有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前,橋梁精細(xì)化實(shí)景三維模型生產(chǎn)多依靠多旋翼無人機(jī)貼近攝影方式,需要高精度定位技術(shù)輔助完成。劉洋等[5]提出“先整體后局部,分層拍攝,促使多個不同分辨率的影像融合為一體”的貼近攝影航線規(guī)劃方法建立斜拉橋精細(xì)三維模型。Pepe等[6]融合地面及無人機(jī)影像建立小型砌體石拱橋的完整精細(xì)的三維模型。He等[7]提出融合整體和局部的無人機(jī)航線的采集方法,使得重構(gòu)模型質(zhì)量提升46.7%。孫保燕等[8]針對斜拉細(xì)部橋塔節(jié)點(diǎn)建模通過設(shè)計階梯式環(huán)繞航線得到高精度實(shí)景三維模型。貼近攝影方式的出現(xiàn)一定程度上增加實(shí)景三維模型的精細(xì)度,但由于橋梁位置的局限性,缺乏航線規(guī)劃的安全空間,可能因?yàn)楹綌z角度不合理設(shè)置,造成橋梁節(jié)點(diǎn)、凹槽、錨具等細(xì)節(jié)部位紋理缺失,并且由于橋梁底部與外界的光線差異,極易采集到過曝影像,使得影像空中三角測量計算失敗造成橋梁底部模型錯位或者大面積紋理缺失。

利用三維激光掃描儀快速獲取高精度地面三維信息的優(yōu)勢,解決了地面近景數(shù)據(jù)采集效率低下以及密度不足的問題。Mohammad等[9]針對小型雙跨木桁架橋分別以航空攝影及地面激光掃描兩種建模方式建立精細(xì)化點(diǎn)云模型并分析兩種建模方法優(yōu)劣。王樹臻等[10]融合攝影測量及三維激光掃描實(shí)現(xiàn)建筑物精細(xì)化建模。曹明蘭等[11]針對起伏頻繁、紋理單一、形狀復(fù)雜的森林景觀利用傾斜攝影技術(shù)及三維激光掃描,實(shí)現(xiàn)森林景觀的精細(xì)化建模。由此看來,融合無人機(jī)影像和三維掃描技術(shù)來建立精細(xì)化三維模型是可行,并且可以突破三維激光掃描儀易造成目標(biāo)頂面紋理信息缺失的局限性,同步操作的特點(diǎn)更是可以提高精細(xì)建模的效率。

鑒于以上問題,立足建設(shè)實(shí)景三維中國的大背景,為提升拱橋?qū)嵕叭S模型的精度及完整度,本文研究將無人機(jī)航攝影像與三維激光掃描數(shù)據(jù)融合建立拱橋?qū)嵕叭S模型,通過與單一無人機(jī)建模結(jié)果進(jìn)行精度及紋理完整性對比,驗(yàn)證該方法的有效性及優(yōu)越性,為精細(xì)化建模提供方案參考。

1 拱橋精細(xì)化數(shù)據(jù)采集方案

拱橋精細(xì)化數(shù)據(jù)采集方案以拱橋橋面為分界線,橋體上部數(shù)據(jù)依靠無人機(jī)經(jīng)區(qū)域環(huán)繞航攝與細(xì)節(jié)近景攝影獲取,橋下部分?jǐn)?shù)據(jù)通過站點(diǎn)式三維激光掃描儀采集獲得。

1.1 拱橋橋體上部數(shù)據(jù)采集方法

拱橋橋體上部數(shù)據(jù)采集方式分為區(qū)域環(huán)繞航攝和細(xì)節(jié)近景攝影,區(qū)域環(huán)繞航攝以獲取拱橋主體及周圍環(huán)境的影像數(shù)據(jù),近景攝影以獲取拱橋立面和細(xì)節(jié)節(jié)點(diǎn)的紋理數(shù)據(jù)。

1.1.1 區(qū)域環(huán)繞航攝方案

環(huán)繞航攝是一種多基線旋轉(zhuǎn)拍攝目標(biāo)區(qū)域的航攝方式,通過設(shè)置相對攝影基準(zhǔn)面航高、環(huán)繞半徑、環(huán)繞重疊率、環(huán)繞間重疊率、相機(jī)俯仰角等航攝基本參數(shù),經(jīng)人機(jī)交互操作完成飛行器數(shù)據(jù)采集任務(wù)。

區(qū)域環(huán)繞航攝以拱橋橋面為航攝基準(zhǔn)面,橋面中心線為環(huán)繞航攝圓心基準(zhǔn),在此基礎(chǔ)上,航線布設(shè)及航攝基本參數(shù)如圖1所示。飛行參數(shù)的合理設(shè)置影響所得航攝像片的質(zhì)量。據(jù)航空攝影影像地面分辨率基本公式[式(1)]所示,地面分辨率數(shù)值與相對基準(zhǔn)面航高成正比,地面分辨率愈大代表所獲取的影像數(shù)據(jù)質(zhì)量愈差,因此獲取較優(yōu)的影像分辨率需要設(shè)置較低的相對攝影基準(zhǔn)面航高。

(1)

式(1)中:GSD為影像地面分辨率,m;f為鏡頭焦距,mm;υ為像元尺寸,mm;H為相對基準(zhǔn)面的高度為,m。

R為環(huán)繞航攝圓半徑;S為環(huán)繞航攝高度絕對高度;h為補(bǔ)償高度;θ為像片傾角;k為環(huán)繞間重疊率圖1 環(huán)繞航攝示意圖Fig.1 Schematic diagram of surrounding aerial photography

為獲取較為完整的拱橋主體數(shù)據(jù),環(huán)繞航攝需聚焦于拱橋橋面,并且因在航線規(guī)劃軟件中設(shè)置的無人機(jī)航高S為絕對高度,因此在設(shè)置無人機(jī)像片傾角θ時需考慮補(bǔ)償高度h。補(bǔ)償高度h為相對航攝基準(zhǔn)面至地面的實(shí)際距離,上述參數(shù)之間的關(guān)系為

(2)

式(2)中:θ為像片傾角,(°);R為環(huán)繞圓半徑,m;S為環(huán)繞航攝絕對高度,m;h為補(bǔ)償高度,m。

1.1.2 近景攝影方案

近景攝影受實(shí)時光線條件影響較大,當(dāng)拱形骨架位于陰面且無人機(jī)距拱面較遠(yuǎn)時,出現(xiàn)逆光現(xiàn)象,極易造成影像眩光,如圖2所示,并且由于明亮光源直射的影響,次要拍攝部分較主體拍攝部分突出,在實(shí)景三維模型生產(chǎn)時易造成圖像特征點(diǎn)無法識別而建模失敗。

圖2 眩光影像Fig.2 Glare image

因此根據(jù)現(xiàn)場光線條件、拱橋外立面形狀以及凹凸?fàn)顩r,每架拱設(shè)計三層弓形航線,每層航線俯仰角之間以30°左右的變化率定距近景拍攝,如圖3所示。拍攝對象主體需占據(jù)畫幅的80%～90%,像片之間需保持60%～80%的重疊度。

圖3 拱肋近景弓形航線示意圖及像片角度示意圖Fig.3 Schematic diagram of arched rib close-up archway route and photo angle diagram

1.2 拱橋橋體下部數(shù)據(jù)采集方法

拱橋橋體下部數(shù)據(jù)采集依靠三維激光掃描儀。三維激光掃描利用激光測距的原理,通過測量物體表面密集點(diǎn)的三維坐標(biāo)、反射率及顏色信息,復(fù)建被測目標(biāo)物體的高精度三維模型。采集流程為根據(jù)拱橋橋型、橋底環(huán)境,制定站點(diǎn)布設(shè)方案,站點(diǎn)之間保證足夠的重疊度,一般為30%～40%。根據(jù)三維激光掃描儀自身精度,以及數(shù)據(jù)采集密度要求,測站之間設(shè)置合適的距離,一般為20 m左右。拱橋數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場布設(shè)5個測站,站點(diǎn)布設(shè)狀況如圖4所示。

圖4 掃描站點(diǎn)布設(shè)Fig.4 Scan site layout

2 數(shù)據(jù)融合基本原理

2.1 影像數(shù)據(jù)融合

影像匹配主要依靠特征描述子實(shí)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)的對比,通過尺度不變特征變換(scale invariant feature transform,SIFT)算法[12]生成描述子向量計算參考特征點(diǎn)與所有待匹配特征點(diǎn)之間的歐式距離[式(3)],與設(shè)定距離閾值進(jìn)行對比,若小于此閾值則將參考特征點(diǎn)與最鄰近特征點(diǎn)進(jìn)行匹配以實(shí)現(xiàn)最終的影像匹配效果[13]。

(3)

式(3)中:(x,y)為圖像關(guān)鍵像素點(diǎn)坐標(biāo);A、B分別為n維空間中的特征點(diǎn)。

環(huán)繞航攝影像與拱橋細(xì)部近景影像因拍攝主體間的極大視角差造成影像特征描述子發(fā)生變化而無法進(jìn)行影像匹配造成實(shí)景三維模型分層。因此提出通過增加公共區(qū)域連接影像來減小影像特征描述子變化以實(shí)現(xiàn)圖像成功匹配,后經(jīng)密集匹配實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。環(huán)繞航攝與近景攝影因角度不同,為保證影像重疊率,在增加影像密度時以近景立面正射影像為基準(zhǔn),以影像重疊度p為約束,定點(diǎn)以角度Δφ逐漸變化將像片傾角轉(zhuǎn)變至環(huán)繞航攝的像片傾角θ,如圖5所示,保持像片傾角不變,改變航高拍攝直至到達(dá)區(qū)域環(huán)繞航高,漸變角度Δφ計算公式為

(4)

式(4)中:a為相機(jī)視野,m;b為改變角度后與初始影像的重疊視野,m;l為近景正射影像曝光點(diǎn)與目標(biāo)物體的距離,m;Δφ為漸變角度,(°);FOV為相機(jī)視場角,(°);p為影像重疊率。

單張像片絕對航高Si計算需考慮航高逐漸抬升的過程中的影像重疊度,影像采集實(shí)際獲取的地物數(shù)據(jù)為梯形區(qū)域,如圖6所示。

實(shí)際地物影像重疊度為重疊區(qū)域面積與梯形面積的比值,為降低計算難度,將影像重疊度簡化為c1c2與c1c3的比值,則根據(jù)相似三角形原理,易知絕對航高Si計算如式(5)所示。

圖5 定點(diǎn)漸變角度示意圖Fig.5 Schematic diagram of fixed point gradient angle

G為近景攝影的視點(diǎn);M為第一張連接影像視點(diǎn);c1為相機(jī)聚焦點(diǎn);c2、c3分別為相機(jī)G視點(diǎn)與M視點(diǎn)的相機(jī)視野邊界點(diǎn)圖6 連接影像計算示意圖Fig.6 Schematic diagram of connection image calculation

(5)

式(5)中:Si為第i張連接影像絕對航高,m;Hi-1為第i-1張連接影像相對基準(zhǔn)面航高,m;p為影像重疊率;h為補(bǔ)償高度,m。

2.2 無人機(jī)影像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合

無人機(jī)影像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合采取點(diǎn)云+點(diǎn)云的融合模式,其整體點(diǎn)云生成三角網(wǎng)平面部分規(guī)則光滑[14],節(jié)點(diǎn)處棱角分明,對于拱橋此種建筑結(jié)構(gòu)尤其受用;并且后期生產(chǎn)實(shí)景三維模型無需人工再次干預(yù),減少人工作業(yè)流程,在高性能圖形工作處理器加持下有效提高數(shù)據(jù)處理效率。

點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理分為兩個方面:一是不同站點(diǎn)間的點(diǎn)云拼接,二是影像密集匹配點(diǎn)云與多站點(diǎn)拼接后的點(diǎn)云配準(zhǔn)。因三維激光掃描各站點(diǎn)坐標(biāo)系、無人機(jī)航攝影像地理坐標(biāo)系均非同一坐標(biāo)系,均需通過坐標(biāo)平移和旋轉(zhuǎn)變換[15]將點(diǎn)云坐標(biāo)統(tǒng)一實(shí)現(xiàn)粗配準(zhǔn),坐標(biāo)轉(zhuǎn)換如式(6)所示。坐標(biāo)統(tǒng)一后據(jù)ICP算法[16]對點(diǎn)云進(jìn)行最小二乘迭代優(yōu)化,通過最優(yōu)剛性變換完成兩組點(diǎn)云的精準(zhǔn)匹配以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)影像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合。將精準(zhǔn)配準(zhǔn)后的點(diǎn)云導(dǎo)入Context Capture中生產(chǎn)實(shí)景三維模型以得到最終的高精度成果。

(6)

F(β,γ,ψ)=

(7)

式中:(Xi,Yi,Zi)為統(tǒng)一坐標(biāo)系下的點(diǎn)云坐標(biāo);(xi,yi,zi)為各站點(diǎn)點(diǎn)云坐標(biāo);(β,γ,ψ)為坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)參數(shù);(u,v,w)為坐標(biāo)平移參數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及質(zhì)量評估

3.1 實(shí)驗(yàn)概況

試驗(yàn)選擇光線條件良好的日期進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)選擇桂林某段高鐵復(fù)雜拱橋,為雙軌單跨下承式混凝土拱橋,橋梁跨徑約74 m,整體高度約30 m,拱矢凈高約14 m,橋面寬約15 m,橋墩高約為10 m,兩側(cè)連接隧道口,隧道口上方為山體邊坡,與相關(guān)部門溝通后獲得飛行特權(quán)。無人機(jī)影像采集設(shè)備選擇DJI Phantom 4 Pro 1.0,相關(guān)技術(shù)指標(biāo)如表1所示,掃描儀選擇FARO 3DX130,主要技術(shù)指標(biāo)如表2所示。

表1 無人機(jī)主要技術(shù)指標(biāo)Table 1 Main technical indicators of UAV

表2 FARO 3DX130主要技術(shù)指標(biāo)Table 2 FARO 3DX130 main technical indicators

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

首先通過實(shí)地勘察在橋梁兩側(cè)布設(shè)3個控制點(diǎn),5個檢查點(diǎn),由RTK測得其絕對坐標(biāo);使用全站儀測得拱橋立面22個檢測點(diǎn)的站心坐標(biāo)以評估拱橋的相對精度。

依1.1.1節(jié)所述區(qū)域環(huán)繞理論,以拱橋?yàn)橹黧w目標(biāo),設(shè)置單圓交叉的環(huán)繞航線一列,考慮隧道上方山體高度及無人機(jī)飛行安全性,航高設(shè)定120 m,補(bǔ)償航高為10 m,環(huán)繞半徑以橋面中心線外擴(kuò)60 m為宜,由此據(jù)式(2)計算航攝像片傾角為28°。公共區(qū)域選擇兩拱肋頂部側(cè)面位置,影像重疊度以60%為作業(yè)要求,據(jù)式(4)和式(5),計算所得各連接影像絕對航高Si與像片傾角θi參數(shù)如表3所示,共獲得連接影像12張。

環(huán)繞重疊率設(shè)置60%,環(huán)繞間重疊率為50%,在某航線規(guī)劃軟件中進(jìn)行參數(shù)設(shè)定后開始自動化影像采集,共采集影像156張。近景細(xì)節(jié)紋理采集依據(jù)1.1.2節(jié)所述理論進(jìn)行,距拱肋1 m分三層進(jìn)行采集,獲得高質(zhì)量近景影像3 512張。三維激光掃描儀依序在5個站點(diǎn)上進(jìn)行橋下數(shù)據(jù)采集。

表3 連接影像參數(shù)表Table 3 Connection image parameter table

3.3 數(shù)據(jù)處理

無人機(jī)航攝影像經(jīng)影像預(yù)處理、圖像特征點(diǎn)匹配、基于運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)的稀疏點(diǎn)云重建、基于CMVS-PMVS方法的密集點(diǎn)云重建后生成拱橋上部數(shù)據(jù),如圖7(a)所示;將三維激光掃描儀多站點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入SCENE軟件中進(jìn)行拼接、賦色,如圖7(b)所示;將拼接后的橋體下部點(diǎn)云與無人機(jī)航攝影像生成的點(diǎn)云進(jìn)行精準(zhǔn)配準(zhǔn)形成完整的拱橋點(diǎn)云數(shù)據(jù),如圖7(c)所示;最后將點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入Context Capture,通過控制點(diǎn)與檢查點(diǎn)的添加,不規(guī)則三角網(wǎng)的構(gòu)建、紋理自動映射生成最終的高精度實(shí)景三維模型,如圖7(d)所示。

圖7 無人機(jī)影像及三維激光數(shù)據(jù)處理結(jié)果圖Fig.7 UAV image and 3D laser data processing results

3.4 質(zhì)量評估

為驗(yàn)證無人機(jī)影像與三維激光掃描融合方法構(gòu)建實(shí)景三維模型的有效性,將其與單一利用無人機(jī)影像建模結(jié)果進(jìn)行對比分析。評估指標(biāo)分為精度與紋理完整性兩方面。

3.4.1 精度評價

目標(biāo)拱橋棱角分明,此種單體結(jié)構(gòu)建模和研究工作更注重本身的尺寸、結(jié)構(gòu)與紋理信息,因此精度評價選擇從絕對精度與相對精度兩方面評估以體現(xiàn)成果的價值。

(1) 絕對精度評價。實(shí)景三維模型絕對精度評價包括平面精度及高程精度兩方面。由5個檢查點(diǎn)的RTK實(shí)測絕對坐標(biāo)與模型量測坐標(biāo)差值據(jù)式(8)計算所得,精度計算結(jié)果如表4所示。

(8)

式(8)中:εs、εh分別為平面精度及高程精度,m;n為檢查點(diǎn)個數(shù);(Xi,Yi,Zi)與(Xj,Yj,Zj)分別為實(shí)測值與量測值經(jīng)緯度坐標(biāo)。

由單一無人機(jī)影像建模與融合建模方法相比,模型平面絕對精度提高約29.6%,高程絕對精度提高約38.8%,有效建立了絕對精度較高的實(shí)景三維模型。

(2)相對精度評價。拱橋相對精度依據(jù)22個檢測點(diǎn)計算了9個兩點(diǎn)距離值與12個高差值,同時量測單無人機(jī)影像建模與融合建模兩種建模方法所得實(shí)景三維模型對應(yīng)檢測點(diǎn)的距離值與高差值,相對精度計算結(jié)果如圖8所示,數(shù)據(jù)分析如表5所示。

由相對精度分析結(jié)果可知,在檢測點(diǎn)數(shù)據(jù)離散程度極為接近的情況下,融合建模的相對距離精度在(-0.02±0.03) m,高度差值在(0.03±0.02) m;單一利用無人機(jī)影像建模精度在(-0.03±0.03) m,高度差值在(0.04±0.02) m,表明融合三維激光掃描的建模方法相對精度表現(xiàn)較優(yōu);從兩種建模方法距離及高差數(shù)據(jù)橫向?qū)Ρ葋砜?兩種建模方法所得實(shí)景三維模型對距離的描述性較好,水平精度較高。

表4 絕對精度統(tǒng)計表Table 4 Absolute precision statistics table

圖8 檢查點(diǎn)相對精度Fig.8 Checkpoint relative accuracy

表5 拱橋建模方法數(shù)據(jù)對比分析Table 5 Comparison and analysis of arch bridge modeling method data

參考《城市三維建模技術(shù)規(guī)范》中對建筑細(xì)節(jié)層次(LOD標(biāo)準(zhǔn))的規(guī)定,平面尺寸及高程精度高于0.2 m即可判定為LOD4精細(xì)模型。融合建模精度遠(yuǎn)超0.2 m,鑒定拱橋精度等級為LOD4級別,滿足精細(xì)化建模指標(biāo)。

3.4.2 紋理完整性評價

圖9 融合建模與單一無人機(jī)影像建模方法對比Fig.9 Comparison of fusion modeling and single UAV image modeling methods

紋理完整性以拱橋錨頭、表面病害、橋底面等代表性節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行查看,如圖9所示。融合三維激光掃描點(diǎn)云的建模方法與單一利用無人機(jī)影像建模方法相比,結(jié)構(gòu)完整,消除了拱橋底部的大面積紋理缺失情況,如圖9(a)和圖9(b)所示;沒有出現(xiàn)橋墩與橋梁交叉節(jié)點(diǎn)粘連情況,如圖9(c)和圖9(d);結(jié)構(gòu)清晰真實(shí),表觀病害清晰識別、錨頭細(xì)節(jié)紋理完整,如圖9(e)和圖9(f)區(qū)域①、②、③所示;并由于設(shè)備協(xié)同作業(yè),沒有因作業(yè)時間過長而造成光線條件變化過大使得實(shí)景三維模型色調(diào)差異明顯。

為量化分析紋理完整性,將“完整”定義為實(shí)景三維模型不存在紋理缺失及與實(shí)體結(jié)構(gòu)不符的情況,以“完好率”指標(biāo)進(jìn)行表達(dá)[17],即不存在紋理缺失區(qū)域的面積單元占比率。將拱橋兩個立面,一個頂面,一個橋梁底面分別用均勻的平面網(wǎng)格劃分,如圖10所示,將每一個網(wǎng)格單元作為面積單元,估算各個單位面的完好率,取4個單位面的平均值作為整個拱橋?qū)嵕叭S模型的完整度。經(jīng)計算,單一利用無人機(jī)影像建模結(jié)果完好率為0.72,融合三維激光掃描建模結(jié)果完好率為0.95,后者極大提升了拱橋?qū)嵕叭S模型的完整性。

圖10 頂面均勻平面網(wǎng)格劃分示意圖Fig.10 Schematic diagram of uniform plane meshing on the top surface

4 結(jié)論

針對復(fù)雜高鐵拱橋精細(xì)化建模提出三維激光數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像融合的三維重建方法,由實(shí)驗(yàn)分析得出以下結(jié)論。

(1)無人機(jī)結(jié)合三維激光掃描儀的數(shù)據(jù)采集方式,解決了單一數(shù)據(jù)采集方式造成的地面近景數(shù)據(jù)采集效率低下以及密度不足或者目標(biāo)頂面紋理缺失的問題,數(shù)據(jù)獲取更為全面。

(2)從精度對比來看,融合三維激光掃描儀的建模方法相較于單一無人機(jī)建模方法生成的實(shí)景三維模型平面絕對精度提高約29.6%,高程絕對精度提高約38.8%,相對精度表現(xiàn)也略優(yōu)。

(3)從建模完整度來講,單一利用無人機(jī)影像建模結(jié)果完好率為0.72,融合三維激光掃描建模結(jié)果完好率為0.95,完整度提高約31.9%;融合三維激光掃描建模方法細(xì)節(jié)描述也更好。

(4)無人機(jī)與三維激光掃描數(shù)據(jù)融合的三維建模方法完成了對拱橋數(shù)據(jù)的完整精細(xì)化表達(dá),建立了幾何精度高、完整性好、紋理真實(shí)的拱橋?qū)嵕叭S模型,此種融合建模方法為類似底部脫空建筑精細(xì)化建模提供參考,具有較好的工程應(yīng)用價值。