利用存量矢量進(jìn)行白模的構(gòu)建是目前多數(shù)用戶采用的主要手段。方案基于作業(yè)區(qū)域已完成的二維矢量成果，通過指定建筑最高點(diǎn)、地坪高程完成體塊模型構(gòu)建，并利用三維模型代碼字段約束，將歸屬于同一棟建構(gòu)筑物的模型體塊進(jìn)行合并，從而完成參數(shù)化LOD1.3自動(dòng)構(gòu)建。

頂高、底高、輪廓建筑構(gòu)建

分層分戶自動(dòng)構(gòu)建

若作業(yè)區(qū)域擁有已完成的高精度三維模型，方案在保證其特征和信息的準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，通過模型簡化算法，優(yōu)化不必要的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，并支持分布式計(jì)算方法，實(shí)現(xiàn)海量單體模型向LOD1.3級模型高效率轉(zhuǎn)化。

平頂簡化

坡屋頂簡化

針對作業(yè)區(qū)域無存量數(shù)據(jù)可用的情況，可基于衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像、點(diǎn)云、Mesh、柵格等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行二三維一體化采集，同步生成矢量和LOD1.3級模型成果。

基于方案的多視角二維AI能力，可對衛(wèi)星圖像進(jìn)行自動(dòng)分類，進(jìn)而智能提取的建筑矢量數(shù)據(jù)，大幅減少人工投入。

基于衛(wèi)星影像智能提取矢量

基于方案的深度學(xué)習(xí)能力，可對點(diǎn)云中的建筑物進(jìn)行智能識別和分類，根據(jù)分類結(jié)果對建筑物進(jìn)行矢量化處理，并支持對提取的矢量輪廓進(jìn)行正則化提升，以形成精準(zhǔn)的矢量成果。

基于點(diǎn)云智能提取矢量

提供針對多源數(shù)據(jù)的測圖功能，如衛(wèi)星影像和航空影像的立體測圖、三維測圖、點(diǎn)云測圖等，采集建（筑）物基底面和測量建（構(gòu)）筑物高度，從而構(gòu)建建（構(gòu)）筑物體塊三維模型。

衛(wèi)星影像立體采集

方案提供LOD1.3模型多種紋理掛接方法，既可利用通用紋理庫的材質(zhì)復(fù)用以保證作業(yè)效率，又可滿足不同層高和結(jié)構(gòu)的建筑細(xì)節(jié)紋理合理、色調(diào)一致的要求。

通過內(nèi)置紋理庫，提供紋理合成展開視圖，讓同一材質(zhì)方案針對不同建筑貼圖分布更合理，在保證紋理最小數(shù)據(jù)體積同時(shí)，告別半窗、窗戶間距不均勻、建筑無門等問題。

基于實(shí)景三維模型提取建筑立面語義圖像信息，通過AI算法，對材質(zhì)庫紋理進(jìn)行對比分析、過濾和匹配，實(shí)現(xiàn)對LOD1.3模型與實(shí)現(xiàn)風(fēng)格相似新貼圖的自動(dòng)化合成；對存在遮擋、破損、缺失等建筑紋理進(jìn)行自動(dòng)識別和特征補(bǔ)全，確保建筑模型紋理細(xì)節(jié)的真實(shí)性、合理性。

配備圖像智能計(jì)算算法，對遮擋紋理圖像內(nèi)容進(jìn)行識別，并自動(dòng)解譯進(jìn)行智能填充；同時(shí)，利用多張影像融合貼圖，批量解決紋理遮擋錯(cuò)誤問題，實(shí)現(xiàn)城市白模的紋理自動(dòng)映射、智能貼圖。

根據(jù)技術(shù)規(guī)定，L0D1.3模型需采集的屬性共有21項(xiàng)，其中11項(xiàng)為必填字段。方案提供對存量數(shù)據(jù)屬性的自動(dòng)抽取、外部文件（如shp或excle）掛接等手段，實(shí)現(xiàn)模型的屬性的賦值，并提供屬性批量增刪、拼接、復(fù)制等工具，用以對屬性進(jìn)行快速更新。

根據(jù)技術(shù)規(guī)定城市白模成果規(guī)范要求，針對成果二維圖元、三維圖元、實(shí)體屬性數(shù)據(jù)，方案提供基礎(chǔ)檢查、矢量拓?fù)錂z查、模型拓?fù)錂z查、屬性檢查、邏輯一致性檢查、實(shí)體完整性檢查等多種質(zhì)檢手段，可輸出多種質(zhì)檢成果，并能夠快速定位問題點(diǎn)，指導(dǎo)生產(chǎn)端進(jìn)行數(shù)據(jù)再編輯、修正。