04王婷-单体化三维模型构建与场景效果美化.pdf

1、P1王婷超图软件平台产品线 中级培训工程师2025年9月17日单体化三维模型构建与场景效果美化P201 单体化三维模型构建02 场景效果美化P3单体化三维模型构建P4基于倾斜摄影三维模型构建建筑单体模型原始倾斜摄影三维模型LOD1.3建筑模型LOD2.0建筑模型LOD2.1建筑模型P5三维建筑模型细节层级(LOD)结构细节以简化体块模型为主，表达建筑物综合轮廓；高度拉伸到各自顶部增加了屋顶的基本几何形状，如简单的斜屋顶、平屋顶等在LOD2.0基础上，要求额外采集小型建筑附属结构，包括凸窗、大型墙体凹槽及外部烟道等纹理类型以简单颜色或无纹理的表面为主通用纹理/真实纹理通用纹理/真实纹理P6 以倾

2、斜摄影三维模型为基础，针对性构建LOD1.3、LOD2.0、LOD2.1 三个等级的单体建筑模型，形成适配多场景应用的模型体系。基于倾斜摄影三维模型构建建筑单体模型实战构建LOD1.3级建筑模型构建LOD2.0级建筑模型构建LOD2.1级建筑模型P7 数据基本情况基于倾斜摄影三维模型构建建筑单体模型实战原始倾斜摄影数据AOI功能面建模核心区域P8AI 驱动 LOD 1.3 建筑模型构建P9AI+倾斜摄影三维模型建立LOD1.3级建筑模型倾斜摄影三维模型数据生成DOMDOMAI模型解译感兴趣地物矢量数据提取高度具有高度属性的矢量线性拉伸LOD1.3级建筑模型需要进行AI模型解译环境配置P10AI

3、模型解译环境配置AI解译所需产品：SuperMap iObjects Python Environments 2025 for Windows(x64 GPU)SuperMap iObjects Python Machine Learning Resources 2025推荐计算机配置：CPU版本：内存16GB及以上 GPU版本：显存8GB及以上（若涉及模型训练，显存：10GB及以上）在计算机具有独立显卡的环境下推荐使用GPU进行运算分析P11配置机器学习资源包 解压机器学习资源包SuperMap iObjects Python Machine Learning Resources.zip后，

4、将其复制到SuperMap iDesktopX的根目录下 机器学习资源包目录 backbone:骨干网络 evaluation_model：示例模型 example:示例程序 example_data:示例数据 model:示例预训练模型 process_operator:机器学习算子 training_config:深度学习训练配置文件P12AI模型解译环境配置P13P14程序化建模构建 LOD 2.0 建筑模型P15程序化建模构建 LOD 2.0 建筑模型建筑矢量面进行分类和标识建筑矢量面（带高度）地块用地类型批量生成建筑三维模型随机或指定不同风格的建筑立面标识屋顶类型住宅，商业，厂房正面

5、、背面、侧面五种类型的屋顶样式P16屋顶类型如何标识？01若有DOM数据02若没有DOM数据使用“屋顶分类”工具，基于DOM数据自动识别屋顶类型AI加持识别屋顶程序自动指定屋顶类型程序化建模工具随机指定屋顶类型P17程序化构建LOD 2.0 建筑模型数据准备建模参数设置建筑模型生成必备数据：建筑矢量面数据，需要包含高度属性建议数据：带有用地类型信息的矢量面（AOI矢量面数据）视实际情况可选数据：重点区域矢量面数据 扫描二维码获取工具及配套的材质库P18程序化构建LOD 2.0 建筑模型n 资产路径：可使用工具附带的材质素材库的路径，也可自行提供n 使用性质：根据用地类型，选择对应的建筑类别，目

6、前支持Residential（住宅）；Commercial（商业）；Industrial（厂房）n 细节层次：标记哪些面对象建立更为复杂的精细模型n 屋顶样式：可程序随机生成，也可选择AI屋顶分类结果n 顶部附属物：在女儿墙和挑檐屋顶上添加附属物数据准备建模参数设置建筑模型生成P19P20程序化驱动 LOD 2.1 建筑模型构建P21程序化驱动 LOD 2.1 建筑模型构建倾斜摄影三维模型LOD2.1建筑模型生成DOMAI解译提取建筑物矢量面存量建筑物矢量面数据提取倾斜单体建筑AI纹理修复P22P23AI纹理修复解