大数据时代下,3D电子地图和地理信息系统在地理信息分析和城市计算等领域有着重要应用。但电子地图的构建成本高昂,尤其是作为重要地物对象的建筑物的3D建模,导致高精度的3D建筑物电子的获取具有较高的经济门槛。与此同时,随着地图区域的增大,建筑物三维重建的效率难以满足需求。为了解决地理信息系统建筑物三维重建成本高、效率低的问题,本文提出一种利用在线电子地图提供的建筑物图像数据,快速低成本进行建筑物3D建模的方法。主要完成了以下四部分工作:(1)通过在线电子地图开放平台渲染建筑物电子地图,并采用截图的方式分别获取2D和3D建筑物图像数据。对图像进行拆分、合并,保证图像内建筑物轮廓的完整性。(2)为通过2D建筑物图像数据获取建筑底边轮廓,首先,设计了复杂建筑物的拆分和合并算法用于复杂建筑物的处理。其次,采用图像的边缘检测和轮廓识别技术,从2D建筑物图像数据中识别建筑物底面轮廓。最后,设计角点检测和边缘平滑算法,消除建筑物底边轮廓边缘的躁点,只保留折点。(3)为通过3D建筑物图像数据计算建筑物高度,本文首先基于深度神经网络目标识别和实例分割技术,从3D建筑物图像数据中分割建筑物立面,计算建筑物像素高度。其次,采用简单神经网络建立了一个建筑物像素高度到米制高度的映射模型,计算建筑物米制高度。最后,提出一种被遮挡建筑物高度的计算方法。(4)基于以上的研究内容,以模块化的方式设计并实现了地理信息系统建筑物三维重建软件。本文对南京部分密集城区中22840个建筑物进行三维建模,采用高德地图和2m高精度电子地图作为基准数据,评估了区域内建筑物的建模精度。精度评估分为三部分:一,对建筑物模型的底边轮廓的面积误差和采样点偏移进行了评估;二,对建筑物模型的高度误差进行了评估;三,对误差产生的原因进行了分析。评估结果表明,基于图像处理的3D建筑物三维重建能够获得较高精度的建筑物几何尺寸数据。上述研究工作表明,本文提出的地理信息系统建筑物三维重建技术方案为低成本、高效率的大规模建筑物三维重建提供了一种有效手段。