建筑物的三维重构是近年来空间信息技术领域的一个研究热点,构建完整的建筑物三维模型是“数字城市”、“数字地球”等众多虚拟平台构建和发展的重要前提和基础。为了更好地表达建筑物、增强建筑物模拟的认知效果,以获得建筑物完备的细节外观与结构,应进行建筑物几何结构的三维表达,构建出一个逼真的三维模型,用以克服二维表达方式存在的视觉认知不直观缺点。近年来,随着LiDAR激光点云扫测技术的发展,大规模建筑物点云数据可以通过各种方式便捷地获取,为进行建筑物点云重构研究打下了基础。本文针对已有建筑物LiDAR激光点云数据三维网格模型重构技术存在重构模型精度不高、建模过程复杂且耗时等问题,设计并构建基于语义规则的模型重构优化算法。算法实现了建筑物点云数据的网格模型重构,并在保持模型整体几何结构的基础上对输出的网格模型进行了优化处理。首先,利用LiDAR激光扫描系统的测量参数等信息,通过滤波器对初始密集点云数据进行滤波去噪,在保留点云数据完备细节几何结构的基础上,减轻后续的计算压力。再将滤波去噪后的点云数据通过配准算法拼接得到一个大规模建筑物场景的完备数据集。接着采用交互的方法将目标点云从整个点云数据集中提取出来,从而更准确地提取目标建筑物的点云数据。再采用基于贪婪投影三角化算法对数据预处理后的建筑物LiDAR点云数据进行重构,生成一个三角网格结构的初始建筑物模型。然后,在点云数据网格重构的基础上对初始构建的建筑物三角网格模型进行优化处理,优化处理操作主要包括规则墙面优化和交界区域优化。针对建筑物的规则墙面,先通过交互的方式为初始三角网格模型的每个规则墙面确定一个由三个正确点确定的语义约束面简称为规则面,将规则面与对应建筑物模型墙面的三角网格进行相交计算,再通过投影计算,与规则面相交的三角面片被投影到规则面上,进而完成基于规则面的不平整墙面的优化。针对具有规则线特征的交界区域,规则线交界区域优化以两个规则墙面的语义约束所构成的规则线约束为依据,通过将交界区域的三角面片依次进行三角形剖分、空间投影等计算,将规则线交界区域三角网格优化。针对具有规则曲面特征的交界区域,规则曲面交界区域优化以根据交界区域点云数据拟合出的规则曲面为依据,通过将交界区域的三角面片依次进行空间投影、三角形剖分等计算,将规则曲面交界区域三角网格优化。通过对不同建筑物点云数据的多次实验和结果对比分析,验证了本文方法的有效性。最后,将整个建筑物模型重构流程集成到所设计的系统中,完成对建筑物原始点云优化的整体过程,并添加了一些模型编辑的辅助功能,使整个建筑物模型重构系统更加完善。