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龙图腾网获悉南京国图信息产业有限公司申请的专利一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115482355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211150870.8，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法是由尹烁;阮婧;吉波;戚知晨设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法，主要步骤包括：建筑物轮廓及高度信息提取、建筑景观聚类分析、众源数据采集、AI智能解译分析、纹理信息空间关联映射、三维增强建模。本发明针对现有三维建模方法普遍存在的包括建模成本高、速度慢、还原度低在内的多个问题，设计了一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法，基于包括遥感影像、街景图片、OSM、POI在内的众源数据驱动，通过集成多个深度学习模块，自动化提取建筑物轮廓、高度与纹理信息，通过构建建筑面与纹理信息的空间映射关系，有效丰富建筑物细节层次，增强建筑物模型真实度与还原度，实现了LOD2级城市孪生三维地理场景的快速、自动化构建，能够显著降低城市级建筑模型构建成本、加快城市范围建筑物模型构建速率、兼顾LOD2级建筑物模型的纹理基本真实性，建筑物模型还原度精度可达85％。该技术发明对包括空间规划、自然资源、智慧城市在内的多个领域LOD2级城市建筑物模型展示中具有较好的应用价值。

本发明授权一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法在权利要求书中公布了：1.一种众源数据驱动的LOD2级城市建筑物模型增强建模方法，其特征在于：该方法利用遥感影像提取建筑面和高度信息，并综合多要素信息进行建筑面景观聚类，采集街景图片数据，训练建筑立面目标检测模型，自动预测建筑纹理信息，并构建建筑信息与建筑集群间的空间映射关系，实现城市范围LOD2级城市建筑物模型构建，满足模型多层次细节2级； 本方法包括如下步骤： 步骤1、建筑物轮廓与高度信息提取：构建深度学习影像分割模型，基于高分辨率遥感影像，自动提取建筑面及建筑阴影，并根据包括相邻性、方向一致性在内的多个原则匹配建筑面及其阴影；利用数学形态学表征建筑的空间结构特性，通过一系列形态学开操作和闭操作，优化建筑轮廓；基于太阳高度角与卫星高度角的关系，根据建筑阴影长度计算其对应建筑高度； 步骤2、建筑物景观聚类分析：综合建筑面轮廓几何特征、建筑空间关系和建筑真实纹理信息，通过基于道路和空间邻近性的建筑街区划分、基于自组织映射Self-OrganizingMappingSOM神经网络的建筑物特征聚类和基于兴趣点PointofInterestPOI语义信息的建筑聚类，实现相似建筑聚类，得到建筑聚类面； 步骤3、街景数据采集：基于众源数据的公共交通路网数据，按照固定间距提取道路点，并基于道路点空间信息获取其邻近范围内的街景数据； 步骤4、建筑类别智能解译分析：综合考虑包括不同区域特色、建筑风格、建筑用途、建筑密度在内的多个要素，以建筑结构、建筑涂料、部件分布为具体特征，构建建筑分类体系；依据该体系建设建筑样本库与纹理库；将建筑类型样本库数据输入深度学习卷积神经网络，训练建筑类型AI识别检测模型并进行精度评估；将步骤2获取的建模区域街景数据输入该模型，可自动预测图片中的建筑物及其类型； 步骤5、纹理信息空间映射：针对街景图片与建筑聚类面的空间位置，将街景图片与建筑聚类面进行关联，以建筑聚类面为单元，统计其建筑类型标签并按数量排序，并依据最高等级的建筑类型调取对应纹理，将纹理信息赋予对应建筑聚类面，完成建筑面与纹理信息的空间映射； 步骤6、三维增强建模：基于GIS桌面平台，根据建筑高度、结构与纹理信息，自动生成建筑物三维模型，快速实现LOD2级城市三维增强建模。

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