The reconstruction of level-of-detail 2 (LOD-2) buildings has drawn considerable attention over the past two decades. Since completely automatic reconstruction approaches still face many difficulties in industry solutions, efficient and robust interactive modeling tools are of huge demand. This paper proposes an interactive LOD-2 modeling approach that can generate boundary-precise and topology-correct building models efficiently from Digital Surface Model (DSM) and Digital Orthophoto Map (DOM) data. Click-based saliency segmentation is first adopted to extract the outline of building primitives, where both photometric and geometric information are unified. Those outlines decompose the complex-shaped buildings into predefined primitive types. The primitives are then further enriched with other semantic key points, which are essential for inferring the primitives’ shapes and positions. Finally, the models can be built based on the constructive solid geometry and assembly of partial primitives into complex buildings. The order of the primitives can be irrelevant, and the sketches and semantic key points do not necessarily be perfect. Users only need very few and simple operators to generate the integral models, mostly several clicks on a 2D platform. Experimental results on various dataset demonstrate the proposed approach can minimize the amount of interaction while maintaining the ability to deal with various roof types. The integral model quality indices at pixel and object level achieve the precision of 92.3% and 82.5%, accordingly.

在过去的二十年中，详细级别2（LOD-2）建筑物的重建引起了相当大的关注。由于全自动重建方法在行业解决方案中仍然面临许多困难，因此对高效，强大的交互式建模工具有巨大的需求。本文提出了一种交互式LOD-2建模方法，该方法可以从数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）数据高效地生成边界精确和拓扑正确的建筑模型。首先采用基于点击的显着性分割来提取建筑图元的轮廓，其中光度和几何信息是统一的。这些轮廓将复杂形状的建筑物分解为预定义的原始类型。然后，这些原语会进一步充实其他语义关键点，这对于推断基元的形状和位置至关重要。最后，可以基于构造性实体几何以及将部分图元组装成复杂建筑物的模型来构建模型。基元的顺序可能无关紧要，并且草图和语义关键点不一定是完美的。用户只需要很少和简单的运算符即可生成积分模型，大多数情况下是在2D平台上单击几下即可。在各种数据集上的实验结果表明，所提出的方法可以在保持处理各种屋顶类型的能力的同时，将交互作用最小化。像素和对象级别的积分模型质量指标分别达到92.3％和82.5％的精度。可以基于构造性实体几何以及将部分图元组装成复杂建筑物的模型来构建模型。基元的顺序可能无关紧要，并且草图和语义关键点不一定是完美的。用户只需要很少和简单的运算符即可生成积分模型，大多数情况下是在2D平台上单击几下即可。在各种数据集上的实验结果表明，该方法可以在保持处理各种屋顶类型的能力的同时，最大程度地减少交互作用。像素和对象级别的积分模型质量指标分别达到92.3％和82.5％的精度。可以基于构造性实体几何以及将部分图元组装成复杂建筑物的模型来构建模型。基元的顺序可能无关紧要，并且草图和语义关键点不一定是完美的。用户只需要很少和简单的运算符即可生成积分模型，大多数情况下是在2D平台上单击几下即可。在各种数据集上的实验结果表明，该方法可以在保持处理各种屋顶类型的能力的同时，最大程度地减少交互作用。像素和对象级别的积分模型质量指标分别达到92.3％和82.5％的精度。用户只需要很少和简单的运算符即可生成积分模型，大多数情况下是在2D平台上单击几下即可。在各种数据集上的实验结果表明，该方法可以在保持处理各种屋顶类型的能力的同时，最大程度地减少交互作用。像素和对象级别的积分模型质量指标分别达到92.3％和82.5％的精度。用户只需要很少和简单的运算符即可生成积分模型，大多数情况下是在2D平台上单击几下即可。在各种数据集上的实验结果表明，该方法可以在保持处理各种屋顶类型的能力的同时，最大程度地减少交互作用。像素和对象级别的积分模型质量指标分别达到92.3％和82.5％的精度。