高精度三维数据往往因为体量巨大、数据标准不一、高保密性要求等，给数据的后期储存、处理、分析及展示造成巨大困扰。多源异构数据的客观存在性与数据无缝融合的困难性，为空间信息数据和业务过程中其他文件的有效管理与共享制造了诸多障碍。

随着数字孪生技术和数字化的发展，通过对多源矢量数据的搜集和积累，采用空间坐标转换、数据格式调整以及属性编码对应等方法，将多源、多尺度矢量空间数据集成在一起，完成空间位置、图形形状和属性内容的统一，对相关的数据进行修改和更新，最终达到了数据一致性处理的目的，实现了真正意义上的多源异构数据融合。

1、倾斜摄影静态单体化

实景三维倾斜摄影数据常用格式为OSGB，OSGB数据以瓦片的形式保存三维模型，三维模型被分为一个个瓦片（Tile），每一块数据包含若干层多细节层次（LOD）数据，由最精细一级开始，经过简化生成上一级LOD，最粗一级LOD保存为单个OSGB文件。每个OSGB瓦片文件都存储了模型的贴图和结构信息，结构信息以TIN（不规则三角网）形式存储。

倾斜摄影单体化是使用矢量区分割倾斜摄影数据中指定LOD级别的数据，得到单体化模型数据的功能。倾斜摄影静态单体化，通过用建筑物、道路等对应的矢量面，对倾斜摄影模型进行分割，将连续的三角面片网从物理上分割开，从而实现单体化。这种方式也可称之为“切割单体化”。

2、倾斜摄影动态单体化

动态单体化查询、添加多个矢量图层，设置单体化属性关联字段，可根据需求增删字段，关联对应矢量数据的属性字段。

 

3、物联感知数据与地理实体建立关联

以地理实体库为基础，通过地理实体关联多类型行业专题数据，将地理实体空间身份编码与业务专题编码建立连接，支持多层级地理实体之间、地理实体与行业专题数据之间的数据一体化关联，包括存储在DataStore中的非结构数据和IoT数据等。非结构数据如房屋产权信息、房屋户型图等；IoT物联网数据包括传感器数据、摄像头数据等。

4、二三维数据检查

根据实体数据成果质量检查相关规范，对实体对象的精度、空间、属性、拓扑等信息进行检查，并根据检查结果对模型实体空间、属性、纹理等信息进行编辑处理。如：检查规则配置工具、数据属性检查工具、数据空间检查工具、三维模型数据检查工具以及结果处理工具，实现二三维模型的自动检查和处理。

 

此外，为了解决这些挑战，研究者们提出了多种方法和技术。其中，以下几个方向尤其受到关注。

1、图像拼接技术

这种方法利用多张图片的重叠部分，通过特征匹配、相机标定、光束平差等技术，实现对输入图像的准确拼接，从而生成更大范围的图像。在此基础上，可以进一步使用三维重建算法，生成精细的三维模型。

2、激光雷达数据处理技术。激光雷达可以快速地获取目标物体的三维点云数据，但数据量巨大，且存在噪声。因此，如何有效地和其他数据源进行融合，并进行数据预处理和精度评估，是激光雷达数据处理技术的研究重点。

3、匹配和配准技术

在多源数据融合中，如何进行数据匹配和配准，是一个关键问题。传统的匹配方法往往依赖于特征点的提取和匹配，但这种方法有时会受到特征点分布不均、特征点数量不足等问题的影响。因此，研究者们也在探索其他更为鲁棒和精确的配准方法，如基于几何约束的配准、基于全局优化的配准等。

4、深度学习方法

深度学习方法已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。在多源异构数摆组合和三维模型重建中，深度学习也是一个有前景的研究方向。例如，可以使用深度学习方法进行目标检测和分割，然后将分割结果合到三维模型中，从而获得更为准确的三维模型。