杨必胜，韩 旭，董 震

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉 430079

智慧城市建设、城市精细化管理、自然资源立体监测等国家重大战略对城市立体空间内人事物发生发展的全过程精细刻画、仿真建模、模拟预测等需求强烈，尤其对全域、全要素、实时、高质量的三维地理信息需求尤其迫切。长期以来，以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经远远不能满足多种应用需求[1]，迫切需要从以4D测绘产品(数字正射影像DOM、数字高程模型DEM、数字线划地图DLG、数字栅格地图DRG)为基础的信息化测绘走向智能化测绘，从而满足智慧社会、智慧城市等对高质量、精细化三维地理信息的紧迫需求。近年来，智能小卫星、低空无人机、地面移动三维扫描测量等对地对观测技术的创新发展快速提升了全空间、全时域的感知能力[2]，尤其是以点云为代表的三维数据获取能力，有力促进了三维地理信息快速提取的进步[3]。不同于自然地表空间要素，城市立体空间要素具有高度的复杂性、动态性、交错性和多态性，对三维精准提取城市立体空间地理信息要素提出了巨大挑战。点云作为矢量地图和影像数据后的一类独特的时空数据，已成为物理空间实体对象三维数字化结果的重要表达方式[4]。如何利用人工智能手段，高度提升点云的解译能力，实现城市地物目标的语义标识与三维精准提取成为亟待攻克的难题。

尽管目前一些研究者提出了诸多基于模型拟合或特征聚类的方法[5-6]，但是这些方法仅限于较为简单的实体目标，且对于具有弱泛化性的目标结构需要较多的先验知识。……