三维激光扫描技术在历史建筑修复测绘中的数据处理与建模

0 引言

历史建筑修复需以精准测绘数据为基础，其构件老化、形态复杂等特性，对测绘的精细化、完整性提出极高要求，传统测绘技术易遗漏细节且精度有限，难以满足修复方案制定与实施需求。三维激光扫描技术凭借快速、高精度、非接触式的优势，能全面捕获历史建筑的三维空间信息，为修复测绘提供核心数据支撑。而数据处理的科学性与建模的准确性，直接决定测绘成果能否有效服务于修复工作——高质量的数据处理可剔除干扰信息、保障数据精度，合理建模能直观呈现建筑原貌与病害特征。因此，研究三维激光扫描技术在历史建筑修复测绘中的数据处理与建模方法，对提升修复工作科学性、保护历史建筑价值具有重要意义。

1 历史建筑修复测绘的三维激光扫描数据处理体系

1.1 点云数据预处理：去噪、配准与坐标转换方法

点云数据预处理是保障历史建筑修复测绘精度的基础环节，需分步骤开展去噪、配准与坐标转换工作。去噪阶段针对扫描过程中因环境干扰（如光线反射、遮挡物）产生的冗余点、孤立点，采用统计滤波法剔除离散噪声点，结合半径滤波法清除局部密集干扰点，同时保留雕花、斗拱等关键细节点云，避免历史信息丢失。配准环节通过选取建筑立面转角、柱础中心点等特征明显的公共靶点，采用 ICP 算法实现多站扫描点云的精准拼接，消除扫描视角差异导致的拼接误差，确保整体点云模型的连续性。坐标转换则需将扫描获取的相对坐标，通过联测历史建筑周边已知大地控制点，采用七参数转换法转换为地方坐标系，为后续修复设计与施工提供统一坐标基准。

1.2 特征提取与数据精简：历史建筑细节信息的保留策略

特征提取与数据精简需在压缩数据量、提升处理效率的同时，最大限度保留历史建筑的细节信息。特征提取阶段借助点云分割算法，将点云按建筑结构（如墙体、梁架、门窗）与装饰构件（如浮雕、彩绘边框）进行分类，通过提取构件的边缘线、轮廓曲面等几何特征，建立特征数据库，为后续建模与修复分析提供精准依据。数据精简环节采用自适应精简策略，对墙面、地面等平缓区域采用较高精简率，通过均匀采样减少冗余点；对雕花、纹饰等细节密集区域采用低精简率，结合曲率采样法保留形态特征明显的点云，确保精简后的数据既满足计算机处理效率需求，又能完整还原历史建筑的构造与装饰细节，避免因过度精简导致修复关键信息缺失。

1.3 数据质量检核：精度验证与误差控制标准

数据质量检核需建立多维度的精度验证与误差控制标准，确保处理后的数据符合历史建筑修复测绘要求。精度验证方面，通过选取历史建筑上已标定的特征点（如门窗洞口尺寸控制点、构件交接中心点），对比点云数据计算的坐标与实地测量的坐标，计算平面位置误差与高程误差，要求单点误差不超过 3mm ，满足修复测绘的高精度需求；同时采用点云重叠区域的距离偏差分析，验证多站配准后的整体一致性，确保重叠区域偏差小于 2mm 。误差控制标准需覆盖数据处理全流程，明确去噪后噪声点残留率不超过 0.5% ，配准后的整体点位中误差不大于 5mm ，坐标转换后的残差控制在 1mm 以内，通过严格的质量检核环节，为后续三维建模与修复方案制定提供可靠的数据支撑[1]。

2 历史建筑修复导向的三维建模技术与优化

2.1 基于点云数据的几何模型构建流程基于点云数据构建历史建筑几何模型需遵循修复导向的技术流程，首先导入预处理后的高精度点云数据，借助专业建模软件（如Geomagic、Revit）对建筑整体结构进行分区划分，优先构建墙体、梁柱、屋顶等核心承重结构的基础几何框架，确保模型与建筑实际空间尺寸一致。随后针对斗拱、雕花、浮雕等特色装饰构件，采用精细建模方式，通过点云数据的密集采样点还原构件的曲面形态与细节纹理，避免因简化建模导致历史信息丢失。建模过程中需实时对照原始测绘照片与现场记录，对模型结构进行反复校准，确保几何模型既能精准反映建筑现状，又能为后续修复方案的尺寸标注、构件替换设计提供可靠的空间参考依据[2]。

2.2 历史建筑纹理映射与细节还原技术

历史建筑纹理映射需注重真实性与完整性，先通过高清相机采集建筑表面纹理图像，涵盖墙面材质、彩绘图案、砖石肌理等细节，采集时确保图像光照均匀、无明显畸变，为纹理映射提供高质量素材。随后在建模软件中建立纹理坐标与几何模型的对应关系，采用投影映射技术将纹理精准贴合至模型表面，针对曲面构件或复杂装饰区域，通过分割纹理图像、多次映射拼接的方式，避免纹理拉伸或变形。对于因风化、破损导致纹理缺失的区域，结合历史档案与同类建筑特征进行合理补绘，补绘部分需与原始纹理在风格、色彩上保持一致，确保模型细节还原度满足修复需求，直观呈现历史建筑的原始风貌与艺术特征[3]。

2.3 模型与修复设计的协同适配：参数化调整与信息集成

为实现模型与修复设计的协同适配，需采用参数化建模技术，将建筑构件的尺寸、材质、病害信息等设置为可调整参数，当修复方案涉及构件尺寸修改或材质替换时，可通过调整参数快速更新模型，无需重新构建，提升设计效率。同时将修复设计信息（如病害修复范围、加固方案、材料选型）集成至三维模型中，通过颜色标注、图层分类等方式，清晰展示修复部位与未修复部位的区别，便于设计人员、施工团队与文物保护专家直观沟通。此外，支持模型与修复施工图纸的联动更新，确保模型信息与施工方案保持一致，为历史建筑修复的方案论证、施工指导与质量验收提供一体化的数字化支撑。

3 结语

本研究聚焦三维激光扫描技术在历史建筑修复测绘中的数据处理与建模，构建了涵盖点云预处理、特征提取、质量检核的数据处理体系，形成了几何建模、纹理映射、设计协同适配的建模技术路径，为解决历史建筑修复测绘中细节缺失、精度不足、模型与设计脱节等问题提供了系统性方案。该方案能精准捕获历史建筑空间信息与风貌特征，有效支撑修复方案的科学制定与实施，对提升历史建筑修复质量、保护文化遗产价值具有重要实践意义。但研究在极端破损建筑的点云补全与复杂装饰构件的精细建模上仍有优化空间，未来可结合AI 点云修复技术与BIM 深度融合，进一步提升数据处理效率与模型应用价值，更好适配历史建筑数字化保护需求。

参考文献：

[1]徐晶鑫.基于三维激光扫描的建筑立面测绘与三维模型构建技术[J].科技创新与应用，2025，15（2）：189-192.

[2]潘遵强.三维激光扫描技术在异形建筑表面积测绘中的应用研究[J].灯与照明，2025，49（2）：136-138.

[3]叶正真.激光扫描技术在高层建筑物测绘建模设计中的应用研究[J].科技资讯，2025，23（12）：120-122.