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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的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：CN120070798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510106786.3，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的方法是由吴小飞;陈思杨;华维;杨蓝灏;刘荛加设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及提取三维建筑物轮廓技术领域，公开了面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的方法，实现了建筑物轮廓的高效提取和高质量网格的输出，为后续数值模拟提供了可靠的数据支持；有效解决了现有技术中建筑物轮廓提取精度不足、三维模型构建复杂、网格生成质量不高的问题；同时，本申请通过整合多种先进技术，构建了从影像处理到非结构网格生成的一体化流程，与传统固定网格相比，不仅能够准确反映城市地形和建筑物细节，具备更强的灵活性，还能有效减少计算资源的浪费，显著提升了数值模拟的精度和效率，为工业园区复杂环境下的污染情况精细化分析提供坚实的技术支持。

本发明授权面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的方法在权利要求书中公布了：1.面向工业园区模拟提取建筑物轮廓构建非结构网络的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据准备：基于ArcGISPro软件的底图天地图-影像数据分块导出工业园区所需区域高分辨率的tif影像，并进行数据预处理；数据预处理包括辐射定标和大气校正，以消除因传感器、光照条件和大气成分引起的辐射误差和干扰； S2、监督分类： 1样本选择与评估：根据地物的不同类别，分别设置感兴趣区，并计算训练样本的可分离性，任意两个参数的值在0到2.0之间，其中，该值大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8则需要编辑样本或者重新选择样本；若该值小于1，则将两类样本合成一类样本； 2支持向量机分类：利用ENVI5.3软件中的支持向量机分类方法进行监督分类，基于训练样本将卫星影像中的像素分成不同的类别； 3数据质量评估：分类完成后，利用混淆矩阵对分类精度和可靠性进行评价，通过计算总体精度和Kappa系数指标，确保分类结果满足需求，将最终的分类结果转换为矢量数据格式； S3、分类结果处理： 1数据分析：对结果进行最大值最小值分析，对由监督分类产生的一些图斑进行剔除或重新分类； 2数据简化：将原始影像和分类处理后的结果进行比较，利用ArcMap10.8软件的编辑功能对分类结果进行简化处理，删除错误分类的对象以及冗余属性； 3图形规范化：利用ArcMap10.8规范化地物的几何形状，修正边界的不规则部分或分类错误的区域； S4、数据整合与完善：合并分块处理后的矢量数据shpfile，形成研究区的整体建筑物轮廓图层；根据研究区的建筑物参数和高分辨率卫星影像信息，在合并后的图层属性中添加代表建筑物高度的字段，根据对应的经纬度坐标输入建筑物高度数据，确保建筑物空间信息的完整性，为后续的几何建模提供输入数据； S5、几何建模：调用预先编写的Python程序进行几何建模，使用fiona、collections和math库进行数据处理；其中，fiona用于读取地理信息，collections和math用于数学计算；该程序负责读取shpfile提取建筑物轮廓和高度信息，创建建筑对象，生成完整的几何图形文件，并设置建筑物初始网格为10m，供后续构建非结构网格使用； S6、构建非结构网格：使用GMSH软件读取几何图形文件，根据文件中的位置信息、要素分布和要素分辨率信息，构建对应的非结构网格。

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