近年来,城市信息化建设经历了从数字化到智慧化的发展。三维重建技术作为底层技术之一,已广泛的应用于信息化建设的各个方面,如城市规划、室内导航、文物保护、虚拟现实/增强现实等。随着计算机技术、传感器技术的发展,三维点云成为继传统地理产业(GNSS与定位、GIS与空间分析、遥感)后的第四大领域,地理空间信息迎来了从二维到三维,由宏观到微观,由室外到室内的发展,对于建筑物室内空间应用提出了更高的要求。建筑物室内空间深层次应用依托于语义丰富的实体三维模型,这种模型创建主要以人工为主,耗时耗力。近年来,一些软件及方法提高了室内三维建模效率,但是仍需要大量人工干预,自动化程度低。传统的自动化建模方法如泊松曲面重建等一般局限生成三维网格模型。自动语义化三维建模主要面临着点云结构化及建筑规则、语义信息提取等难点,如何自动生成或尽量减少人工编辑以进行建筑物三维建模始终是具有挑战性的一个课题。本文在对前人的工作总结分析的基础上,针对基于点云的室内自动化语义三维建模开展研究,给出一种基于点云的室内语义三维模型自动生成方法。采用由整体到局部的思想,通过逐步分割提取建筑物室内的语义信息、几何信息等,并根据City GML标准进行室内语义三维模型的创建,为室内相关应用提供基础。主要结论包括:(1)基于点云的建筑物室内语义信息提取:层次化的大场景室内点云解析,包括建筑物室内组件(天花板、地板、墙体、门窗)提取以及室内空间的自动划分提取。其中通过先验知识约束进行天花板、地板、墙体点云的提取,通过改进扩展基于栅格图像的方法进行三维点云的空间划分提取及各空间的连通性判断,通过顾及空间关系约束的门窗提取算法进行室内门窗的提取。(2)基于点云的室内几何信息及拓扑信息提取:根据提取的室内组件点云进行室内几何参数估计主要包括:房间布局参数、门窗开口参数。同时构建房间与房间以及房间与其他建筑物组件(墙体、天花板、地板、门和窗户等)的关系。(3)根据提取的建筑物室内的语义信息、几何信息,依照City GML语义模型标准,将各种信息与City GML标准进行对应,以实现半自动化建筑物室内语义三维模型创建的目的。