随着大型街景地图中三维几何模型重建的快速发展,纹理映射技术以其成本低、周期短等优点,逐渐成为三维城市建模的重要技术手段之一。当前大多在线地图City GML三维建筑物模型缺乏纹理信息,通过众源影像对City GML三维建筑物模型纹理映射,可直观地、全面地、动态地反映城市建筑物的变化特征更新,在一定程度上可弥补单一数据源摄影测量三维建模的不足,应用优势十分突出。相比利用无人机影像和激光雷达数据纹理映射,众源影像在拍摄的高度、方向、姿态、焦距等方面差异较大,且受来源广泛等影响,导致获取的影像存在数量巨大、多立面等问题。同时,由于众源影像具有纹理信息丰富这一优势,高自动化、快速提取对城市建筑物立面纹理更新十分重要。因此,众源影像纹理映射给可靠、高效、自动地数据处理提出了更高的要求,单一数据源纹理映射已无法满足三维重建的需要。本文旨在提高CityGML三维建筑物模型纹理映射的大众化、自动化程度和效率,从目标建筑物关联影像检索、遮挡检测、立面提取等方面展开研究。研究工作主要包括以下几点:（1）针对目标建筑物模型关联影像检索自动化程度低的问题,研究一种基于坐标属性信息与角度约束的建筑物相关众源影像检索和过滤的方法。该方法采用众源影像记录的坐标信息检索与目标建筑物各立面关联的影像,通过在线地图与目标建筑物对应检索关联侯选影像,并实现各立面关联影像查找,最后利用本文构建的点积计算公式过滤立面纹理变形和模糊的候选影像,从而更自动、可靠、高效的利用众源影像为建筑物模型各立面纹理映射提供纹理源。（2）针对复杂背景下的建筑物模型立面存在遮挡的问题,研究利用轻量化深度神经网络Nano Det目标检测模型检测车辆、行人等遮挡物,并结合伽马增强的可见光绿叶指数过滤植被,实现建筑物模型立面候选纹理智能化提取。同时,由于众源多视影像包含了建筑物各立面多重纹理信息,部分遮挡区域可采用多视图局部单应变换,对遮挡或模糊区域进行修补和影像质量改善,从而提高纹理映射三维建筑物模型立面纹理信息的完整度和清晰度。（3）针对众源多视影像建筑物立面因几何形状差异致使候选纹理混杂不相关纹理信息问题,研究联合纹理源点线多基元特征、几何变换单应矩阵和拓扑结构来构建建筑物模型立面纹理高质量映射方法。该方法通过多重单应矩阵约束提取点线共面特征来表征二维空间中多视面影像的目标立面纹理,结合几何拓扑结构定义立面初始四边形,并利用霍夫变换和迭代最小二乘法进一步优化立面角点位置,可有效提高建筑物立面检测的鲁棒性。实验表明,本文方法能基于众源影像在无影像外方位元素支持下实现建筑物纹理映射,即不受摄影测量纹理映射需要共线方程几何约束。此外,该方法能有效改善建筑物模型立面纹理的质量,去除局部纹理模糊和几何变形,适用于City GML三维建筑物模型纹理自动快速更新优化。