三维实景建模中常见的数据处理方法和技巧包括以下几个方面：

数据预处理：在进行三维实景建模之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、坐标配准等。这些处理可以确保数据的质量和准确性，为后续建模提供可靠的数据基础。

图像配准：图像配准是将不同来源、不同角度的图像融合到一起的关键技术。通过图像配准，可以将多幅图像叠加在一起，形成一个完整的三维场景。

特征提取：特征提取是从图像中提取关键特征点的技术。这些特征点可以包括边缘、角点等，用于后续的三维重建。

三维重建：三维重建是根据特征提取的结果，通过算法将二维图像转化为三维模型的过程。在这个过程中，需要用到各种三维几何算法和纹理映射技术，以确保重建出的模型与实际场景相符合。

纹理映射：纹理映射是将真实世界的纹理信息映射到三维模型表面的技术。这个过程需要考虑到纹理的分辨率、映射的方式以及光照等因素，以确保纹理与模型之间的连续性和真实性。

模型优化：模型优化是对重建出的三维模型进行简化和优化的过程。这个过程可以减少模型的复杂度，提高渲染速度，同时还可以确保模型的质量和细节程度。

动态更新：动态更新是指对三维实景模型进行实时更新和修正的过程。这个过程需要考虑数据的实时性和准确性，以便对模型进行及时更新和修正。

总的来说，三维实景建模是一个复杂的过程，需要综合考虑数据处理、算法应用和实际应用等多个方面。通过不断优化和改进数据处理方法和技巧，可以提高建模的效率和精度，为数字孪生城市建设等领域提供更加可靠的技术支持。

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