在进行融合序列影像与激光点云数据的三维实景建模时，具体应用了哪些现代测绘数据处理技术？

在融合序列影像与激光点云数据进行三维实景建模的过程中，会应用多种现代测绘数据处理技术以确保模型的精确度和实用性。首先，激光点云数据的采集是建模的基础，通过激光扫描仪获取的数据需要经过预处理，包括点云清洗、滤波和校正，以去除噪声和误差，保证数据的准确性。例如，可以使用移动最小二乘法(MLS)来平滑点云，减少地形的粗糙度。

参考资源链接：[激光点云融合影像技术的三维实景建模方法](https://wenku.csdn.net/doc/3knvsz5mbs?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，为了融合序列影像，通常会采用基于特征的图像匹配算法，如尺度不变特征变换(SIFT)或加速鲁棒特征(ORB)等，这些算法能够识别出序列影像中的对应特征点，通过匹配这些点来估计影像间的几何变换关系。为了进一步增强点云数据的空间覆盖和细节信息，可以运用光流估计技术来跟踪序列影像中的运动目标，从而更准确地将影像数据与激光点云对应起来。

三维模型的构建是通过将处理过的点云数据进行空间配准和网格化实现的。这里可能会用到多视图几何中的三维重建算法，例如基于约束最小二乘法(CLM)或基于能量最小化的优化方法。通过这些方法可以实现从二维影像到三维空间的准确映射。

最后，三维模型的精度评估和优化是一个重要的步骤，通常需要进行实地验证或使用地面控制点(GCP)进行模型校正。此外，还会使用表面平滑、纹理映射等技术来优化模型的外观，提高其逼真度和可用性。

在实际应用中，这项技术可以帮助城市规划师、GIS专家或文化遗产保护专家进行更准确的地形分析、建筑信息建模(BIM)和历史遗迹的数字化保存。通过结合激光点云数据和序列影像，三维实景建模可以为上述领域提供更加丰富和精确的数据支持。

参考资源链接：[激光点云融合影像技术的三维实景建模方法](https://wenku.csdn.net/doc/3knvsz5mbs?spm=1055.2569.3001.10343)