目前模型單體化的主要方式分為邏輯單體化和物理單體化兩種方式。其中，邏輯單體化是指矢量化已有的道路面、房屋面等二維數據，通過與三維模型進行疊加、高亮顯示，并通過矢量面進行屬性信息掛接，從而實現單體化。物理單體化是指通過三維重建的方式將地面、建筑、道路即城市不見形成一個可被選中分離的實體，可以附加屬性，可以實現查詢統計、分析等功能。

1. 物理單體化

建筑物是城市三維模型中數量最多、最密集、最重要的數據，主要特點是形狀規則。轉角多為直角，高程突變明顯；整體位于地面表面之上，主要分布在道路的兩側；墻體一般垂直于地面，多為規則矩形或曲面。基于建筑物的特點，才去自動提取的滴露主要為：先提取建筑物基底是兩面，再對建筑體單體化。

建筑物基底矢量面提取主要包括矢量采集、屋檐糾正及多角度檢查3部分。矢量采集的同時，直接根據傾斜影像進行屋檐改正，還可參考垂直輔助線進行多角度檢查、修改，減少了外業工作量。在模型單體化制作時，先對建筑直角化進行處理，隨后在保證建筑各種結構咬合的同時，避免出現面與面之間出現穿插、與主體分離的現象。

2. 邏輯單體化

以真正射影像為數據源，在真正射影像上進行各類要素的矢量化處理，提取DLG數據，將對應矢量文件疊加在實景三維模型，從而完成對實景三維模型數據的切割。最后，對DEM、DOM、DLG、單體化的三維模型及相關屬性信息進行整合管理，實現模型數據管理、屬性查詢和空間分析等功能。三維模型單體化流程如下：

（1）DEM數據生成。

根據已有的DSM數據，進行等高線反衍處理，隨后設置等高線閾值，刪除房屋等建筑，生成DEM數據。

（2）DLG數據提取。

對TDOM數據進行矢量化，按照分類要求，對建筑、交通等其他要素進行矢量采集，生成DLG數據。為保證單體化建筑模型不會產生“半間房”的錯誤，對生成DLG數據進行小范圍的緩沖區生成。

（3）地形數據提取。

對生成的DEM、TDOM等數據進行梳理，裁剪無效區域的影像，建立金字塔信息，輸出地形數據。

（4）單體化模型構建。

以步驟（3）生成的地形數據為條件，將步驟（2）生成的矢量DLG數據疊加到實景三維模型上，判斷是兩面內縮包含的三角網范圍，用半透明顏色貼合范圍內三角網，生成單體化模型，并建立金字塔信息。最后對生成的地形數據、單體化模型，DLG數據及屬性數據進行整合，實現各數據類型的統一管理及智慧城市需要的屬性查詢和空間分析功能。