Wichtige Linien, wie etwa konkave oder konvexe Kanten einer Gebäudefassade, können bei einer photogrammetrischen Objekterkennung verlorengehen. Um dies zu vermeiden und quasi‐planare 3D Fassaden automatisch und exakt zu rekonstruieren wird hierzu ein Satz von Algorithmen und Techniken vorgeschlagen. Darin sind enthalten: (1) eine Prozedur für Liniensegmentzuordnung, die den räumlichen Anforderungen einer 3D Szene genügt und auf “globaler Unabhängigkeit” und “lokaler Abhängigkeit” beruht; (2) einer Technik zur generalisierten, punktbasierten Bündelblockausgleichung, kombiniert mit räumlichen Linienbedingungen (in Form von virtuellen Beobachtungen), um die Fehlerfortpflanzung zu kontrollieren; und (3) den Methoden zur Wahrnehnumgsorganisation, Ebenenanpassung und Ebenenschnitten, die vorgeschlagen werden, um wichtige Linien, die konkave und konvexe Gebäudekanten darstellen zu erfassen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese neuen Algorithmen geeignet und anwendbar für die Erkennung und 3D Rekonstruktion sind. Es werden Empfehlungen für Erkennungsmethoden gegeben, in Abhängigkeit davon, ob vorab topologische Beziehungen bei den betrachteten Ebenen verfügbar sind oder nicht.