Sammanfattning av denna webbsida: Automatisk extraktion av hustak från fjärranalysdata är viktigt för många tillämpningar, bland annat 3D citymodeling. I detta dokument föreslås en ny metod för automatisk segmentering av råa LIDAR-data (ljusdetektering och spännvidd). Med hjälp av markhöjden från en DEM (digital höjdmodell) delas de råa LIDAR-punkterna upp i två grupper. Den första gruppen innehåller de markpunkter som bildar en "byggnadsmask". Den andra gruppen innehåller icke-grundpunkter som samlas med hjälp av byggnadsmasken. Ett kluster av punkter representerar vanligtvis en enskild byggnad eller ett enskilt träd. Under segmenteringen utvinns de plana taksegmenten från varje klunga av punkter och förfinas med hjälp av regler, såsom coplanarity av punkter och deras lokalisering. Planer på träd tas bort med hjälp av information, såsom områdes- och punkthöjdsskillnad. Experimentella resultat på nio områden med sex olika datauppsättningar visar att den föreslagna metoden framgångsrikt kan avlägsna vegetation och erbjuder därför en hög framgångsgrad för detektering av byggnader (ca 90 % korrekthet och fullständighet) och extraktion av takplan (ca 80 % korrekthet och fullständighet), när LIDAR-punktens densitet är så låg som fyra punkter/m 2. Den föreslagna metoden kan därför utnyttjas i olika tillämpningar.
Ref tillämpade helt enkelt en höjdtröskel för att separera markpunkter och andra punkter än markpunkter.
Automatic Segmentation of Raw LIDAR Data for Extraction of Building Roofs
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}