Ett av de största problemen vid behandling av LiDAR-data (Light Detection And Ranging) är dess enorma datavolym som orsakar mycket hög beräkningsbelastning vid hantering av stora områden med hög punkttäthet. En snabb och enkel algoritm baserad på skanningslinjeanalys föreslås för automatisk upptäckt av byggpunkter från LiDAR-data. Till en början utförs markklassificering/icke markklassificering för att filtrera bort markpunkterna. Douglas-Peucker algoritm används sedan för att segmentera avsökningslinjen i segmentobjekt baserat på höjdvariation. Dessa objekt klassificeras preliminärt i byggnader och vegetation baserat på lokal analys med hjälp av enkla regler. Äntligen används den regionala odlingsmetoden för att förbättra utvinningens kvalitet. Testdata från ISPRS-testprojektet om utvinning av stadsföremål, som innehåller många byggnader med komplexa takkonstruktioner, olika storlekar och olika höjder, används för att testa algoritmen. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen kan extrahera byggregioner effektivt.
I en annan studie föreslog Hu och Ye REF en Douglas-Peucker algoritm för segmentering av scanline till segmentobjekt baserat på höjdvariation och ställa in en enkel regelbaserad klassificering för att särskilja byggnad och icke-byggnad i utomhusmiljö.
A FAST AND SIMPLE METHOD OF BUILDING DETECTION FROM LIDAR DATA BASED ON SCAN LINE ANALYSIS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}