Hög densitet punktmoln av urbana scener används för att identifiera objekt klasser som byggnader, vegetation, fordon, mark och vatten. Punktmolnsegmentering kan stödja klassificering och ytterligare funktionsextraktion under förutsättning att segmenten är logiska grupper av punkter som tillhör samma objektklass. En enda segmenteringsmetod ger vanligtvis inte en tillfredsställande segmentering för en mängd olika klasser. Detta papper undersöker kombinationen av olika segmentering och efterbehandlingsmetoder för att komma fram till användbara punktmoln segmenteringar. En egenskap som bygger på den normala vektorn och plattheten i ett punktområde används för att gruppera belamrade punkter i träd samt punkter på ytor i områden där utvinningen av plan inte var framgångsrik. I kombination med segmentsammanslagning och majoritetsfiltrering kan stora segment erhållas så att man kan härleda korrekta segmentfunktionsvärden. Resultaten presenteras och diskuteras för en 70 miljoner punktdatauppsättning över en del av Rotterdam.
Vosselman m.fl. REF kombinerar flera segmenteringsmetoder och efterbehandlingsmetoder för att uppnå användbara punktmolnsegmenteringar.
Point cloud segmentation for urban scene classification
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}