I detta arbete föreslås en ny metod för detektering av byggnader från bi-temporella tätmatchande punktmoln och flygbilder för att ta itu med två stora problem, nämligen ett robust förvärv av de ändrade objekten ovan jord och automatisk klassificering av ändrade objekt till byggnader eller icke-byggnader. För förvärv av ändrade föremål ovan jord omvandlas förändringsdetekteringsproblemet till en binär klassificering, där det ändrade området ovan jord betraktas som förgrund och det andra området som bakgrund. För de rutnätade punkterna för varje period, graf skär algoritmen antas för att klassificera punkterna i förgrund och bakgrund, följt av den region-växande algoritmen för att bilda kandidat ändrade byggobjekt. En ny strukturell egenskap som extraherades från flygbilder är konstruerad för att klassificera kandidaten ändrade byggnadsobjekt till byggnader och icke-byggnader. De ändrade byggnadsobjekten klassificeras vidare som "nybyggda", "taller", "demolished" och "lägre" genom att kombinera klassificeringen och de digitala ytmodellerna för två perioder. Slutligen används tre typiska områden från en stor datauppsättning för att validera den föreslagna metoden. Ett stort antal experiment visar hur effektiv den föreslagna algoritmen är.
De ändrade byggobjekten klassificerades sedan ytterligare som nybyggda, högre, rivna och lägre genom att kombinera klassikerna och de digitala ytmodellerna från de två perioderna REF.
Building Change Detection from Bi-Temporal Dense-Matching Point Clouds and Aerial Images
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}