Sammanfattning av denna webbsida: Detektion av byggnadsförändringar är viktigt för övervakning av stadsområden, katastrofbedömning och uppdatering av geodatabaser. 3D-information härledd från bild tät matchande eller luftburet ljusdetektion och spännvidd (LiDAR) är mycket effektiv för byggnad förändring detektion. Det är dock svårt att kombinera 3D-data från olika källor, och hittills har få studier fokuserat på att skapa förändringsdetektering med hjälp av både bilder och LiDAR-data. I denna studie föreslås en automatisk metod för att upptäcka byggnadsförändringar i stadsområden med hjälp av flygbilder och LiDAR-data. Först utförs tät bildmatchning för att erhålla täta punktmoln och sedan samregistrerade LiDAR-punktmoln med hjälp av den iterativa närmaste punktalgoritmen (ICP). De registrerade punktmolnen samplas vidare till en raster DSM (Digital Surface Models). I ett andra steg beräknas höjdskillnaden och likheten i gråskala som förändringsindikatorer och grafskärningsmetoden används för att bestämma förändringar med hänsyn till kontexturinformationen. Slutligen, de upptäckta resultaten förfinas genom att ta bort de icke-byggande förändringar, där en ny metod baserad på varians av normal riktning av LiDAR-punkter föreslås för att ta bort vegeterade områden för positiva byggnadsförändringar (nybygga eller högre) och nEGI (normalized Överdriven Grön Index) används för negativa byggnadsförändringar (demorös byggnad eller lägre). För att utvärdera den föreslagna metoden används ett testområde som täcker cirka 2,1 km 2 och som består av många olika typer av byggnader för försöket. Resultaten visar 93 % fullständighet med en noggrannhet på 90,2 % för positiva förändringar, medan 94 % fullständighet med en noggrannhet på 94,1 % för negativa förändringar, vilket visar den föreslagna metodens lovande resultat.
REF upptäckte byggnadsförändringar i föråldrade täta matchande punktmoln med hjälp av nya laserpunkter, vilket är den omvända inställningen med den som beaktas i detta papper.
Building Change Detection Using Old Aerial Images and New LiDAR Data
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}