Vi föreslår en ny byggnad detektering och beskrivning algoritm för lidar data och fotogrammetrisk bild med hjälp av riktade histogram, uppdelning och sammanslagning segment, och linjesegment matchning. Under de senaste åren har det ökande behovet av exakta tredimensionella (3D) data från stadsområden och deras kontinuerliga uppdatering lett till forskningsinsatser som syftar till att utveckla automatiska eller åtminstone halvautomatiska verktyg för insamling av sådana data. För att uppfylla de nya kraven krävs mer automatiserade metoder som ger korrekt geoinformation för att hålla kostnaderna inom rimliga gränser. Med sina höga pulsfrekvenser, ljusdetektering och räckvidd (lidar) är en mycket värdefull datakälla för produktion av geo-information. Därför spelar lidar en viktig roll både för automatiseringen av byggnadsdetektering och skapandet av 3D topografiska databaser. Tidiga forskare använde i allmänhet tre typer av metoder för att upptäcka och rekonstruera byggnader från lidar data och fotogrammetri. Den första tekniken är att använda endast lidar data, eftersom fotogrammetri i regionen som motsvarar regionen av lidar data kanske omöjligt att få. Flera försök har gjorts att upptäcka byggregioner från lidardata. Uppgiften har lösts genom klassificering av lidarpunkterna beroende på om de tillhör barjord, byggnader eller andra objektklasser. Morfologiska öppningsfilter används för att bestämma en digital terrainmodell (DTM) som kan extraheras genom att subtrahera objektpunkter från den digitala ytmodellen (DSM). Genom att tillämpa höjdtrösklar på den normaliserade DSM erhålls en inledande byggnadsregion. Denna ursprungliga klassificering måste förbättras för att avlägsna vegetationsregioner. I Brunn och Weidner (1997) Den andra typen av metod är att använda 2D- eller 3D-information från fotogrammetriska bilder. Tidiga forskare försökte utvinna objekt-mark separation, men det är svårt att skilja bygggränser från andra distraherande linjer, såsom väggränser, genom att använda endast perceptuell information såsom parallella linjer och rätvinkliga hörn. Därför används annan information för byggnadsextrahering. Den mest anmärkningsvärda är djup information från stereo av flera bilder (Sun et al., 2005). Kim och Nevatia (2004) föreslog en metod som automatiskt konstruerar beskrivningen av komplexa byggnader från flera bilder. Den största svårigheten med att använda stereoinformation är att även om räckvidd data kan genereras från stereoanalys, dess kvalitet är inte tillräckligt bra för att generera byggnadshypoteser direkt, eftersom taken i många byggnader saknar tillräcklig struktur för stereo bearbetning. Dessutom gör närbelägna träd av liknande höjd användningen av sådana intervalldata svårt. Den tredje typen av metoder använder både lidardata och fotogrammetriska bilder. Eftersom var och en av de fotogrammetriska bilderna har unika fördelar och nackdelar med att rekonstruera byggnadsytor, kan fördelarna med den ena metoden kompensera för nackdelar med den andra metoden, vilket gör det naturligt att kombinera de två metoderna. Mer specifikt kan intensitets- och höjdinformation i lidardata användas med struktur- och gränsinformation i fotogrammetriska bilder för att förbättra noggrannheten. Shenk och Csatho (2002) föreslog en funktionsbaserad fusion av lidardata och digitala flygbilder för att få en bättre ytbeskrivning än vad som skulle kunna uppnås genom att endast använda en av dessa datakällor. Habib m.fl. (2005) föreslog en metod baserad på registrering av fotogrammetriska bilder och lidardata med linjära egenskaper. Sohn och Dowman (2003)
REF extraherar initiala byggregioner från punktmolnen och sammanfogar dem med de regioner som är segmenterade från bilder för att nå grova takkanter.
Fusion of Lidar and Imagery for Reliable Building Extraction
{'venue': None, 'journal': 'Photogrammetric Engineering and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geography']}