Klassificeringen av urbana landskap i luftburna LiDAR-punktmoln är användbar i 3D-modellering och objektigenkänningsapplikationer i stadsmiljöer. I detta dokument inför vi ett klassificeringssystem med flera kategorier för att identifiera vatten, mark, tak och träd i luftburen LiDAR. Systemet är organiserat som en kaskad av binära klassificeringar, som var och en utför oövervakad region växer följt av övervakad, segmentvis klassificering. Kategorier med de mest diskriminerande egenskaperna, såsom vatten och mark, identifieras först och används som sammanhang för att identifiera mer komplexa kategorier, t.ex. träd. Vi använder 3D formanalys och region växer för att identifiera "planar" och "scatter" regioner som sannolikt motsvarar mark / tak respektive träd. Vi visar resultat på två urbana dataset, varav den större innehåller 200 miljoner LiDAR avkastning över 7km 2. Vi visar att våra mark-, tak- och trädsorterare, när de är utbildade på ett dataset, presterar bra på det andra datasetet.
Carlberg m.fl. REF organiserade en kaskad av binära klassiatorer som först identifierade vatten med hjälp av en regionväxande segmenteringsalgoritm och sedan tillämpade 3D-formanalys för klassificering av mark, byggnader och träd.
Classifying urban landscape in aerial LiDAR using 3D shape analysis
{'venue': '2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}