Med de ökande punkttätheterna från flygburna laserskannrar (ALS) ökar också kraven på härledda produkter. En viktig tillämpning av ALS-data är att tillhandahålla indata för 3D-stadsmodeller. Modellering av takytor, (3D) väg- och terrängytor kan delvis ske på ett automatiserat sätt, även om många sådana metoder fortfarande befinner sig i ett utvecklingsstadium. Problemen i den automatiska byggnadsrekonstruktionen ligger i det dynamiska området mellan antaganden och verklighet. Inte alla objekt i datan visas som algoritmen förväntar sig. Utmaningar är att upptäcka områden som inte kan rekonstrueras automatiskt. Detta dokument beskriver vårt bidrag till byggnadsrekonstruktionen genom att föreslå en målbaserad grafmatchningsmetod som kan hantera både kompletta och ofullständiga laserdata. Matchresultat beskriver vilka målobjekt som visas topologiskt i datan. Fullständiga matchresultat kan rekonstrueras på ett automatiserat sätt. Kvalitetsparametrar lagrar information om hur modellen passar in i dataunderlaget och vilka data som inte har använts. Områden där laserdata endast delvis överensstämmer med målobjekt upptäcks automatiskt. Fyra datauppsättningar analyseras för att beskriva kvaliteten på de automatiskt rekonstruerade taken, och för att peka på orsakerna till varför segment utelämnas från den automatiska återuppbyggnaden. Skälen till varför dessa områden utelämnas inkluderar brist på datainformation och begränsningar av våra ursprungliga målobjekt. Potentiell förbättring av vårt tillvägagångssätt är att inkludera sannolikhetsfunktioner i förekomsten av topologiska relationer.
Oude Elberink och Vosselman REF föreslog en målbaserad grafmatchningsmetod som kan hantera både kompletta och ofullständiga laserdata.
Building Reconstruction by Target Based Graph Matching on Incomplete Laser Data: Analysis and Limitations
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}