Denna studie syftar till att införa nya metoder för klassificering av nyckelfunktioner (kraftledningar, pyloner och byggnader) som omfattar brukskorridorer med hjälp av luftburen LiDAR-data och modellering av kraftledningar i 3D-objektrum. Det föreslagna tillvägagångssättet utgår från PL scensegmentering med hjälp av Markov Random Field (MRF), som betonar rollerna för rumsliga sammanhang av linjära och plana funktioner som i en grafisk modell. MRF-klassifiern identifierar kraftledningsfunktioner från linjära funktioner som utvunnits från givna korridorscener. De icke-kraft linje objekt undersöks sedan i en plan yta för att sub-klassificera dem till byggnad och icke-byggnad klass. Baserat på klassificeringsresultaten genomförs exakt lokalisering av enskilda pyloner genom att undersöka en förkunskap om kontextuella relationer mellan kraftledning och pylon. När pylonlokaliseringen är genomförd identifieras en effektlinjes spännvidd, inom vilken kraftledningar modelleras med kattkurvamodeller i 3D. När en lokal kattkurvamodell har etablerats, sträcker sig denna första modell successivt till att fånga hela kraftledningar genom att anta modellhypoteser och verifiering. Modellparametrarna justeras med en stokastisk icke-linjär fyrkantig metod för att producera 3D-kraftledningsmodeller. En utvärdering av det föreslagna tillvägagångssättet görs över ett urbant PL-korridorområde som omfattar en komplex PL-scen.
REF använde klassificeringen Markov Random Field (MRF) för att separera objekt med linjära och planerare funktioner.
AUTOMATIC POWERLINE SCENE CLASSIFICATION AND RECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDAR DATA
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}