Detta papper presenterar en ny segmentering teknik för LIDAR punktmoln data för automatisk extraktion av byggnad tak flygplan. Med hjälp av markhöjden från en DEM (Digital Elevation Model) är de råa LIDAR-punkterna uppdelade i två grupper: mark- och markpunkter. Markpunkterna används för att generera en 'byggnadsmask' där de svarta områdena representerar marken där det inte finns någon laseravkastning under en viss höjd. De icke-jordiska punkterna är segmenterade för att extrahera de plana taksegmenten. För det första är byggnadens mask uppdelad i små rutnätsceller. De celler som innehåller de svarta pixlarna är grupperade så att varje kluster representerar en enskild byggnad eller ett enskilt träd. För det andra är de icke-grundläggande punkterna inom ett kluster segmenterade på grundval av deras samplanaritet och grannförbindelser. För det tredje förfinas planarsegmenten genom ett regelbaserat förfarande som ger de gemensamma punkterna för planarsegmenten till lämpliga segment. Slutligen tillämpas ett annat regelbaserat förfarande för att avlägsna trädplan som är små i storlek och slumpmässigt orienterade. Experimentella resultat på Vaihingens datauppsättning visar att den föreslagna metoden erbjuder hög detektering av byggnader och extraktionshastigheter för takplan.
Awrangjeb och Fraser presenterade ett regelbaserat tillvägagångssätt REF för automatisk takutdragning.
RULE-BASED SEGMENTATION OF LIDAR POINT CLOUD FOR AUTOMATIC EXTRACTION OF BUILDING ROOF PLANES
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}