VARIOUS METHODS TO DETECT BUILDINGS USING IMAGE AND LIDAR DATA
Journal Name:
- Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author |
---|---|
Abstract (2. Language):
Four different variants of building detection are presented. Each variant has a different workflow and is capable
of detecting buildings. The first variant of building detection is based on multispectral classification and DSM
filtering. In the second variant, DSM blobs, mainly consisting of buildings and trees, are detected by subtraction
of the DTM from the DSM. Then, trees are eliminated using NDVI data, derived from unsupervised ISODATA
classification of the multispectral images, while small non-building objects are rejected based on size criteria.
The third variant uses the planimetric density of raw LIDAR DTM data to detect the above-ground objects. The
fourth variant is like the third one, but uses the vertical density of the raw LIDAR data (all points) to distinguish
trees and buildings. To improve the results, a combination of the four variants using set intersections and unions
is performed. The combination was empirical, with consideration of the datasets used in each variant and the
advantages and disadvantages of each variant. In the evaluation, the combination of the four individual results
yields 94% correct detections and an omission error of 12% for Zurich airport dataset.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Bu çalışmada dört farklı bina tespit yöntemi incelenmiştir. Her bir yöntem farklı işlem adımlarına sahiptir ve
bina tespiti için farklı üstünlüklere sahiptir. İlk yöntem, çok bantlı sınıflandırma ve sayısal yükseklik modeli
filtrelenmesine dayanmaktadır. İkinci yöntem, sayısal arazi modeli üzerinde tespit edilmiş arazi üzeri nesneleri
ile NDVI görüntüsünün eğitimsiz sınıflandırması ile ağaç nesnelerinin elemine edilmesi ile binaları tespit
etmektedir. Üçüncü yöntem, LIDAR arazi noktaları üzerinde yoğunluk analizi ile arazi üzeri nesnelerin tespiti ve
yine NDVI kullanarak binaları tespit etmektedir. Dördüncü yöntem ise tamamen LIDAR noktalarına
dayanmaktadır, dikey ve yatay düzlem üzerinde yoğunluk analizi ile bina ve ağaçların birbirlerinden ayrışmasını
inceleyerek binalar tespit edilmiştir. Daha sonra, yöntemlerin özelliklerine, avantaj ve dezavantajlarına bağlı
olarak sonuçlar bütünleştirilmiş ve sırasıyla %94 ve %92 doğruluk ve tamlık değerlerine ulaşılmıştır.
- 1