Detección Robusta de Edificios en Entornos Urbanos a Partir de Datos LiDAR Aéreos: Un Enfoque Basado en Geometría

La detección de edificios desempeña un papel importante en aplicaciones urbanas y suele ser un requisito previo para la extracción de contornos y la modelización de edificios. En las últimas décadas, se han utilizado datos LiDAR aéreos debido a su capacidad para representar superficies y objetos terrestres con alta calidad geométrica. En este estudio, se propone un nuevo enfoque para la detección de edificios basado en características geométricas/morfológicas de los objetos. La estrategia propuesta se divide en tres etapas principales: i) selección de puntos candidatos basada en la altura; ii) detección de edificios utilizando características geométricas (omnivarianza) y el algoritmo de agrupamiento K-means; y iii) refinamiento basado en un filtro de mayoría y morfología matemática. Los experimentos se llevaron a cabo utilizando conjuntos de datos LiDAR aéreos con diferentes densidades de puntos adquiridos en diferentes entornos urbanos. Los resultados indicaron la robustez del enfoque propuesto para todos los conjuntos de datos y complejidades ambientales, presentando un F-score promedio alrededor del 96%. Además, los resultados señalaron que la densidad de puntos puede impactar la detección de edificios, produciendo mejores resultados para conjuntos de datos con alta densidad de puntos. Comparado con enfoques relacionados, la estrategia propuesta resultó en un mejor rendimiento en términos de completitud, produciendo una tasa de error de omisión menor al 3%.