मल्टी-व्यू एरियल इमेजरी और लिडार डेटा से 3D भवन मॉडल पुनर्निर्माण

मल्टी-व्यू एरियल इमेजरी और लिडार डेटा को एकीकृत करने के द्वारा एक नए दृष्टिकोण का प्रस्ताव दिया गया है जिससे 3D भवन मॉडल को सटीक ज्यामितीय स्थिति और बारीकियों के साथ पुनर्निर्मित किया जा सके। सबसे पहले, एक नया एल्गोरिदम भवन की प्रमुख दिशाओं के निर्धारण के लिए प्रस्तुत किया गया है, जिससे एरियल इमेजरी में सीमा खंड निष्कर्षण की सटीकता और मजबूती में सुधार होता है। फिर, लिडार प्वाइंट घनत्व विश्लेषण और K-मीन्स क्लस्टरिंग के आधार पर एक नई गतिशील चयन रणनीति प्रस्तुत की गई है ताकि गैर-सीमा खंडों से सीमा खंडों की पहचान की जा सके। दूसरे, 3D सीमा खंडों को लिडार डेटा और मल्टी-व्यू इमेजरी से निकाले गए 2D खंडों को सम्मिलित करके निर्धारित किया जाता है। अंत में, खोई हुई सीमाओं की स्वचालित पुनर्प्राप्ति और छत पैच के मजबूत पुनर्निर्माण के साथ 3D भवन मॉडल पुनर्निर्माण के लिए एक नई रणनीति प्रस्तुत की जाती है। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित दृष्टिकोण उच्च-सटीकता, उच्च-पूर्णता और अच्छी ज्यामितीय सटीकता के साथ उच्च गुणवत्ता वाले 3D मॉडल प्रदान कर सकता है।