航空LIDARデータからの建物フットプリントの自動構築

本論文では、航空光検出および測距（LIDAR）測定から建物フットプリントを自動的に抽出する一連のアルゴリズムを適用するフレームワークを提案します。提案されたフレームワークでは、まず進行形の形態フィルタを用いて地面と非地面のLIDAR測定を分離します。次に、平面適合技術に基づいて、非地面測定から建物測定を特定します。最後に、セグメント化された建物測定の生フットプリントを境界点を接続することで導出し、生フットプリントはさらに簡素化され、間隔が不規則なLIDAR測定によって引き起こされるノイズを除去するよう調整されます。大規模な機関、商業施設、および小規模な住宅を含む都市化された地域のデータセットを使用して、提案されたフレームワークのテストを行いました。定量的な分析の結果、機関および住宅地域における抽出されたフットプリントの欠落および誤検出の合計は約12%でした。結果は、提案されたフレームワークが建物フットプリントを適切に特定したことを示しました。