위치 수준의 LoD2 건물 재구성: 위성 유도 디지털 표면 모델 및 정사영상

초록. 최근 딥 러닝의 발전으로 인해 매우 고해상도 위성 이미지에서 위치 수준의 건물 섹션을 식별할 수 있는 가능성이 열렸습니다. 예시로부터 학습함으로써, 딥 모델은 저해상도 지붕 텍스처의 패턴을 포착하여 복합 건물에서 건물 유닛을 분리할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 위치 수준의 분할이 LoD2 모델링의 세부 수준을 더욱 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 우리는 잡음이 있는 위치 수준의 분할 결과를 조정하여 건물 경계 규제 방법을 확장합니다. 구체적으로, 우리는 복합 건물이나 밀접하게 인접한 건물 내에서 개별적으로 분할된 유닛들이 공유 경계에서 일관되도록 보장하기 위해 새로운 다각형 구성 접근 방식을 제안합니다. 실험 결과에 따르면, 우리의 위치 수준 LoD2 모델링은 위성 이미지에서의 최신 LoD2 모델링 결과를 유리하게 초월했습니다.