항공 LiDAR 데이터를 이용한 새로운 반공간 기반의 3D 건물 재구성

자동 라저 스캔 데이터로부터의 건물 재구성은 건물의 지붕 복잡성과 희소 데이터로 인해 여전히 도전적인 연구 주제입니다. 본 논문에서는 반공간과 높이 점프 분석을 기반으로 하는 새로운 자동 건물 재구성 방법론을 제시합니다. 제안된 방법론은 세 단계로 수행됩니다. 전처리 단계에서 분류된 입력 포인트 클라우드는 위치별로 클러스터링 되어 건물 포인트 세트를 얻고, 이 후 반공간을 얻고 높이 점프를 탐지하기 위해 평가됩니다. 반공간은 건물 모델을 생성하기 위한 기본 형태를 나타내며, 그 정의는 개별 평면 표면을 설명하는 점의 해당 부분에서 얻습니다. 높이 점프 탐지는 사용자 정의 검색 공간 내에서 DBSCAN 검색에 기반합니다. 두 번째 단계에서는 건물 포인트 세트를 지붕에 높이 점프가 포함되지 않도록 하여 서브 빌딩으로 나눕니다. 높이 점프가 없는 서브 빌딩의 개념은 높이 점프가 있는 복잡한 건물 모델을 더 작은 부분으로 나누기 위해 도입되어 반공간으로 정확하게 형성될 수 있습니다. 마지막으로, 서브 빌딩은 해당 반공간을 사용하여 별도로 재구성한 후 완전한 건물 모델을 만들기 위해 다시 결합됩니다. 실험에서 이 방법론의 성능은 대규모로 입증되었으며, ISPRS 벤치마크 데이터셋에서 높이 차이에 대해 0.29 m의 RMSE가 얻어졌습니다.