論文の概要: Building Change Detection using Multi-Temporal Airborne LiDAR Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12535v1
- Date: Tue, 26 Apr 2022 18:43:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-29 02:05:00.666414
- Title: Building Change Detection using Multi-Temporal Airborne LiDAR Data
- Title（参考訳）: マルチテンポラル空中LiDARデータによる建物変化検出
- Authors: Ritu Yadav, Andrea Nascetti, Yifang Ban
- Abstract要約: 大気中の光検出・測光(LiDAR)から得られる3次元構造情報は、都市の変化を検出するのに非常に効果的である。
しかし、空中LiDAR(ALS)から得られる3Dポイントの雲は、膨大な量の無秩序かつ不規則にスパースな情報を持っている。
本研究では,3次元点雲をより小さな表現に還元する自動手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building change detection is essential for monitoring urbanization, disaster
assessment, urban planning and frequently updating the maps. 3D structure
information from airborne light detection and ranging (LiDAR) is very effective
for detecting urban changes. But the 3D point cloud from airborne LiDAR(ALS)
holds an enormous amount of unordered and irregularly sparse information.
Handling such data is tricky and consumes large memory for processing. Most of
this information is not necessary when we are looking for a particular type of
urban change. In this study, we propose an automatic method that reduces the 3D
point clouds into a much smaller representation without losing the necessary
information required for detecting Building changes. The method utilizes the
Deep Learning(DL) model U-Net for segmenting the buildings from the background.
Produced segmentation maps are then processed further for detecting changes and
the results are refined using morphological methods. For the change detection
task, we used multi-temporal airborne LiDAR data. The data is acquired over
Stockholm in the years 2017 and 2019. The changes in buildings are classified
into four types: 'newly built', 'demolished', 'taller' and 'shorter'. The
detected changes are visualized in one map for better interpretation.
- Abstract（参考訳）: 建築変化検出は, 都市化, 災害評価, 都市計画, 頻繁な地図更新に不可欠である。
空中光検出・測位(lidar)による3次元構造情報は,都市変化の検出に非常に有効である。
しかし、空飛ぶlidar(als)からの3dポイント雲は、膨大な量の無秩序で不規則な情報を持っている。
このようなデータの処理はトリッキーで、処理には大きなメモリを使用する。
この情報のほとんどは、特定のタイプの都市変化を探しているときに必要ではありません。
本研究では,建物変化を検出するために必要な情報を失うことなく,3次元点群をはるかに小さな表現に還元する自動手法を提案する。
この手法では,背景から建物をセグメント化するために,Deep Learning(DL)モデルU-Netを利用する。
生成したセグメンテーションマップは変化を検出するためにさらに処理され、その結果は形態学的手法を用いて洗練される。
変化検出タスクには,多時期空中ライダーデータを用いた。
データは2017年と2019年にストックホルムで買収された。
建物の変化は「新築」・「解体」・「タルラー」・「ショート」の4種類に分類される。
検出された変更は、より良い解釈のために、1つのマップで視覚化される。
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