論文の概要: An unsupervised, open-source workflow for 2D and 3D building mapping
from airborne LiDAR data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14585v3
- Date: Wed, 16 Aug 2023 03:40:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 18:14:18.766391
- Title: An unsupervised, open-source workflow for 2D and 3D building mapping
from airborne LiDAR data
- Title（参考訳）: 空中LiDARデータを用いた2次元および3次元ビルディングマッピングのための教師なしオープンソースワークフロー
- Authors: Hunsoo Song, Jinha Jung
- Abstract要約: 本研究では,空中LiDARデータを利用した大規模2次元および3次元ビルディングマッピングのためのオープンソースワークフローを提案する。
私たちのワークフローは完全に教師なしであり、いかなるトレーニング手順も不要です。
提案手法のロバスト性は,広範囲なデータセット(>550 km$2$)を用いて厳密に検証され,深層学習および手指による製品との比較によりさらに検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the substantial demand for high-quality, large-area building maps, no
established open-source workflow for generating 2D and 3D maps currently
exists. This study introduces an automated, open-source workflow for
large-scale 2D and 3D building mapping utilizing airborne LiDAR data. Uniquely,
our workflow operates entirely unsupervised, eliminating the need for any
training procedures. We have integrated a specifically tailored DTM generation
algorithm into our workflow to prevent errors in complex urban landscapes,
especially around highways and overpasses. Through fine rasterization of LiDAR
point clouds, we've enhanced building-tree differentiation, reduced errors near
water bodies, and augmented computational efficiency by introducing a new
planarity calculation. Our workflow offers a practical and scalable solution
for the mass production of rasterized 2D and 3D building maps from raw airborne
LiDAR data. Also, we elaborate on the influence of parameters and potential
error sources to provide users with practical guidance. Our method's robustness
has been rigorously optimized and tested using an extensive dataset (> 550
km$^2$), and further validated through comparison with deep learning-based and
hand-digitized products. Notably, through these unparalleled, large-scale
comparisons, we offer a valuable analysis of large-scale building maps
generated via different methodologies, providing insightful evaluations of the
effectiveness of each approach. We anticipate that our highly scalable building
mapping workflow will facilitate the production of reliable 2D and 3D building
maps, fostering advances in large-scale urban analysis. The code will be
released upon publication.
- Abstract（参考訳）: 高品質で大規模なビルディングマップの需要は大きいが、2Dと3Dマップを生成するためのオープンソースのワークフローは存在しない。
本研究では,空中LiDARデータを利用した大規模2次元3次元ビルディングマッピングのためのオープンソースワークフローを提案する。
ユニークなことに、私たちのワークフローは完全に教師なしで動作し、トレーニング手順は不要です。
DTM生成アルゴリズムをワークフローに統合し、特に高速道路や高架道路などの複雑な都市景観におけるエラーを防止する。
LiDAR点雲の微視的ラスタ化により,建築木分化,水域付近の誤差の低減,新しい平面計算の導入による計算効率の向上を実現した。
我々のワークフローは、生のLiDARデータからラスタライズされた2Dおよび3Dビルディングマップを大量生産するための実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。
また,パラメータや潜在的なエラー源の影響について詳しく検討し,ユーザに対して実用的なガイダンスを提供する。
提案手法のロバスト性は,広範囲なデータセット(>550 km$^2$)を用いて厳密に最適化され,さらに深層学習および手指による製品との比較により検証されている。
特に、これらの非並列で大規模な比較を通じて、異なる手法を用いて生成された大規模建築地図の貴重な分析を行い、それぞれの手法の有効性を洞察的に評価する。
我々の高度にスケーラブルなビルディングマッピングワークフローは、信頼性の高い2Dおよび3Dビルディングマップの作成を容易にし、大規模都市分析の進歩を促進することを期待する。
コードは公開時にリリースされる。
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