A NEW OBJECT BASED METHOD FOR AUTOMATED EXTRACTION OF URBAN OBJECTS FROM AIRBORNE SENSORS DATA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The classification of urban objects such as buildings, trees and roads from airborne sensors data is an essential step in numerous mapping and modelling applications. The automation of this step is greatly needed as the manual processing is costly and time consuming. The increasing availability of airborne sensors data such as aerial imagery and LIDAR data offers new opportunities to develop more robust approaches for automatic classification. These approaches should integrate these data sources that have different characteristics to exceed the accuracy achieved using any individual data source. The proposed approach presented in this paper fuses the aerial images data with single return LIDAR data to extract buildings and trees for an urban area. Object based analysis is adopted to segment the entire DSM data into objects based on height variation. These objects are preliminarily classified into buildings, trees, and ground. This primary classification is used to compute the height to ground for each object to help improve the accuracy of the second phase of classification. The overlapping perspective aerial images are used to build an ortho-photo to derive a vegetation index value for each object. The second phase of classification is performed based on the height to ground and the vegetation index of each object. The proposed approach has been tested using three areas in the centre of the city of Vaihingen provided by ISPRS test project on urban classification and 3D building reconstruction. These areas have historic buildings having rather complex shapes, few high-rising residential buildings that are surrounded by trees, and a purely residential area with small detached houses. The results of the proposed approach are presented based on a reference solution for evaluation purposes. The classification evaluation exhibits highly successful classification results of buildings class. The proposed approach follows the exact boundary of trees based on LIDAR data which provide above average classification results for the trees when compared to the assumed ideal circular shaped trees in the reference data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».