Disparity-Based Generation of Line-of-Sight DSM for Image-Elevation Co-Registration to Support Building Detection in Off-Nadir VHR Satellite Images
Notice bibliographique
Résumé
The integration of optical images and elevation data is of great importance for 3D-assisted mapping applications. Very high resolution (VHR) satellite images provide ideal geo-data for mapping building information. Since buildings are inherently elevated objects, these images need to be co-registered with their elevation data for reliable building detection results. However, accurate co-registration is extremely difficult for off-nadir VHR images acquired over dense urban areas. Therefore, this research proposes a Disparity-Based Elevation Co-Registration (DECR) method for generating a Line-of-Sight Digital Surface Model (LoS-DSM) to efficiently achieve image-elevation data co-registration with pixel-level accuracy. Relative to the traditional photogrammetric approach, the RMSE value of the derived elevations is found to be less than 2 pixels. The applicability of the DECR method is demonstrated through elevation-based building detection (EBD) in a challenging dense urban area. The quality of the detection result is found to be more than 90%. Additionally, the detected objects were geo-referenced successfully to their correct ground locations to allow direct integration with other maps. In comparison to the original LoS-DSM development algorithm, the DECR algorithm is more efficient by reducing the calculation steps, preserving the co-registration accuracy, and minimizing the need for elevation normalization in dense urban areas.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».