Developing an Algorithm for Buildings Extraction and Determining Changes from Airborne LiDAR, and Comparing with R-CNN Method from Drone Images
Notice bibliographique
Résumé
The world has experienced urban changes rapidly, and this phenomenon encourages authors to contribute to the United Nations sustainable development goals (SDGs) 2030 and geospatial information. This study presents a proposed algorithm of change detection and extracting the borders of buildings. This proposed algorithm provides a set of instructions to describe the method of solving the problem of how extracting the boundary of buildings from the light detection and ranging (LiDAR) input data incorporating with the firefly and ant colony algorithms. The method has used two different epochs to compare buildings and to identify the type of changes in selected buildings. These changes are based on the newly built or demolished buildings. We also used drone images and mask the region-based convolutional neural network (R-CNN) method to compare the results of roof extraction of buildings vs. the proposed algorithm. This study shows that the proposed algorithm identifies the changes of all buildings with higher accuracy of extracting border of buildings than the existing methods, successfully. This study also determines that the amount of root mean square error (RMSE) is 2.40 m2 when we use LiDAR. This proposed algorithm contributes to identifying rapidly changed buildings, and it is helpful for global geospatial information of urban management that can add best practice and solution toward the UN SDGs connectivity dilemma of urban settlement, resilience, and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».