Innovative approach for automatic land cover information extraction from LiDAR data
Notice bibliographique
Résumé
An airborne laser scanning (ALS) system with LiDAR (Light Detection and Ranging) technology is a highly precise and accurate 3D point data acquisition technique. LiDAR technology has been extensively used in digital surface/terrain modelling (DSM/DTM), and related applications such as 3D city modelling and building extraction. The capability of LiDAR systems to record the intensity of the return laser pulse backscattered energy in addition to the range data has motivated researchers to investigate the use of LiDAR intensity data for extracting land cover information. The main goal of this research is to maximize the benefits of the use of LiDAR data independently of any external source of data for automatically extracting accurate land cover information. Several new approaches are introduced in this research: a) classifying and filling the LiDAR intensity point cloud to produce a land cover image, b) combing multiple classified data of multiple LiDAR data-strips, c) statistical analysis segmentation technique that uses the concept of the kurtosis change curve algorithm for automatic classification of LiDAR data, and d) accelerating the classification process of large datasets by partitioning the large datasets into small, manageable datasets. Applying the traditional image classification techniques on LiDAR elevation and intensity data exclusively is included. Pixel-based, object-based, and point-based classification logics are conducted, and their results are compared to reference data. The results indicated that LiDAR data (range and intensity) can independently be used in land cover classification. By applying traditional pixel-based, supervised image classification techniques, the classification results show that auxiliary layers, which are extracted from range and intensity data, can be used for land cover classification. However, applying the supervised classification techniques on the LiDAR point cloud data without converting the data into images (Point-based logic) produced more accurate land cover classification results. The experiments on the proposed classification approach using the statistical analysis segmentation technique (based on the concept of the kurtosis change curve algorithm) show that it can be used to classify LiDAR data for land cover mapping.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».