Enhancing Aerial Camera-LiDAR Registration through Combined LiDAR Feature Layers and Graph Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Integrating optical images with Light Detection and Ranging (LiDAR) data is an important advance in Photogrammetry, Geomatics and Computer Vision, registering the strengths of both modalities (height and spectral information). Most orthoimages and aerial LiDAR data are georeferenced to a common ground coordinate system; however, a registration gap remains, and achieving high-accuracy registration between these datasets is challenging due to their differing data formats and frames of reference. In this paper, we propose an approach to enhance camera-LiDAR registration through combined LiDAR feature layer generation and Deep Learning. Our method involves creating weighted combinations of feature layers from LiDAR data, leveraging intensity, elevation, and bearing angle attributes. Subsequently, a 2D-2D Graph Neural Network (GNN) pipeline serves as an intermediate step for feature detection and matching, followed by a 2D-3D affine transformation model to register optical images to point clouds. Experimental validation across aerial scenes demonstrates significant improvements in registration accuracy. Notably, in urban building areas, we achieved an RMSE of around 1.1 pixel, marking a reduction of 5 pixels compared to georeferenced baseline values. In rural road scenes, our method yielded a pixel RMSE of 1.3, with a 4-pixel reduction compared to baseline results. Additionally, in water scenes, which tend to be noisy in LiDAR data, we achieved a pixel RMSE of 1.8, representing a slight half-pixel reduction compared to the baseline. Therefore, by using weighted and combined LiDAR feature layer and GNN feature matching, this approach augments the number of key points and matches, directly correlating with the observed registration reduction in pixel RMSE across diverse aerial scene types.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».