Registration of Aerial Images and LiDAR Point Clouds by Exploiting Global–Local Geometric Constraints of Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Reliable registration of aerial images and airborne LiDAR point clouds (ALS) is challenging during the integrated three-dimensional reconstruction of the two types of data. This study proposes a novel method for exploiting the global and local geometric constraints of buildings to automatically acquire reliable tie points between aerial images and ALS. First, dense matched point clouds (MPS) are obtained from aerial images. Building instances are extracted from the MPS and ALS using simple filtering and clustering algorithms, respectively. Owing to the similarity of the global geometric distribution of buildings in MPS and ALS, the relationships of building instances are established using a graph matching method. Furthermore, to coarsely align MPS and ALS, line segments are extracted and matched with the local constraints of corresponding building instances. The proposed strategy can overcome the adverse effects of the significant differences between MPS and ALS in terms of density, completeness, and accuracy on the matching results. Moreover, the constraints of corresponding buildings greatly narrow the search range of line segment matching, improving the matching reliability and efficiency. Considering the local geometric deformations in MPS, the iterative closest point algorithm is used for each pair of buildings to realize precise registration. Subsequently, a strategy to select reliable tie points between aerial images and ALS is proposed for improving the accuracy of the orientation parameters of aerial images. The proposed method realizes the accurate registration of aerial images and ALS in two different scenes. The average projection errors of aerial images and ALS on two datasets are as low as 1.16 and 0.89 pixels, respectively.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».