Automated Extraction of Digital Terrain Models, Roads and Buildings Using Airborne Lidar Data
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation presents a collection of algorithmsdeveloped for automatically extracting useful information from lidar data exclusively. The algorithms focus on automated extraction of DTMs, 3-D roads and buildingsutilizing single- or multi-return lidar range and intensity data. The hierarchical terrain recovery algorithm can intelligently discriminate between terrain and non-terrain lidar points by adaptive and robust filtering. It processes the range data bottom up and top down to estimate high quality DTMs using the hierarchical strategy. Road ribbons are detected by classifying lidar intensity and height data. The 3-D grid road networks are reconstructed using a sequential Hough transformation, and are verified using road ribbons and lidar-derived DTMs. The attributes of road segments including width, length and slope are computed. Building models are created with a high level of accuracy. The building boundaries are detected by segmenting lidar height data. A sequential linking technique is proposed to reconstruct building boundaries to regular polygons, which are then rectified to be of cartographical quality. Then prismatic models are created for flat roof buildings, and polyhedral models are created for non-flat roof buildings by theincremental selective refining and vertical wall rectification procedures. Many attributes of these building models are derived from the lidar data. These algorithms have beentested using many lidar datasets of varying terrain type, coverage type and point density. The results show that in most areas the lidar-derived DTMs retain most terrain details and remove non-terrain objects reliably; the road ribbons and grid road networks are sketched well in built-up areas; and the extracted building footprints have high positioning accuracy equivalent to ground-truth data surveyed in field. A toolkit, called Lidar Expert, has been developed to bundle these algorithms and to offer the capability of performing fast information extraction from lidar data.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».