izpis_h1_title_alt

Automatic extraction and building change detection from digital surface model and multispectral orthophoto
ID Grigillo, Dejan (Avtor), ID Kosmatin Fras, Mojca (Avtor), ID Petrovič, Dušan (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (913,68 KB)
MD5: DE7A1EFD47CEC688ACC6DE8FED62C171
PID: 20.500.12556/rul/73b194bc-ff36-4428-91da-1ac8230ab2db

Izvleček
Vzdrževanje podatkov v topografskih bazah je ena od pomembnejših nalog organizacij, ki te podatkovne baze vodijo. Eden od pomembnih podatkovnih slojev v topografskih bazah so podatki o stavbah. V članku sta opisani metoda za samodejen zajem stavb iz digitalnega modela površja in multispektralnega ortofota ter uporaba rezultatov zajema za samodejno iskanje sprememb v topografskih bazah, v katerih se vodijo podatki o stavbah. Začetno masko stavb smo izdelali iz normaliziranega digitalnega modela površja (nDMP). Vegetacijo smo iz maske stavb izločili z modificiranim vegetacijskim indeksom, izračunanim iz infrardečega ortofota ob upoštevanju indeksa senc in teksture nDMP. Na končni maski smo stavbe vektorizirali z uporabo transformacije Radon. Rezultate samodejnega zajema stavb smo primerjali s katastrom stavb in dejanskim stanjem na terenu. S samodejnim postopkom smo našli 94,4 % vseh stavb na območju in ocenili, da je opisana metoda primerna za zajem podatkov o stavbah za topografske baze v merilih 1 : 10 000 in manj. Rezultat samodejnega iskanja sprememb (popolnost 93,5 % in pravilnost 78,4 %) kaže, da je opisana metoda primerna za iskanje sprememb med podatki o stavbah.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:automatic building extraction, normalised digital surface model, multispectral orthophoto, modified vegetation index
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FGG - Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
Založnik:Zveza geodetov Slovenije
Leto izida:2011
Št. strani:Str. 28-45
Številčenje:Letn. 55, št. 1
PID:20.500.12556/RUL-68419 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.6:528.7:528.93:659.2
ISSN pri članku:0351-0271
COBISS.SI-ID:5364577 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:10.07.2015
Število ogledov:2556
Število prenosov:1124
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Geodetski vestnik. glasilo Zveze geodetov Slovenije
Skrajšan naslov:Geod. vestn.
Založnik:Zveza geodetov Slovenije
ISSN:0351-0271
COBISS.SI-ID:5091842 Povezava se odpre v novem oknu

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Samodejen zajem in iskanje sprememb v topografskem sloju stavb iz digitalnega modela površja in multispektralnega ortofota
Izvleček:
The update of topographic databases is an important task fir organizations that maintain them. Building data are one of the important data types in topographic databases. The article describes a method for automatic building extraction from digital surface model and multispectral orthophoto and the use of extraction results for the building change detection in the topographic database. The initial building mask was created from the normalized digital surface model (nDSM). Vegetation was eliminated from the building mask using a modified vegetation index calculated from the infrared orthophoto and also considering the shadow index and the nDMP texture. The final building mask was vectorised using Radon transform, The results of the automatic building extraction were compared to the building cadastre and the actual situation on the ground. The automatic method detected 94.4% of all buildings in the area. We concluded that the described method is appropriate for capturing of the building data for the topographic database in scales 1: 10 000 and smaller. Automatic change detection results (completeness 93.5% and correctness 78.4%) indicate that the described method is appropriate for building change detection.

Ključne besede:samodejni zajem stavb, iskanje sprememb, normalizirani digitalni model površja, multispektralni ortofoto, modificiran vegetacijski indeks

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj