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J-GLOBAL ID：201302250114539350   整理番号：13A0955086

モバイルレーザ走査ポイントクラウドから街路景観の3D道路の半自動抽出と描写

Semi-automated extraction and delineation of 3D roads of street scene from mobile laser scanning point clouds

著者 (3件)： YANG Bisheng (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan 430079, CHN) ,  FANG Lina (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan 430079, CHN) ,  LI Jonathan (Dep. of Geography & Environmental Management, Univ. of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 79  ページ： 80-93  発行年： 2013年05月 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な3D道路情報は道路整備及び仮想3Dモデル化のような利用に重要である。モバイルレーザ走査(MLS)は広域用に詳細な道路モデルを構築するために用いることができる緻密なポイントクラウドを取り込むために有効な手法である。本報は大縮尺MLSポイントクラウドから道路を抽出し,描写する手法を提案した。提案手法はMLSポイントクラウドを,それぞれの道路断面を構成する連続的”走査線”のセットに分割する。移動ウインドーオペレータを,非地上点を線ごとにフィルタして除くために用い,縁石点を縁石パターンに基づき検出する。全体的には矛盾なく,局所的には共通点があるように検出した縁石点を追跡し,正確にする。提案手法の有効性を評価するために,実験をOptech’s Lynxモバイルマッパーシステムにより取り込んだ街路景観ポイントクラウドの2つのタイプを用いて実行した。抽出した道路の完全性,正確さ及び品質はそれぞれ94.42%,91.13%及び91.3%以上であった。これは,提案手法はMLSポイントクラウドから3D道路を抽出するための有望なソリューションであることを証明する。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *光走査 ,  *点群 ,  *道路 ,  抽出 ,  景観 ,  *画像技術 ,  線 ,  石材 ,  道路構造 ,  道路線形 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  *レーザ走査 ,  縁石 ,  *画像抽出 ,  *街路景観 ,  自動抽出 ,  走査線

分類 (3件)： 応用測量,その他  (RC02060Z) ,  景観  (RD04010N) ,  道路計画・調査,道路の構造  (RC08020X)

タイトルに関連する用語 (8件)： モバイル ,  レーザ走査 ,  ポイント ,  クラウド ,  街路景観 ,  3D ,  道路 ,  自動抽出