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J-GLOBAL ID：201702280966533556   整理番号：17A0110696

航空機搭載LIDARデータに基づく建築屋根の点群抽出法【JST・京大機械翻訳】

Building roof point extraction based on airborne LiDAR data

著者 (4件)： Li Liang (School of Resources and Environment,University of Electronic Science and Technology of China, Key Lab of Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Cheng (Key Lab of Digital Earth, Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences) ,  Li Shihua (School of Resources and Environment,University of Electronic Science and Technology of China, Key Lab of Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Xi Xiaohuan (Key Lab of Digital Earth, Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao  (Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao)
巻： 33  号： 4  ページ： 537-541  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3074A  ISSN： 2095-6134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空機搭載レーザレーダ技術は,都市建築物の三次元デジタルモデルを迅速に取得するための有効な手段となり,建物の屋根の点雲抽出は建物の三次元デジタルモデル再構築の鍵である。植生と壁面の点雲を効果的に除去し,地形点の抽出精度に及ぼす地形起伏の影響を除去するために,本論文では,屋根の点クラウド抽出法を提案した。まず第一に,LIDAR点雲のフィルタリングを行い,それに基づき,点云回波特性ととベクトルを利用して,非地上点の特性を明らかにすることができ,そして,連結成分分析法を用いて,初期の建築点を得た。最終的に,建築物の屋根点を,建築物の面積と高さの情報を使用することによって得た。実験結果により,本方法は,効率的に85%以上の効率を持ち,そして,机載点云データから,効率的に,屋根の点クラウドを抽出することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *点群 ,  再構成 ,  フィルタリング ,  都市 ,  ベクトル ,  *屋根 ,  三次元 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  連結成分 ,  *LIDARデータ ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： airborne LiDAR ,  point cloud ,  filter ,  building ,  roof point extraction

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 航空機搭載 ,  LIDARデータ ,  建築 ,  屋根 ,  点群 ,  抽出法