USO DE DADOS FOTOGRAMÉTRICOS NO REFINAMENTO GEOMÉTRICO DE CONTORNOS DE TELHADOS DE EDIFÍCIOS EXTRAÍDOS DE DADOS LASER
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/16283 |
Resumo: | In this paper, a methodology is proposed for the geometric refinement of laser scanning building roof contours using high-resolution aerial images and Markov Random Field (MRF) models. The proposed methodology takes for granted that the 3D description of each building roof reconstructed from the laser scanning data (i.e., a polyhedron) is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Since roof ridges are accurately extracted from laser scanning data, our main objective is to use high-resolution aerial images to improve the accuracy of roof outlines. In order to meet this goal, the available roof contours are first projected onto the image-space. After that, the projected polygons and the straight lines extracted from the image are used to establish an MRF description, which is based on relations (relative length, proximity, and orientation) between the two sets of straight lines. The energy function associated with the MRF is minimized by using a modified version of the brute force algorithm, resulting in the grouping of straight lines for each roof object. Finally, each grouping of straight lines is topologically reconstructed based on the topology of the corresponding laser scanning polygon projected onto the image-space. The preliminary results showed that the proposed methodology is promising, since most sides of the refined polygons are geometrically better than corresponding projected laser scanning straight lines. |
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USO DE DADOS FOTOGRAMÉTRICOS NO REFINAMENTO GEOMÉTRICO DE CONTORNOS DE TELHADOS DE EDIFÍCIOS EXTRAÍDOS DE DADOS LASERGeometric refinement of laser-derived building roof contours using photogrammetric dataFotogrametria e Sensoriamento RemotoMRF; extração de feição; extração de edifício; imagem aérea, dados laser.In this paper, a methodology is proposed for the geometric refinement of laser scanning building roof contours using high-resolution aerial images and Markov Random Field (MRF) models. The proposed methodology takes for granted that the 3D description of each building roof reconstructed from the laser scanning data (i.e., a polyhedron) is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Since roof ridges are accurately extracted from laser scanning data, our main objective is to use high-resolution aerial images to improve the accuracy of roof outlines. In order to meet this goal, the available roof contours are first projected onto the image-space. After that, the projected polygons and the straight lines extracted from the image are used to establish an MRF description, which is based on relations (relative length, proximity, and orientation) between the two sets of straight lines. The energy function associated with the MRF is minimized by using a modified version of the brute force algorithm, resulting in the grouping of straight lines for each roof object. Finally, each grouping of straight lines is topologically reconstructed based on the topology of the corresponding laser scanning polygon projected onto the image-space. The preliminary results showed that the proposed methodology is promising, since most sides of the refined polygons are geometrically better than corresponding projected laser scanning straight lines. Neste artigo uma metodologia é proposta para o refinamento geométrico de contornos de telhados extraídos de dados de varredura a laser, usando imagens aéreas de alta resolução e modelos de campo aleatório de Markov (MRF - Markov Random Field). A metodologia proposta assume que a descrição 3D (isto é, um poliedro) de cada telhado de edifício reconstruído de dados de varredura a laser está topologicamente correta e que é necessário apenas melhorar sua acurácia. Visto que as cumeeiras de telhado são acuradamente extraídas de dados de varredura a laser, o objetivo básico é usar imagens aéreas de alta resolução para melhorar somente a qualidade geométrica dos contornos de telhado. A fim de atingir esta meta, os contornos 3D representando contornos de telhados são primeiramente transformados para o espaço imagem. Na seqüência, as retas extraídas da imagem e as retas resultantes dos polígonos projetados são utilizadas para estabelecer uma descrição MRF com base em relações (de comprimento, proximidade e orientação) entre ambos os conjuntos de retas. A função de energia associada com a descrição MRF é minimizada através de uma versão modificada do algoritmo de força bruta, resultando num agrupamento de retas para cada contorno de telhado. Finalmente, cada agrupamento de retas é topologicamente reconstruído baseando-se na topologia do correspondente polígono projetado no espaço imagem. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia proposta é promissora, visto que geralmente os polígonos refinados são geometricamente melhores que os correspondentes polígonos resultantes da projeção dos contornos 3D de telhados. Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic SciencesCNPqFAPESPDAL POZ, ALUIR PORFÍRIOHABIB, AYMAN F.MARCATO, VANESSA JORDÃOCORREIA, LARISSA DE SOUZA2009-12-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/16283Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 15, No 4 (2009)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 15, No 4 (2009)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/16283/10774info:eu-repo/semantics/openAccess2009-12-09T17:25:23Zoai:revistas.ufpr.br:article/16283Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2009-12-09T17:25:23Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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