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Statistical Building Proof Reconstruction from Worldview-2 Stereo Imagery

Partovi, Tahmineh und Huang, H. und Krauß, Thomas und Mayer, H. und Reinartz, Peter (2015) Statistical Building Proof Reconstruction from Worldview-2 Stereo Imagery. In: International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43 (W2), Seiten 161-167. Copernicus Publications. Photogrammetric Image Analysis (PIA) 2015, 2015-03-25 - 2015-03-27, München, Deutschland. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-3-W2-161-2015.

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Kurzfassung

3D building reconstruction from point clouds is an active research topic in remote sensing, photogrammetry and computer vision. Most of the prior research has been done on 3D building reconstruction from LiDAR data which means high resolution and dense data. The interest of this work is 3D building reconstruction from Digital Surface Models (DSM) of stereo image matching of space borne satellite data which cover larger areas than LiDAR datasets in one data acquisition step and can be used also for remote regions. The challenging problem is the noise of this data because of low resolution and matching errors. In this paper, a top-down and bottom-up method is developed to find building roof models which exhibit the optimum fit to the point clouds of the DSM. In the bottom up step of this hybrid method, the building mask and roof components such as ridge lines are extracted. In addition, in order to reduce the computational complexity and search space, roofs are classified to pitched and flat roofs as well. Ridge lines are utilized to estimate the roof primitives from a building library such as width, length, positions and orientation. Thereafter, a top-down approach based on Markov Chain Monte Carlo and simulated annealing is applied to optimize roof parameters in an iterative manner by stochastic sampling and minimizing the average of Euclidean distance between point cloud and model surface as fitness function. Experiments are performed on two areas of Munich city which include three roof types (hipped, gable and flat roofs). The results show the efficiency of this method in even for this type of noisy datasets

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/102195/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Statistical Building Proof Reconstruction from Worldview-2 Stereo Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Partovi, Tahminehtahmineh.partovi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, H.Bundeswehr Univ Munich, Neubiberg, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krauß, ThomasThomas.Krauss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6004-1435NICHT SPEZIFIZIERT
Mayer, H.Bundeswehr Univ Munich, Neubiberg, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:März 2015
Erschienen in:International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:43
DOI:10.5194/isprsarchives-XL-3-W2-161-2015
Seitenbereich:Seiten 161-167
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Stilla, U.Leibniz University Hannover, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heipke, C.TUM, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Copernicus Publications
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Building Roof Reconstruction; DEM; Statistical Approach; Urban Area; Worldview-2 Imagery
Veranstaltungstitel:Photogrammetric Image Analysis (PIA) 2015
Veranstaltungsort:München, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:25 März 2015
Veranstaltungsende:27 März 2015
Veranstalter :ISPRS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Vabene++ (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von:UNGÜLTIGER BENUTZER
Hinterlegt am:14 Jan 2016 17:09
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:07

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