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Spectral Information Retrieval for Sub-Pixel Building Detection

Avbelj, Janja (2012) Spectral Information Retrieval for Sub-Pixel Building Detection. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, I-7 , Seiten 61-66. Copernicus Publications. XXII ISPRS Congress 2012, 2012-08-25 - 2012-09-01, Melbourne, Australia. ISSN doi:10.5194/isprsannals-I-7-61-2012.

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Offizielle URL: http://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/I-7/61/2012/isprsannals-I-7-61-2012.html

Kurzfassung

Building extraction from imagery has been an active research area for decades. However, the precise building detection from hyperspectral (HSI) images solely is a less often addressed research question due to the low spatial resolution of data. The building boundaries are usually represented by spectrally mixed pixels, and classical edge detector algorithms fail to detect borders with sufficient completeness. The idea of the proposed method is to use fraction of materials in mixed pixels to derive weights for adjusting building boundaries. The building regions are detected using seeded region growing and merging in a HSI image; for the initial seed point selection the digital surface model (DSM) is used. Prior to region growing, the seeds are statistically tested for outliers on the basis of their spectral characteristics. Then, the border pixels of building regions are compared in spectrum to the seed points by calculating spectral dissimilarity. From this spectral dissimilarity the weights for weighted and constrained least squares (LS) adjustment are derived. We used the Spectral Angle Mapper (SAM) for spectral similarity measure, but the proposed boundary estimation method could benefit from soft classification or spectral unmixing results. The method was tested on a HSI image with spatial resolution of 4 m, and buildings of rectangular shape. The importance of constraints to the relations between building parts, e.g. perpendicularity is shown on example with a building with inner yards. The adjusted building boundaries are compared to the laser DSM, and have a relative accuracy of boundaries 1/4 of a pixel.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/77567/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Paper)
Zusätzliche Informationen:Young Author Award
Titel:Spectral Information Retrieval for Sub-Pixel Building Detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Avbelj, JanjaJanja.Avbelj (at) dlr.de und TU MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Juli 2012
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:I-7
Seitenbereich:Seiten 61-66
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Shortis, M.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, W.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hyppä, J.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Copernicus Publications
Name der Reihe:ISPRS Annals
ISSN:doi:10.5194/isprsannals-I-7-61-2012
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Hyper spectral, DEM/DTM, Edge, Building, Urban, Photogrammetry
Veranstaltungstitel:XXII ISPRS Congress 2012
Veranstaltungsort:Melbourne, Australia
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:25 August 2012
Veranstaltungsende:1 September 2012
Veranstalter :International Society of Photogrammetry and Remote Sensing
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von:UNGÜLTIGER BENUTZER
Hinterlegt am:15 Okt 2012 07:44
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:43

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