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ISPRS 2013, TCII, III, IV, VII -SSG 11/11/2013 17/11/2013 Antalya Turquie OA ISPRS Archives
nom du congrès :
ISPRS 2013, TCII, III, IV, VII -SSG
début du congrès :
11/11/2013
fin du congrès :
17/11/2013
ville du congrès :
Antalya
pays du congrès :
Turquie
site des actes du congrès :
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externesQuality evaluation of 3D city building models with automatic error diagnosis / Jean-Christophe Michelin (2013)
Titre : Quality evaluation of 3D city building models with automatic error diagnosis Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Christophe Michelin Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2013 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 40-7/W2 Conférence : ISPRS 2013, TCII, III, IV, VII -SSG 11/11/2013 17/11/2013 Antalya Turquie OA ISPRS Archives Importance : pp 161 - 166 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] diagnostic
[Termes IGN] évaluation des données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle numérique du bâti
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Automatic building modelling allows a cost effective access to 3D semantic information of cities. However, even state-of-the-art algorithms have intrinsic limits and many errors exist in 3D reconstructions, requiring expensive manual corrections. A new approach is proposed in this paper for the automatic diagnosis of 3D building databases in urban areas. A novel error taxonomy which allows a subsequent high-level diagnosis is first proposed. Then, relevant raster and vector features are extracted from very high resolution multi-view images and Digital Surface Models so as that to retrieve such errors. In a supervised way, a set of functions is presented in order to take high-level decisions from these low-level features. Experiments on 355 buildings in an European dense city center with 10 cm airborne images demonstrate the high accuracy on error detection and show promising results. Numéro de notice : C2013-061 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-161-2013 Date de publication en ligne : 29/10/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-161-2013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98510
