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An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data / Thomas J. Pingel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 77 (March 2013)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 77 (March 2013) . - pp 21 - 30 Titre : An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas J. Pingel, Auteur ; Keith C. Clarke, Auteur ; William A. Mcbride, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 21 - 30 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de terrain [Termes descripteurs IGN] réalité virtuelle Résumé : (Auteur) Terrain classification of LIDAR point clouds is a fundamental problem in the production of Digital Elevation Models (DEMs). The Simple Morphological Filter (SMRF) addresses this problem by applying image processing techniques to the data. This implementation uses a linearly increasing window and simple slope thresholding, along with a novel application of image inpainting techniques. When tested against the ISPRS LIDAR reference dataset, SMRF achieved a mean 85.4% Kappa score when using a single parameter set and 90.02% when optimized. SMRF is intended to serve as a stable base from which more advanced progressive filters can be designed. This approach is particularly effective at minimizing Type I error rates, while maintaining acceptable Type II error rates. As a result, the final surface preserves subtle surface variation in the form of tracks and trails that make this approach ideally suited for the production of DEMs used as ground surfaces in immersive virtual environments. Numéro de notice : A2013-112 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32250 [article]

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