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Auteur Anandakumar M. Ramiya |
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Object-oriented semantic labelling of spectral–spatial LiDAR point cloud for urban land cover classification and buildings detection / Anandakumar M. Ramiya in Geocarto international, vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016)
[article]
Titre : Object-oriented semantic labelling of spectral–spatial LiDAR point cloud for urban land cover classification and buildings detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Anandakumar M. Ramiya, Auteur ; Rama Rao Nidamanuri, Auteur ; R. Krishnan, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 121 - 139 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] détection de partie cachée
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) The urban land cover mapping and automated extraction of building boundaries is a crucial step in generating three-dimensional city models. This study proposes an object-based point cloud labelling technique to semantically label light detection and ranging (LiDAR) data captured over an urban scene. Spectral data from multispectral images are also used to complement the geometrical information from LiDAR data. Initial object primitives are created using a modified colour-based region growing technique. Multiple classifier system is then applied on the features extracted from the segments for classification and also for reducing the subjectivity involved in the selection of classifier and improving the precision of the results. The proposed methodology produces two outputs: (i) urban land cover classes and (ii) buildings masks which are further reconstructed and vectorized into three-dimensional buildings footprints. Experiments carried out on three airborne LiDAR datasets show that the proposed technique successfully discriminates urban land covers and detect urban buildings. Numéro de notice : A2016-106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2015.1034195 Date de publication en ligne : 06/05/2015 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10106049.2015.1034195 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80001
in Geocarto international > vol 31 n° 1 - 2 (January - February 2016) . - pp 121 - 139[article]Réservation
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