Wie kann man Gebäude in LIDAR-Daten von Vegetation unterscheiden?

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Um die Vegetationsmaske in der Ökognition mit der Objektbasisanalyse und der Erstellung der Regelsätze zu extrahieren , wurden auch die Gebäude klassifiziert! Irgendeine Idee, wie man Gebäude aus Vegetation gewinnt? Ich habe versucht, Form und auch Asymmetrie zu verwenden, aber andere Ideen sind sehr willkommen.

ani
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Welche Software verwenden Sie und wie sind Ihre verarbeiteten Lidar-Daten formatiert?
Artwork21

Antworten:

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Es gibt mehrere Online-Videos, die zeigen, wie die Bildanalyse mit Lidar-Daten mit eCognition verwendet wird.

Bildklassifizierungsmethoden sind der Schlüssel zum Extrahieren der richtigen Daten.

http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/

Vegetation (Extraktion von Baumkronen) http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/ecognition-image-analysis-extracting-tree-canopy-lidar

Gebäudeextraktion http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/obia-lidar-technical-demo-pt24

Mapperz
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In LAStools gibt es eine Lösung namens lasclassify.exe ( README ), die Sie ausprobieren können. Die Vollversion (bis zu einem bestimmten Punktlimit) ist online für Forschungs- und Bewertungszwecke verfügbar.

Martin Isenburg
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Wir freuen uns über Antworten von Anbietern und anderen kommerziell interessierten Parteien, Martin. In solchen Fällen ist es jedoch wichtig, dass Sie Ihre Verbindung mit der von Ihnen empfohlenen Lösung identifizieren, um die Glaubwürdigkeit zu wahren.
whuber
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@whuber Martin Isenburg ist der Entwickler von LAStools. Er ist einer der (wenn nicht der) Autoritäten beim Filtern von Lidar-Daten. Seine Algorithmen bilden die Basis für viele kommerzielle LIDAR-Software. Ich würde ihn nicht als Anbieter betrachten, da "seine" Software für die meisten Zwecke Open Source ist und ein großzügiges Geschenk an die Lidar-Community darstellt.
Thad
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LAStools ist keine Open Source mehr und Martin würde in diesem Fall als Anbieter angesehen.
Jeffrey Evans
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Wenn Sie ArcGIS verwenden, können Sie das Tool LP360 für ArcGIS: Klassifizieren ausprobieren.

http://www.qcoherent.com/products/classify.html

Kostenlose Testphase

Jakub Sisak GeoGraphics
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Jeder Lidar-Punkt sollte mehrere "Rückgaben" haben - die letzte Rückgabe ist wahrscheinlich entweder Gebäude oder Boden. Frühere sind wahrscheinlich Treffer auf der Vegetation wie ein Baumdach. Mein Gefühl ist also, dass Sie alle bis auf die letzte Rückkehr als Vegetation verwerfen könnten. Das könnte helfen.

Mark Irland
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@Andre Silva, bei Vegetation mit hoher Dichte kann der Parameter "Anzahl der Rückgaben" verwendet werden, nicht jedoch die letzte Rückgabe. Die Vegetation hat im Vergleich zu Gebäuden mehr Erträge.
Sandhya