کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5755432 | 1621793 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic extraction of road features in urban environments using dense ALS data
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
کامپیوتر در علوم زمین
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper describes a methodology that automatically extracts semantic information from urban ALS data for urban parameterization and road network definition. First, building façades are segmented from the ground surface by combining knowledge-based information with both voxel and raster data. Next, heuristic rules and unsupervised learning are applied to the ground surface data to distinguish sidewalk and pavement points as a means for curb detection. Then radiometric information was employed for road marking extraction. Using high-density ALS data from Dublin, Ireland, this fully automatic workflow was able to generate a F-score close to 95% for pavement and sidewalk identification with a resolution of 20Â cm and better than 80% for road marking detection.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation - Volume 64, February 2018, Pages 226-236
Journal: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation - Volume 64, February 2018, Pages 226-236
نویسندگان
Mario Soilán, Linh Truong-Hong, Belén Riveiro, Debra Laefer,