%0 Journal Article
%@ 2241-1224
%A Tomljenović, Ivan
%A Blaschke, Thomas
%A Höfle, Bernhard
%A Tiede, Dirk
%C Thessaloniki
%D 2014
%F heidok:37133
%I Aristotle University of Thessaloniki
%J South-Eastern European journal of earth observation and geomatics
%K Remote Sensing, Geography, LiDAR, Image processing and analysis
%N 2S
%P 517-520
%R 10.11588/heidok.00037133
%T Potential and idiosyncrasy of object‐based image analysis for airborne Lidar‐based building detection
%U https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/37133/
%V 3
%X Today, a plethora of approaches exists that can be used for the task of object   extraction from LiDAR data (point and/or derived raster information). The majority of   approaches deal with the extraction of artificial objects or distinct natural objects (e.g. single   trees). Local height variations or number of signal returns are often input to extraction   processes. If only relying on pixel‐based concepts, results of such analyses may provide   sufficient detection accuracy but they may also generate various misclassified objects since   they lack object‐based view. In the presented paper, we developed an Object‐Based Image   Analysis (OBIA) approach for building extraction starting from LiDAR point data only. We   hypothesize that an OBIA approach could performs better than a pixel‐based approach as it   resembles the way in which humans perceive reality. The developed method consists of a   set of rules applied to continuously re‐shaped (based on pre‐classifications) candidate   objects. The results of the proposed approach have been compared to buildings which were   manually identified from a Digital Surface Model (DSM). Primary results show completeness   value of 97.80% and correctness of 80.5%.