TY  - JOUR
IS  - 2S
TI  - Potential and idiosyncrasy of object?based image analysis for airborne Lidar?based building detection
PB  - Aristotle University of Thessaloniki
SP  - 517
UR  - https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/37133/
SN  - 2241-1224
A1  - Tomljenovi?, Ivan
A1  - Blaschke, Thomas
A1  - Höfle, Bernhard
A1  - Tiede, Dirk
Y1  - 2014///
JF  - South-Eastern European journal of earth observation and geomatics
ID  - heidok37133
KW  - Remote Sensing
KW  -  Geography
KW  -  LiDAR
KW  -  Image processing and analysis
VL  - 3
AV  - public
N2  - 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%.
EP  - 520
CY  - Thessaloniki
ER  -