In: South-Eastern European journal of earth observation and geomatics, 3 (2014), Nr. 2S. pp. 517-520. ISSN 2241-1224

Preview

PDF, English - main document Download (379kB) | Terms of use

Abstract

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%.