hig.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Mapping of roof types in orthophotos using feature descriptors
Högskolan i Gävle, Akademin för teknik och miljö, Avdelningen för Industriell utveckling, IT och Samhällsbyggnad, Samhällsbyggnad, GIS.
Högskolan i Gävle, Akademin för teknik och miljö, Avdelningen för Industriell utveckling, IT och Samhällsbyggnad, Datavetenskap. Uppsala University, Department of Information Technology, Sweden.
2018 (Engelska)Ingår i: International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM: Proceedings of the International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2018, Vol. 18, s. 285-291Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

In the context of urban planning, it is very important to estimate the nature of the roof of every building and, in particular, to make the difference between flat roofs and gable ones. This analysis is necessary in seismically active areas. Also in the assessment of renewable energy projects such solar energy, the shape of roofs must be accurately retrieved. In order to perform this task automatically on a large scale, aerial photos provide a useful solution. The goal of this research project is the development of algorithm for accurate mapping of two different roof types in digital aerial images. The algorithm proposed in this paper includes several components: pre-processing step to reduce illumination differences of individual roof surfaces, statistical moments calculation and color indexing. Roof models are created and saved as masks with feature specific descriptors. Masks are then used to mark areas that contain elements of the different roof types (e.g. gable and hip). The final orthophoto visualize an accurate position of each of the roof types. The result is evaluated using precision recall method.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2018. Vol. 18, s. 285-291
Serie
Proceedings of the International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, ISSN 1314-2704 ; 2.2
Nyckelord [en]
URBAN planning, ROOFS, BUILDINGS, ALGORITHMS, AERIAL photography, classification, orthophoto, Roof types, segmentation
Nationell ämneskategori
Samhällsbyggnadsteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hig:diva-28694DOI: 10.5593/sgem2018/2.2/S08.036Scopus ID: 2-s2.0-85058885965OAI: oai:DiVA.org:hig-28694DiVA, id: diva2:1266481
Konferens
18th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM,30th June - 9th July 2018, Albena, Bulgaria
Tillgänglig från: 2018-11-28 Skapad: 2018-11-28 Senast uppdaterad: 2019-01-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Åhlén, JuliaSeipel, Stefan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Åhlén, JuliaSeipel, Stefan
Av organisationen
Samhällsbyggnad, GISDatavetenskap
Samhällsbyggnadsteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 28 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf