AUTOMATIC BUILDING CHANGE DETECTION USING MULTI-TEMPORAL AIRBORNE LiDAR DATA

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.creatorSantos, R. C. dos [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorGalo, M. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorCarrilho, A. C. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorPessoa, G. G. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorOliveira, R. A. R. de [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorIEEE-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:58:35Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:58:35Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/210111-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/210111-
Descrição: dc.descriptionThe automatic detection of building changes is an essential process for urban area monitoring, urban planning, and database update. In this context, 3D information derived from multi-temporal airborne LiDAR scanning is one effective alternative. Despite several works in the literature, the separation of change areas in building and non-building remains a challenge. In this sense, it is proposed a new method for building change detection, having as the main contribution the use of height entropy concept to identify the building change areas. The experiments were performed considering multi-temporal airborne LiDAR data from 2012 and 2014, both with average density around 5 points/m(2). Qualitative and quantitative analyses indicate that the proposed method is robust in building change detection, having the potential to identify small changes (larger than 20 m(2)). In general, the change detection method presented average completeness and correctness around 97% and 71%, respectively.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionGraduate Program on Cartographic Sciences from FCT-UNESP, Presidente Prudente-SP/Brazil-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ UNESP, Grad Program Cartog Sci, Presidente Prudente, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ UNESP, Dept Cartog, Presidente Prudente, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ UNESP, Grad Program Cartog Sci, Presidente Prudente, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ UNESP, Dept Cartog, Presidente Prudente, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/05268-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 304189/2016-2-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 001-
Formato: dc.format54-59-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherIeee-
Relação: dc.relation2020 Ieee Latin American Grss & Isprs Remote Sensing Conference (lagirs)-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectBuilding change detection-
Palavras-chave: dc.subjectAirborne LiDAR data-
Palavras-chave: dc.subjectShannon entropy-
Título: dc.titleAUTOMATIC BUILDING CHANGE DETECTION USING MULTI-TEMPORAL AIRBORNE LiDAR DATA-
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