Detection and classification of changes in buildings by direct comparison of multi-temporal LIDAR Systems data

• Johanna Beatríz Prieto Garzón ^[2] ; Álvaro Muriel Lima Machado ^[1] ; Fabiano Scheer Hainosz ^[2]
  1. [1] Universidade Federal do Paraná

     Universidade Federal do Paraná

     Brasil

     
  2. [2] Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento. Institutos LACTEC. Brasil
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 86, Nº. 209, 2019, págs. 206-214
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Detección y classificación de cambios en edificaciones por comparación directa de datos multi-temporales de Sistemas LIDAR
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Este estudio consiste en la detección de cambios en edificaciones con tecnología LIDAR, para lo cual, se identifican, clasifican y cuantifican cambios en edificaciones de dos áreas de estudio mapeadas con sensores LIDAR, usando la comparación directa de las nubes de puntos multi-temporales obtenidas en los mapeamientos. El proceso comienza con la corrección de errores en el registro de las nubes de puntos para después ser aplicados dos métodos de detección: el primero, denominado método indirecto por la transformación de los datos en raster, y el segundo, de tipo vectorial, denominado método directo. Al cuantificar las edificaciones detectadas, se obtuvo en ambos métodos una gran aproximación de la localización de tales edificaciones y, al estimar los atributos altura y área, se determinó mejor precisión con el método directo. Se concluye que los dos métodos son herramientas eficientes para la observación de la dinámica inmobiliaria a través de diferentes intervalos de tiempo

  • English

    This study consists in the detection of changes in buildings with LIDAR technology, for which, changes in buildings are identified, classified and quantified of two study areas mapped by LIDAR sensors, using the direct comparison of multi-temporal points clouds obtained from mapping. The process begins with the correction of errors in point cloud records after two detection methods are applied:

    the first one is called indirect method due to the transformation of the raster data; the second one is called direct method, of vector type.

    When quantifying the detected buildings, an important approximation was obtained from both methods concerning the locations of these buildings and, when estimating height and area, the direct method presented higher accuracy. In conclusion, both methods are efficient tools for observation of the real estate dynamics through different time intervals