Change detection of buildings from satellite imagery and lidar data

Geospatial objects change over time and this necessitates periodic updating of the cartography that represents them. Currently, this updating is done manually, by interpreting aerial photographs, but this is an expensive and time-consuming process. While several kinds of geospatial objects are recognized, this article focuses on buildings. Specifically, we propose a novel automatic approach for detecting buildings that uses satellite imagery and laser scanner data as a tool for updating buildings for a vector geospatial database. We apply the support vector machine (SVM) classification algorithm to a joint satellite and laser data set for the extraction of buildings. SVM training is automatically carried out from the vector geospatial database. For visualization purposes, the changes are presented using a variation of the traffic-light map. The different colours assist human operators in performing the final cartographic updating. Most of the important changes were detected by the proposed method. The method not only detects changes, but also identifies inaccuracies in the cartography of the vector database. Small houses and low buildings surrounded by high trees present significant problems with regard to automatic detection compared to large houses and taller buildings. In addition to visual evaluation, this study was checked for completeness and correctness using numerical evaluation and receiver operating characteristic curves. The high values obtained for these parameters confirmed the efficacy of the method

Avaliação do uso combinado de métodos de modelagem da direção do escoamento superficial e modelos digitais de superficie derivados de laser scanner em regiões urbanas

Resumo: Com a impermeabilização do solo e alterações no meio, o ciclo hidrológico vêm sofrendo alterações significativas, sobretudo, no que diz respeito ao escoamento superficial sobre áreas urbanas. Com isso, existe um aumento no risco de cheias, principalmente pela falta de capacidade de drenagem das redes pluviais, assim como o problema de poluição através do escoamento superficial. Para que se possam definir medidas para mitigar tais eventos, é necessária a identificação dos lugares de maior influência. Com a possibilidade de se obter modelos digitais mais detalhados da superfície, como os obtidos por meio dos dados de Laser Scanner, pode-se utilizar tais informações para o melhor entendimento dos processos envolvidos nestes eventos em determinada área. Assim, foi estudada uma metodologia para simulação de escoamento superficial em ambientes urbanizados, utilizando dados altimétricos e imagens de alta resolução, visando identificação de regiões que possam receber maior quantidade de fluxo de escoamento ou poluição. Foram utilizados e comparados métodos de filtragem de dados do Laser Scanner para a geração de Modelo Digital de Terreno (MDT) e Modelo Digital de Superfície Normalizado (MDSn); assim como Classificadores Digitais de Imagem, baseados em Inteligência Artificial, avaliando também diferentes tamanhos de amostras de treinamento variados; e algoritmos de simulação da direção do escoamento superficial, sobre duas áreas de estudo. Os métodos de filtragem apresentaram acertos e erros em maior ou menor grau, uma vez que alguns filtraram excessivamente, corrompendo dados do terreno, ou deixando dados que deveriam ter sido filtrados. Os classificadores apresentaram acertos globais elevados, todos com mais de 80% de acerto e a maioria dos testes com acerto global acima de 95%. Foi identificado também que os algoritmos de simulação da direção do escoamento superficial apresentam resultados diferentes entre si, sendo também dependentes dos dados do modelo digital que os alimentam, variando em função da presença ou não de feições que supostamente eram obstáculos ao escoamento superficial