Automated generation and updating of digital city models using high-resolution line scanning systems

Abstract

Digitale Stadtmodelle zählen zu den begehrtesten Produkten der Photogrammetrie und Fernerkundung. Die Erstellung und Aktualisierung dieser Modelle gehört zu den zeitaufwendigsten und teuersten Aufgaben, die in der Regel manuell durchgeführt werden. Ziel dieser Arbeit ist es eine automatisierte Methode zu entwickeln, die möglichst selbständig digitale Stadtmodelle erzeugt und aktualisiert. Als Grundlage sollen panchromatische Stereo-Bilder von hochauflösenden flugzeug- und satellitengetragenen Zeilenscannern dienen.<br />Die vorgeschlagene Vorgehensweise kann in 3 wesentliche Schritte eingeteilt werden: Datenvorbearbeitung, Gebäudeextraktion und Feststellung von Veränderungen sowie Aktualisierung alter Datenbestände.<br />Der erste Schritt, der die Akquisition und Orientierung der Bilddaten, sowie die Erstellung von Oberflächenmodellen und den daraus abgeleiteten normalisierten Geländemodellen beinhaltet, ist nicht Teil dieser Arbeit.<br />Bei der Gebäudeextraktion werden vorerst Regionen gesucht in denen potentielle Gebäudekandidaten existieren könnten.<br /> Dies geschieht durch eine Grauwertanalyse im Bild und einer Höheneinschränkung im normalisierten Geländemodell. In Folge werden die geometrischen Eigenschaften der gefundenen Gebäude mit Hilfe eines adaptiven Region Growings und einer darauffolgenden Hough-Transformation extrahiert. Die errechneten Gebäudeecken werden in einer Datenbank abgelegt und können zur Auffindung von Veränderungen verwendet werden.<br />Da diese Methode auf Gebäude, die eine Mindestgrösse von ca. 25 Pixeln haben eingeschränkt ist, wurden weiters zwei alternative Ansätze untersucht: Gebäudeextraktion mittels Bildmatchings oder mittels Texturanalyse.<br />Die Qualitätsanalyse der Ergebnisse zeigt, dass die untersuchte Methode des adaptiven Region Growings mit der darauffolgenden Hough-Transformation, sehr erfolgreich ist. Das Bildmatching liefert in kleinmasstäbigem Bildmaterial gute Resultate. Die Methodik basierend auf der vorgeschlagenen Texturanalyse ist hingegen nicht empfehlenswert, um einzelne Gebäude zu detektieren und extrahieren.<br />

Digital City Models have become one of the most attractive and important products in photogrammetry and remote sensing. The generation and updating of these models are very time consuming and expensive when done manually. Goal of this work is to develop an automated method that is capable to generate and update such models. As input data panchromatic stereo-imagery from high-resolution line-scanning systems are used.<br />The proposed method can be subdivided into 3 major steps:<br />pre-processing, building extraction and change detection and updating.<br />The first step, which includes the acquisition and orienting of the imagery, as well as the creation of surface models and the corresponding normalised surface models, is not part of this work. For the building extraction, firstly regions with potential building candidates are searched. This is done by applying a grey value analysis on the image and a height thresholding on the normalised surface model.<br />Afterwards, the geometric properties of the found buildings are extracted by means of an adaptive region growing process which is followed by a Hough transformation.<br />Since this method focuses at buildings with areas bigger than 25 pixels, two further approaches are investigated: building extraction through image matching and through texture analysis.<br />The results of the quality analysis show that the investigated method of adaptive region growing and Hough transformation are very successful.<br />The image matching procedure delivers good results for small scales. The method based on the suggested texture analysis is not recommendable for building extraction.