Within the paper an approach for the automatic extraction and reconstruction of buildings in urban built-up areas base on fusion of high-resolution satellite image and LIDAR data is presented. The presented data fusion scheme is essentially motivated by the fact that image and range data are quite complementary. Raised urban objects are first segmented from the terrain surface in the LIDAR data by making use of the spectral signature derived from satellite image, afterwards building potential regions are initially detected in a hierarchical scheme. A novel 3D building reconstruction model is also presented based on the assumption that most buildings can be approximately decomposed into polyhedral patches. With the constraints of presented building model, 3D edges are used to generate the hypothesis and follow the verification processes and a subsequent logical processing of the primitive geometric patches leads to 3D reconstruction of buildings with good details of shape. The approach is applied on the test sites and shows a good performance, an evaluation is described as well in the paper.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.671-672
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2015
Due to harsh conditions of disaster areas, understanding of current feature of collapsed buildings, terrain, and other infrastructures is critical issue for disaster managers. However, because of difficulties in acquiring the geographical information of the disaster site such as large disaster site and limited capability of rescue workers, comprehensive site investigation of current location of survivors buried under the remains of the building is not an easy task for disaster managers. To overcome these circumstances of disaster site, this study makes use of an unmanned aerial vehicle, commonly known as a drone to effectively acquire current image data from the large disaster areas. The framework of 3D model reconstruction of disaster site using aerial imagery acquired by drones was also presented. The proposed methodology is expected to assist rescue workers and disaster managers in achieving a rapid and accurate identification of survivors under the collapsed building.
Feature based stereo matching is an effective way to perform 3D building reconstruction. However, in urban scene, the cluttered background and various building structures may interfere with the performance of building reconstruction. In this paper, we propose a novel method to robustly reconstruct buildings on the basis of rectangle regions. Firstly, we propose a multi-scale linear feature detector to obtain the salient line segments on the object contours. Secondly, candidate rectangle regions are extracted from the salient line segments based on their local information. Thirdly, stereo matching is performed with the list of matching line segments, which are boundary edges of the corresponding rectangles from the left and right image. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better accuracy on the reconstructed result than pixel-level stereo matching.
With the increasing demands of 3D spatial information in urban environment, the importance of point clouds generation techniques have been increased. In particular, for as-built BIM, the point clouds with the high accuracy and density is required to describe the detail information of building components. Since the terrestrial LiDAR has high performance in terms of accuracy and point density, it has been widely used for as-built 3D modelling. However, the high cost of devices is obstacle for general uses, and the image-based 3D reconstruction technique is being a new attraction as an alternative solution. This paper compares the image-based 3D reconstruction technique and the terrestrial LiDAR in point of establishing the as-built BIM of outdoor structures. The point clouds generated from the image-based 3D reconstruction technique could roughly present the 3D shape of a building, but could not precisely express detail information, such as windows, doors and a roof of building. There were 13.2~28.9 cm of RMSE between the terrestrial LiDAR scanning data and the point clouds, which generated from smartphone and DSLR camera images. In conclusion, the results demonstrate that the image-based 3D reconstruction can be used in drawing building footprint and wireframe, and the terrestrial LiDAR is suitable for detail 3D outdoor modeling.
본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
This study aims to investigate the change in building density and residential environment after the reconstruction of decrepit public rental housing complexes formed in accordance with the Land Readjustment Project during the 1970s-80s. The results of this study can be summarized as follows: First, in terms of change in residential environment after the reconstruction, floor plans that were limited to two to four types and to small apartments measuring $42.9m^2$(13py)-$56.1m^2$ (17py) became varied, presenting 5-6 types of floor plans and various sizes of apartments. In particular, the reconstructed apartments were mainly built in a size smaller than 85($m^2$) and in the 3LDK floor plan and staircase-style unit architectural structure in order to reflect the lifestyle of residents. Second, in terms of change in building density after the reconstruction, the building coverage ratio did not change a lot, but the floor area ratio showed great change depending on the complex, ranging from a minimum of 2.9 times (Singdong Complex) to a maximum of 5.4 times (Eoyangdong Complex). Such change is attributable to the reconstruction policy that aims to improve the residential environment for original residents, secure economic feasibility and efficiency, and reflect the lifestyle of residents while incorporating dividends assigned to the existing housing project members as well as the maximum floor area ratio allowed by the regulation. Additionally, in terms of change in the number of floors and building density after the reconstruction, the former 5-story apartments were changed to apartments with 16-28 stories. Accordingly, the number of households in each complex has also increased by 20%. Third, according to the characteristics of parking facilities in terms of the size and density of parking spaces, former apartment complexes had only aboveground parking lots, not underground parking area. The newly constructed apartment complexes have underground parking space, and the parking-housing ratio is 1.1-1.3 cars.
In this research, we presented a data integration, which integrates ultra high resolution images and complementary data for 3D building reconstruction. In our method, as the ultra high resolution image, Three Line Sensor (TLS) images are used in combination with 2D digital maps, DSMs and both of them. Reconstructed 3D buildings, correctness rate and the accuracy of results were presented. As a result, optimized combination scheme of data sets , sensors and methods was proposed.
The purpose of this study is analyzing the frequent defect about each inspection part of Pre-qualification of residential building reconstruction and finding the cause of occurrence so that can supply a solution of the problem during the plalnning and constructure. The frequent defects are naturally following the deterioration and more occur in the structure body than a skin. The meaning that supply the cause and the managing method for preventing frequent defects about each inspection part is as follows. To prevent the defects, it is needed that the choice of the appropriate materials, giving a sufficient space for facilities, reliable constructure for the part of expecting the defects. The quality of life will go up due to making a good dwelling environment and extending the life cycle of structures from the inspection and managing the part of expecting defects.
From the view point of data fusion, we integrate LIDAR data and digital aerial images to perform 3D building modeling in this study. The proposed scheme comprises two major parts: (1) building block extraction and (2) building model reconstruction. In the first step, height differences are analyzed to detect the above ground areas. Color analysis is then performed for the exclusion of tree areas. Potential building blocks are selected first followed by the refinement of building areas. In the second step, through edge detection and extracting the height information from LIDAR data, accurate 3D edges in object space is calculated. The accurate 3D edges are combined with the already developed SMS method for building modeling. LIDAR data acquired by Leica ALS 40 in Hsin-Chu Science-based Industrial Park of north Taiwan will be used in the test.
우리나라에 공공도서관이 많이 없다. 그 이유는 국민들의 공공도서관에 대한 중요성 및 필요성에 대한 인식 부족과 중앙 및 지방정부의 도서관건립에 대한 인색한 투자와 함께 효과적인 공공도서관 건립정책이 없었기 때문이다. 이제 선진국과 같은 작은 도서관 건립 및 운영 정책을 펴야 한다. 지역 재개발 및 아파트 재건축 추진은 이들 지역에 작은 규모의 마을도서관을 건립할 수 있는 좋은 기회이다. 서울에 있는 J아파트는 재건축을 추진하고 있는데, 이 시점에서 새로운 위치로 옮겨가는 동사무소와 우체국을 하나의 건물로 신축하고, 이 건물 내에 공공도서관을 설치할 수 있을 것이다. 도서관을 이들 시설들과 함께 1층에 배치한다면 시너지 효과를 발생시켜 세 기관 모두에게 도움이 될 것이다. 이처럼 재개발 및 재건축 지역에 공공기관 혹은 상엽시설과 함께 복합건물 형태로 작은 도서관을 건립하는 것은 우리나라 공공도서관의 부족 문제를 해결 할 수 있는 좋은 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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