MLS2LoD3: Refining low LoDs building models with MLS point clouds to reconstruct semantic LoD3 building models

要約

非常に詳細な LoD3 建築モデルはさまざまなアプリケーションで大きな可能性を示していますが、まだ利用可能になっていません。
このようなモデルを作成する際の主な課題は、自動検出と再構築だけでなく、標準に準拠したモデリングにも関係します。
この論文では、低位 LoD 建築モデルの遍在性と MLS 点群の精度を活用して LoD3 再構築を可能にする新しい改良戦略を紹介します。
このような戦略は、大規模な LoD3 再構築を約束し、LoD3 アプリケーションのロックを解除します。これについても、本稿で説明および図解します。
さらに、LoD3 ファサード要素を再構築し、それらを CityGML 標準モデルに埋め込むためのガイドラインを提示し、得られた知識を学者や専門家に広めます。
私たちは、私たちの手法が LoD3 再構築アルゴリズムの開発を促進し、その後、そのアルゴリズムをより広範に採用できるようになると信じています。

要約(オリジナル)

Although highly-detailed LoD3 building models reveal great potential in various applications, they have yet to be available. The primary challenges in creating such models concern not only automatic detection and reconstruction but also standard-consistent modeling. In this paper, we introduce a novel refinement strategy enabling LoD3 reconstruction by leveraging the ubiquity of lower LoD building models and the accuracy of MLS point clouds. Such a strategy promises at-scale LoD3 reconstruction and unlocks LoD3 applications, which we also describe and illustrate in this paper. Additionally, we present guidelines for reconstructing LoD3 facade elements and their embedding into the CityGML standard model, disseminating gained knowledge to academics and professionals. We believe that our method can foster development of LoD3 reconstruction algorithms and subsequently enable their wider adoption.

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