Building Height Estimation Using Shadow Length in Satellite Imagery

要約

衛星画像から建物の高さを推定することは、特に単眼画像を使用する場合に大きな課題となり、その結果、画像化中に重要な 3D 情報が失われます。
この空間的な奥行きの損失により、高さの推定プロセスがさらに複雑になります。
私たちは、単一ビュー画像を使用した建物の高さ推定の損失を補う追加の手がかりとして影の長さを使用することで、この問題に対処しました。
私たちは、与えられた衛星画像内で最初に建物とその影の位置を特定する新しい方法を提案しました。
位置特定後、回帰モデルを使用して影の長さが推定されます。
各建物の最終的な高さを推定するために、写真測量の原理を利用し、特に太陽の仰角、建物の垂直エッジの長さ、建物の影の長さの関係を考慮します。
モデル内の建物の位置を特定するために、修正された YOLOv7 検出器を利用し、各建物の影の長さを回帰するために、バックボーン アーキテクチャとして ResNet18 を利用しました。
最後に、太陽高度と影の長さを使用して、解析的な定式化を通じて関連する建物の高さを推定しました。
私たちは 42 の異なる都市で私たちの手法を評価しました。その結果、提案されたフレームワークが適切なマージンを持って最先端の手法を上回っていることがわかりました。

要約(オリジナル)

Estimating building height from satellite imagery poses significant challenges, especially when monocular images are employed, resulting in a loss of essential 3D information during imaging. This loss of spatial depth further complicates the height estimation process. We addressed this issue by using shadow length as an additional cue to compensate for the loss of building height estimation using single-view imagery. We proposed a novel method that first localized a building and its shadow in the given satellite image. After localization, the shadow length is estimated using a regression model. To estimate the final height of each building, we utilize the principles of photogrammetry, specifically considering the relationship between the solar elevation angle, the vertical edge length of the building, and the length of the building’s shadow. For the localization of buildings in our model, we utilized a modified YOLOv7 detector, and to regress the shadow length for each building we utilized the ResNet18 as backbone architecture. Finally, we estimated the associated building height using solar elevation with shadow length through analytical formulation. We evaluated our method on 42 different cities and the results showed that the proposed framework surpasses the state-of-the-art methods with a suitable margin.

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