Recognition of 3D Settlement Structure for Generalization.

Abstract

Ziel der Arbeit ist ein Beitrag zur Erkennung dreidimensionaler Siedlungsstrukturen für die automatische Generalisierung, eine innovative Erweiterung der zweidimensionalen Methoden. Der Ablauf der Erkennung wurde in die drei Stufen mikro, meso und makro unterteilt und bezieht sich auf einzelne Gebäude, Gebäudekomplexe und Gebäudeanhäufungen, welche ähnliche Eigenschaften aufweisen, wie z.B. Siedlungsblöcke sowie psycho-physische menschliche Beobachtungen. Das Erkennungsverfahren auf dem individuellen Gebäude, benachbarten Gebäuden und Gebäudeanhäufungen, die ähnliche Eigenschaften haben wie Siedlungsblöcke und psychophysische Beobachtungen von Menschen. Jede dieser drei Stufen der Strukturerkennung setzt umfangreiche Informationen über die Gebäude voraus. Deshalb werden zuerst mit Hilfe eines Bottom-up-Ansatzes unterschiedliche Gebäude aus den vorhandenen Daten identifiziert. Nach einer umfassenden Untersuchung der Strukturerkennung wurden die Ergebnisse in der dreidimensionalen Generalisierung angewendet. Unter den verschiedenen Generalisierungsalgorithmen wurde hier die Aggregierung ausgewählt, da sie am umfangreichsten Ergebnisse aus der Strukturerkennung verwendet.