基于RandLA-Net的机载激光雷达点云城市建筑物变化检测

孟琮棠, 赵银娣, 韩文泉, 何晨阳, 陈锡秋

RandLA-Net-based detection of urban building change using airborne LiDAR point clouds

MENG Congtang, ZHAO Yindi, HAN Wenquan, HE Chenyang, CHEN Xiqiu

表5 建筑物变化检测结果精度对比

Tab.5 Accuracy comparison of building change detection results

方法 变化 类型 准确 率/% 精准 率/% 召回 率/% F1 分数 Kappa 系数 RandLA- Net IRBG C 增高 97.22 70.40 97.65 81.57 0.856 6 降低 87.23 99.71 93.05 新建 87.42 92.07 89.68 拆除 77.74 79.05 78.39 RandLA- Net RBG C 增高 97.61 82.23 97.71 89.30 0.876 9 降低 88.22 98.52 93.09 新建 87.73 93.24 90.40 拆除 78.91 84.54 81.63 RandLA- Net I C 增高 97.10 85.62 98.94 91.80 0.849 2 降低 91.63 99.54 95.42 新建 77.33 90.63 83.45 拆除 78.20 82.85 80.46 RandLA- Net I 增高 91.77 31.10 96.60 47.05 0.606 0 降低 36.72 100.00 53.72 新建 38.85 94.24 55.02 拆除 86.21 42.94 57.33 ENVI LiDAR 增高 90.46 11.05 64.22 18.86 0.502 4 降低 9.61 69.44 16.88 新建 79.55 35.58 49.17 拆除 30.27 88.06 45.05 TerraScan 增高 91.67 33.31 80.18 47.07 0.628 9 降低 21.82 73.95 33.70 新建 67.19 36.26 47.10 拆除 85.90 65.65 74.42 DSM高程阈值法 增高 91.65 84.08 88.39 86.18 0.642 4 降低 71.99 100.00 83.71 新建 63.90 81.50 71.63 拆除 83.83 41.62 55.62