ISSN: 2168-9717

ఆర్కిటెక్చరల్ ఇంజనీరింగ్ టెక్నాలజీ

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • అకడమిక్ కీలు
  • ఎలక్ట్రానిక్ జర్నల్స్ లైబ్రరీ
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • SWB ఆన్‌లైన్ కేటలాగ్
  • వర్చువల్ లైబ్రరీ ఆఫ్ బయాలజీ (విఫాబియో)
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Automatic Segmentation of Lidar Data

Abdelmounaim Bellakaout*, Cherkaoui Omari Mohammed, Ettarid Mohamed, Touzani Abderrahmane

Topographical technology by Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) generates a precise points cloud with a density of several points per square meter, LIDAR data processing is a crucial step to be used. Extraction of 3D information in automatic way and especially in urban areas from LIDAR data is one of the most difficult problems in computer vision; it is also a necessary step for implementation of several applications that require a high level interpretation of LASER data. Therefore, there is recently an increased interest in this research field and a vast literature. The problematic discussed in this article lies in the differentiation between the sets of points that represent a specified layer of information (construction, vegetation, roads, lines, etc.). This step is called segmentation. The aim of this study is to provide a set of automatic segmentation techniques tailored to different types of 3D data and proposes a methodology to classify LIDAR data with a maximum degree of automaticity using only point cloud data.