Metodología para el cálculo de las altitudes de los edificios en zonas urbanas mediante sus sombras

Autor: Dorronsoro Aguirrezabal, Irati
Přispěvatelé: Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos, Nekazaritza Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa, González de Audícana Amenábar, María
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Academica-e. Repositorio Institucional de la Universidad Pública de Navarra
instname
Popis: Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo aplicar una metodología para la obtención de las altitudes de los edificios en zonas urbanas a través de las sombras de estas, utilizando una pareja de imágenes multiespectral y pancromática captadas por el satélite francés Pleiades correspondientes a la ciudad de Melbourne (Australia). Con el objeto de generar una imagen multiespectral de muy alta resolución espacial, se ha aplicado un proceso de pansharpening a ambas imágenes. A partir de esta imagen, la extracción de las sombras y edificios se ha realizado mediante la aplicación de un clasificador supervisado que se ha seleccionado después de aplicar los algoritmos, KNN (k-nearest neighbor), SVM (Support Vector Machine) y Random Forest, y calcular sus fiabilidades globales y precisiones. Una vez identificados edificios y sombras, se han vectorizado los ficheros ráster, calculado los centroides de los edificios y definido la línea de acimut solar asociada a cada edificio, cuya intersección con la sombra correspondiente ha permitido determinar su longitud. A partir del dato de longitud de cada sombra y teniendo en cuenta el ángulo de elevación solar, se han calculado las altitudes de los edificios. Lan honen helburua eraikinen itzalak erabiliz hauen garaiera kalkulatzeko metodologia bat aplikatzea da. Hau aurrera eramateko Pleiades satelite frantziarrak Melbourne (Australia) hiriari eginiko irudi pankromatiko bat eta multiespektral bat erabili dira. Bereizmen espazial handiko irudi multiespektral bat lortzeko helburuarekin panhsarpening prozedura aplikatu da. Irudi honetatik abiatuz, itzalak eta eraikuntzak atera dira KNN (k-nearest neighbor), SVM (Support Vector Machine) eta Random Forest sailkapen gainbegiratuak aplikatuz. Hauen ebaluaketa egiteko fidagarritasun globala eta zehaztasuna kalkulatu dira eta hauen bidez sailkatzaile onena aukeratu da. Sailkapenen emaitza bektorizatu egin dira eta bertatik eraikuntzen zentroideak kalkulatu dira. Hauen kopia bat eguzki azimutaren norabidean mugitu da ondoren lerro batez bi geruzetako puntuak batuz. Lerro honen eta itzalen geruzaren intersekzioaren bidez posible izan da itzalen luzera kalkulatzea eta honen bidez eta eguzki garaieraren arteko erlazio trigonometrikoaren bidez eraikuntzen garaierak kalkulatu dira. The aim of the project is applying a methodology to obtain the heights of buildings in an urban area using their shadows. To carry out the calculation, a panchromatic and multispectral satellite images obtained by the French satellite Pleiades from Melbourne (Australia) have been used. To obtain a very high spatial resolution multispectral image a pansharpening procedure has been applied. From this image, the extraction of the shadows and the buildings has been done applying KNN (k-nearest neighbor), SVM (Support Vector Machine) and Random Forest classification algorithms. By calculating the overall reliability and the precision of each one, the best classifier has been chosen to classify the image. The results of the classification have been vectorized and with it the centroids of the buildings have been detected. A copy of these have been displaced in the direction of the solar azimuth. The both point layers have been unified by lines and from the intersection with the shadows the length of the shadows haven been obtained. To finish with, relating the length of the shadows and the solar elevation with a trigonometric equation, the heights of the buildings have been calculated. Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra Informazio Geografikoko Sistemetako eta Teledetekzioko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan
Databáze: OpenAIRE