Comparison of LiDAR Building Point Cloud with Reference Model for Deep Comprehension of Cloud Structure

Abstract

This paper studies the fidelity level of the extracted LiDAR (Light Detection And Ranging) building point cloud in relation to the original building. In this context, the building point cloud is compared with a reference model. This comparison allows a deep understanding of the point cloud structure with respect to both the actual building and the constructed model. Consequently, the source of the incompatibility in a (reference or constructed) building model is determined and described. Thus, this study considers four aspects of the building point cloud. First, the errors of building point cloud extraction and the undesirable points are quantified. Hence, it is found that the percentages of undesirable points are sometimes considerable (between 15% and 70%). Second, the evaluation of the fit of the altimetry with the reference model shows that the roof plane equations calculated from LiDAR data can be more precise than those of reference model, Third, the segmentability level between different point densities and building typologies are variable. Finally, the per plane comparison mentions the incompatibility of the plane boundaries of point cloud with reference model. Moreover, considerable differences are noted between the theoretical and the true point densities.

Résumé

Cet article étudie le niveau de la fidélité d’un nuage de points LiDAR (Light Detection And Ranging) d’un bâtiment par rapport au bâtiment réel. Dans ce contexte, le nuage de points du bâtiment est comparé à un modèle de référence. Cette comparaison permet une compréhension approfondie de la structure du nuage de points par rapport au bâtiment réel et au modèle construit. Par conséquent, la source de l'incompatibilité dans un modèle du bâtiment (de référence ou construite) est déterminée et décrite. Cette étude considère quatre aspects du nuage de points d'un bâtiment. Premièrement, les erreurs de l'extraction du nuage de points du bâtiment et la quantité des points indésirables sont évaluées. On constate que les pourcentages des points indésirables sont parfois considérables (entre 15% et 70%). Deuxièmement, l'évaluation de l'ajustement de l'altimétrie avec le modèle de référence montre que les équations du plan du toit qui sont calculées à partir des données LiDAR peuvent être plus précises que celles du modèle de référence. Troisièmement, le niveau de la segmentation varie avec la variation des densités de points et des typologies des bâtiments. Enfin, la comparaison par plan montre l'incompatibilité des frontières des plans dans un nuage de points avec ceux d’un modèle de référence. De plus, il y a des différences considérables entre les densités théoriques et réelles des points LiDAR.

Acknowledgement

The Vaihingen data set was provided by the German Society for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation (DGPF) (Cramer, 2010): http://www.ifp.uni-stuttgart.de/dgpf/DKEP-Allg.html.