Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/74819
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dc.contributor.authorOrtega Trujillo, Sebastián Eleazaren_US
dc.contributor.authorSantana, José M.en_US
dc.contributor.authorWendel, Jochenen_US
dc.contributor.authorTrujillo Pino, Agustín Rafaelen_US
dc.contributor.authorMurshed, Syed Monjuren_US
dc.date.accessioned2020-10-16T16:03:16Z-
dc.date.available2020-10-16T16:03:16Z-
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.isbn978-3-030-58231-9en_US
dc.identifier.issn2523-3440-
dc.identifier.issn2523-3459-
dc.identifier.otherScopus-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/74819-
dc.description.abstractEn los últimos años, la cantidad de datos espaciales abiertos disponibles relevantes para las ciudades de todo el mundo ha aumentado exponencialmente. Muchas ciudades, estados y países han proporcionado o están lanzando actualmente el suministro de datos geográficos abiertos y gratuitos a través de portales de datos públicos, servicios web y API que son adecuados para aplicaciones urbanas y de ciudades inteligentes. Además de los modelos de ciudades 3D listos para usar, hay muchos conjuntos de datos LiDAR abiertos y gratuitos disponibles. Varios países proporcionan conjuntos de datos LiDAR nacionales de diferente cobertura y calidad como datos abiertos y gratuitos. En esta investigación, presentamos una nueva tubería para generar modelos de ciudad estandarizados de nivel de detalle (LoD) -2 conforme a CityGML para aplicaciones en toda la ciudad mediante el uso de nubes de puntos generadas por LiDAR y polígonos de huella disponibles en portales de datos abiertos y gratuitos. Nuestro método identifica los edificios y las superficies de los tejados dentro de cada huella y los clasifica en una de las cinco categorías de tejados. Cuando hay varios edificios presentes dentro de una huella, se divide en sus zonas correspondientes utilizando un novedoso algoritmo de generalización de contorno basado en esquinas, que aborda la necesidad de huellas y modelos más precisos en términos geométricos y semánticos. Finalmente, los modelos CityGML 2.0 se crean según la categoría seleccionada. Esta tubería se probó y evaluó en un conjunto de datos de nubes de puntos que representan el área urbana de la ciudad española de Logroño. Los resultados muestran la efectividad de la metodología para determinar la categoría de la azotea y la precisión de los modelos CityGML generados. Cuando hay varios edificios presentes dentro de una huella, se divide en sus zonas correspondientes utilizando un novedoso algoritmo de generalización de contorno basado en esquinas, que aborda la necesidad de huellas y modelos más precisos en términos geométricos y semánticos. Finalmente, los modelos CityGML 2.0 se crean según la categoría seleccionada. Esta tubería se probó y evaluó en un conjunto de datos de nubes de puntos que representan el área urbana de la ciudad española de Logroño. Los resultados muestran la efectividad de la metodología para determinar la categoría de la azotea y la precisión de los modelos CityGML generados. Cuando hay varios edificios presentes dentro de una huella, se divide en sus zonas correspondientes utilizando un novedoso algoritmo de generalización de contorno basado en esquinas, que aborda la necesidad de huellas y modelos más precisos en términos geométricos y semánticos. Finalmente, los modelos CityGML 2.0 se crean según la categoría seleccionada. Esta tubería se probó y evaluó en un conjunto de datos de nubes de puntos que representan el área urbana de la ciudad española de Logroño. Los resultados muestran la efectividad de la metodología para determinar la categoría de la azotea y la precisión de los modelos CityGML generados. Se crean 0 modelos según la categoría seleccionada. Esta tubería se probó y evaluó en un conjunto de datos de nubes de puntos que representan el área urbana de la ciudad española de Logroño. Los resultados muestran la efectividad de la metodología para determinar la categoría de la azotea y la precisión de los modelos CityGML generados. Se crean 0 modelos según la categoría seleccionada. Esta tubería se probó y evaluó en un conjunto de datos de nubes de puntos que representan el área urbana de la ciudad española de Logroño. Los resultados muestran la efectividad de la metodología para determinar la categoría de la azotea y la precisión de los modelos CityGML generados.en_US
dc.description.abstractIn the past years, the amount of available open spatial data relevant to cities throughout the world has increased exponentially. Many cities, states, and countries have provided or are currently launching the provision of free and open geodata through public data portals, web-services, and APIs that are suitable for urban and smart cities applications. Besides ready to use 3D city models, many free and open LiDAR data sets are available. Several countries provide national LiDAR datasets of varying coverage and quality as free and open data. In this research, we introduce a novel pipeline to generate standardized CityGML conform Level of Detail (LoD)-2 city models for city-wide applications by using LiDAR generated point clouds and footprint polygons available from free and open data portals. Our method identifies the buildings and rooftop surfaces inside each footprint and classifies them into one of the five rooftop categories. When multiple buildings are present inside a footprint, it is divided into their corresponding zones using a novel corner-based outline generalization algorithm, addressing the need for more precise footprints and models in geometric and semantic terms. Finally, CityGML 2.0 models are created according to the selected category. This pipeline was tested and evaluated on a point cloud dataset which represent the urban area of the Spanish city of Logroño. The results show the effectiveness of the methodology in determining the rooftop category and the accuracy of the generated CityGML models.en_US
dc.languageengen_US
dc.publisherSpringeren_US
dc.relationStudies And Research On The Analysis,Modelling And Visualization Of Geospatial Data In The Urban Context.en_US
dc.relation2015-ING-ARQ-2en_US
dc.relation.ispartofLecture Notes In Intelligent Transportation And Infrastructure-
dc.sourceOpen Source Geospatial Science for Urban Studies. Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure / Mobasheri A. (eds), [ISSN 2523-3440], Part F1384, p. 97-116, (Enero 2021)en_US
dc.subject330499 Otras (especificar)en_US
dc.subject3329 Planificación urbanaen_US
dc.subject220990 Tratamiento digital. Imágenesen_US
dc.subject.otherModelos de ciudades en 3Den_US
dc.subject.otherCityGMLen_US
dc.subject.otherLiDARen_US
dc.subject.otherCiudad inteligenteen_US
dc.titleGenerating 3D city models from open LiDAR point clouds: advancing towards smart city applicationsen_US
dc.title.alternativeGeneración de modelos de ciudades en 3D a partir de nubes de puntos LiDAR abiertas: avanzando hacia aplicaciones de ciudades inteligentesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookParten_US
dc.typeBookParten_US
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-58232-6_6en_US
dc.identifier.scopus85171586515-
dc.contributor.orcidNO DATA-
dc.contributor.orcidNO DATA-
dc.contributor.orcidNO DATA-
dc.contributor.orcidNO DATA-
dc.contributor.orcidNO DATA-
dc.contributor.authorscopusid57191042210-
dc.contributor.authorscopusid55349392800-
dc.contributor.authorscopusid35073127500-
dc.contributor.authorscopusid22433888800-
dc.contributor.authorscopusid57111904100-
dc.identifier.eissn2523-3459-
dc.description.lastpage116en_US
dc.description.firstpage97en_US
dc.relation.volumePart F1384en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Capítulo de libroen_US
dc.description.notasPart of the Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure book series (LNITI). Empresa: European Institute for Energy Research (EIFER) Ámbito de la empresa: Europeaen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.date.coverdateEnero 2021en_US
dc.identifier.supplement2523-3440-
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dc.identifier.ulpgcen_US
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dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.description.spiqQ1-
item.fulltextSin texto completo-
item.grantfulltextnone-
crisitem.project.principalinvestigatorTrujillo Pino, Agustín Rafael-
crisitem.author.deptGIR IUCES: Centro de Tecnologías de la Imagen-
crisitem.author.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.deptGIR IUCES: Centro de Tecnologías de la Imagen-
crisitem.author.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.deptGIR IUCES: Centro de Tecnologías de la Imagen-
crisitem.author.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.orcid0000-0002-5391-9964-
crisitem.author.orcid0000-0001-6212-5317-
crisitem.author.parentorgIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.parentorgIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.parentorgIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.fullNameOrtega Trujillo,Sebastián Eleazar-
crisitem.author.fullNameSantana Núñez, José Miguel-
crisitem.author.fullNameTrujillo Pino, Agustín Rafael-
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