Geibel and Stilla (2000) applied a

Geibel and Stilla (2000) applied a region-growing
algorithm to LiDAR data, grouping the neighbouring segments,
which involved finding consistent intersections at the
building vertices. They combined the 3D border polygons to
obtain consistent building models, adding building outlines,
vertical walls, and a floor to the model. After generating the
building model, they projected its roof edges back to aerial

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ Geibel และ Stilla (2000) ภูมิภาคเติบโตอัลกอริทึมข้อมูล LiDAR การจัดกลุ่มของส่วนที่ใกล้เคียงที่เกี่ยวข้องกับค้นหาแยกสอดคล้องในการสร้างจุดยอด รวมรูปหลายเหลี่ยมเส้นขอบ 3D เพื่อขอรับรูปแบบอาคารสอดคล้อง เพิ่มเค้าโครงอาคารผนังแนวตั้ง และชั้นรุ่น หลังจากสร้างการอาคารจำลอง ที่พวกเขาคาดการณ์ขอบหลังคากลับไปทางอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Geibel และดวงดาว (2000) นำมาใช้ในภูมิภาคที่เติบโต
อัลกอริทึมข้อมูล LiDAR การจัดกลุ่มกลุ่มเพื่อนบ้าน
ซึ่งเกี่ยวข้องกับการหาทางแยกที่สอดคล้องกันที่
จุดอาคาร พวกเขารวมรูปหลายเหลี่ยมชายแดน 3 มิติเพื่อ
ให้ได้รูปแบบอาคารที่สอดคล้องกันเพิ่มอาคารเค้าร่าง
แนวกำแพงและพื้นโมเดล หลังจากที่สร้าง
รูปแบบอาคารที่พวกเขาคาดการณ์ขอบหลังคาของมันกลับไปทางอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไกเบิล และ stilla ( 2000 ) ใช้พื้นที่เพิ่มขึ้นขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล LIDAR ใกล้เคียง , ส่วนการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับทางแยกที่สอดคล้องกันที่จุดยอดอาคาร พวกเขารวมรูปหลายเหลี่ยม 3 มิติชายแดนได้สร้างแบบจำลองที่สอดคล้องกัน , การเพิ่มกรอบอาคารผนังและพื้นในแนวตั้งแบบ หลังจากสร้างรูปแบบอาคารที่พวกเขาคาดการณ์ของหลังคาขอบกลับทางอากาศ