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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Chu, Hone-Jay [VerfasserIn]   i
 Yang, Mon-Shieh [VerfasserIn]   i
 Höfle, Bernhard [VerfasserIn]   i
Titel:Historic low wall detection via topographic parameter images derived from fine-resolution DEM
Verf.angabe:Hone-Jay Chu, Min-Lang Huang, Yu-Ching Tain, Mon-Shieh Yang and Bernhard Höfle
E-Jahr:2017
Jahr:7 November 2017
Umfang:13 S.
Fussnoten:Gesehen am 23.07.2018
Titel Quelle:Enthalten in: International Society for Photogrammetry and Remote SensingISPRS International Journal of Geo-Information
Ort Quelle:Basel : MDPI, 2012
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:6(2017), 11, Seite 1-13
ISSN Quelle:2220-9964
Abstract:Coral walls protect vegetation gardens from strong winds that sweep across Xiji Island, Taiwan Strait for half the year. Topographic parameters based on light detection and ranging (LiDAR)-based high-resolution digital elevation model (DEM) provide obvious correspondence with the expected form of landscape features. The information on slope, curvature, and openness can help identify the location of landscape features. This study applied the automatic landscape line detection to extract historic vegetable garden wall lines from a LiDAR-derived DEM. The three rapid processes used in this study included the derivation of topographic parameters, line extraction, and aggregation. The rules were extracted from a decision tree to check the line detection from multiple topographic parameters. Results show that wall line detection with multiple topographic parameter images is an alternative means of obtaining essential historic wall feature information. Multiple topographic parameters are highly related to low wall feature identification. Furthermore, the accuracy of wall feature detection is 74% compared with manual interpretation. Thus, this study provides rapid wall detection systems with multiple topographic parameters for further historic landscape management.
DOI:doi:10.3390/ijgi6110346
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Kostenfrei: Volltext ; Verlag: http://dx.doi.org/10.3390/ijgi6110346
 Kostenfrei: Volltext: http://www.mdpi.com/2220-9964/6/11/346
 DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi6110346
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:feature identification
 LiDAR-based DEM
 topographic parameters
 wall detection
K10plus-PPN:1577820274
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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