Temat: building extraction

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Analiza możliwości wykorzystania danych z lotniczego skaningu laserowego do opracowywania trójwymiarowych modeli miast
Analysis of using aerial laser scanning data in 3D city models generation
Autorzy:: Fryśkowska, A.
Tematy:: fotogrametria
modele 3D
LIDAR
filtracja
NMPT
wykrywanie budynków
photogrammetry
3D city models
lidar
filtration
DSM
building extraction; Pokaż więcej
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/209925.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Obecnie ponad połowa populacji ludzi na świecie żyje na terenach zurbanizowanych. Problem wizualizacji obszarów zurbanizowanych za pomocą danych fotogrametrycznych pojawił się już na początku tego wieku. Trójwymiarowe modele miast są opracowywane dla większych miast już od kilku lat i obecnie znajdują szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach nauki i gospodarki. Między innymi: w planowaniu przestrzennym i urbanistycznym, nawigacji samochodowej oraz systemach informacji geograficznej. Istnieje wiele metod wykonywania trójwymiarowych modeli miast. Najważniejsze z nich to opracowanie modeli ze zdjęć lotniczych i satelitarnych na drodze cyfrowej korelacji obrazów, a w ostatnich latach równie popularną metodą stało się generowanie Numerycznych Modeli Pokrycia Terenu (NMPT) z danych z lotniczego skaningu laserowego. Dane takie umożliwiają wykonanie NMPT, a następnie na drodze filtracji tych danych opracowuje się modele kolejno najpierw wykrywając budynek, ekstrahując jego krawędzie i rekonstruując geometrię. W artykule przedstawiona zostanie analiza możliwości wykorzystania lotniczego skaningu laserowego do opracowywania modeli 3D miast oraz metody filtracji chmury punktów. Poruszone zostaną kwestie związane z charakterem danych z Lotniczego Skaningu Laserowego (LSL) oraz przeanalizowane szczegółowe wytyczne dotyczące modelowania terenów zurbanizowanych - czyli standard CityGML opracowany przez Open Geospatial Consortium, uwzględniając generalizację tych modeli.
Nowadays, more than 50% of human population lives in the urban areas, therefore there is an increasing demand for 3D urban modelling. The issue of visualization of cities have appeared at the beginning of this century. The three-dimensional city models exist since a few years and currently this building information is extremely important for many applications such as urban planning, telecommunication, navigation, geographic information systems or environment monitoring etc. There are many methods of 3D city models generation. The most important are: models generation on the basis of aerial and satellite imagery (automatic image correlation) and in the past a few years also very popular method was aerial laser scanning, commonly named LIDAR. It enables acquiring data to generate Digital Surface Models. This DSMs have to be filtrated and then from this data we detect buildings, extract them and as the last phase - there is a building reconstruction by boundary extraction. This paper presents the analysis of using LIDAR data to accurate building detection and extraction for the use of 3D city modelling and it also reviews methods of LIDAR point cloud filtration and methods of 3D city modelling from aerial laser scanning systems. I will describe also some analysis connected with CityGML - the standard created by Open Geospatial Consortium. CityGML is a common semantic information model for the representation of 3D urban objects that can be shared over different applications, characterized by generalization - different accuracies and minimal dimensions of objects.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Method of creation of digital orthophotomaps of increased informativity
Autorzy:: Dorozhynskyy, O.
Kolb, I.
Tematy:: aerial photography
dense stereo reconstruction
digital orthophoto
building footprint extraction
fotografia lotnicza
ortofotografia cyfrowa; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/100723.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper discusses how to apply the information on the density of three-dimensional point cloud, obtained as a result of computer stereo reconstruction of an area, based on aerial images. Images of high objects – particularly walls, treetops, bushes, etc. – in a particular area are used to create a point density map by means of GIS instruments. The information enables redistribution of the weight of cloud points in order to intensify or reduce their impact on the digital model of an area, or orthophotomap. The proposed method has been used to create orthophotomaps based on aerial images obtained from UAS.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wymagania wobec danych źródłowych dla generowania true-ortho
Requirements to source data for true-ortho generation
Autorzy:: Kurczyński, Z.
Preuss, R.
Tematy:: ortofotomapa
true ortho
martwe pola
mapa widoczności
NMPT
dopasowanie obrazów
wykrywanie budynków
LIDAR
orthophotomap
true-ortho
occluded area
visibility map
digital surface model (DSM)
dense DSM
image matching
building extraction
lidar; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130760.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Ortofotomapa jest obecnie najbardziej popularnym produktem kartograficznym. W obszarze zabudowanym obrazy budynków są jednak przesunięte zgodnie z rzutem środkowym, a część terenu jest zakryta (tzw. „martwe pola”). Tej wady nie ma „prawdziwe” orto (true-ortho). Do jego wykonania konieczny jest jednak numeryczny model pokrycia terenu (NMPT) z przestrzennymi modelami budynków. W artykule podjęto dyskusję uwarunkowań technicznych generowania trueortho. Rozważane są szczególne wymagania do wykonawstwa zdjęć lotniczych, generowania brył budynków z ręcznej stereodigitalizacji modelu zbudowanego ze zdjęć, z automatycznego dopasowania obrazów, oraz danych skaningu laserowego (LIDAR). Badany jest wpływ danych źródłowych na jakość wynikowego true-ortho, oraz koszt jego wytworzenia. Prezentowane są wstępne wyniki. Prace są kontynuowane.
Digital orthophotomap is at present the most popular cartographic product. However, in built-up areas, images of buildings are displaced according to the central projection, and part of the terrain is invisible (the so-called "occluded area"”). A true orthomap does not have such defects. The digital surface model (DSM) is however necessary, with spatial models of buildings to make it. The paper discusses technical aspects of the true-ortho generation. Special requirements relating to the execution of air photos are considered, along with the analysis of generating the building models based on the manual stereo digitalisation of the terrain model built on the basis of photos, automatic image matching, and laser data (LIDAR). The influence of source data on the quality of the outcome true-ortho, and the costs of its producing are reviewed. Preliminary results are presented. Works are continued.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Automatic building extraction based on multiresolution segmentation using remote sensing data
Geographia Polonica Vol. 88 No. 3 (2015)
Autorzy:: Shrivastava, Neeti
Kumar Rai, Praveen
Wydawca:: IGiPZ PAN
Powiązania:: http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2003.814625 -
14. Gonzalez R.C., Woods R.E., 2002. Digital image processing. Upper Saddle River: Prentice Hall.
http://dx.doi.org/10.1006/cviu.1999.0803 -
http://dx.doi.org/10.1016/0031-3203(93)90135-J -
21. Jensen J.R., 1996. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Upper Saddle River: Prentice Hall.
28. Lin C., Nevatia R., 1998. Building detection and description from a single intensity image. Computer Vision and Image Understanding, vol. 72, no. 2, pp. 101-121.
http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2012.6352385 -
25. KWAK E., AL-DURGHAM M., HABIB A., 2012. Automatic 3D building model generation from Lidar and image data using sequential minimum bounding rectangle. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 39-B3, pp. 285-290.
http://dx.doi.org/10.1016/S0924-2716(99)00014-3 -
http://dx.doi.org/10.1016/0734-189X(88)90016-3 -
27. Lhomme S., He D.-C., Morin D., 2004. Évaluation de la qualité d'une image Ikonos pour l'identification du bâti en milieu urbain. Télédétection, vol. 3, no. 5, pp. 457-466.
35. Puissant A., Weber C., 2002. The utility of very high spatial resolution images to identify urban objects. Geocarto International, vol. 17, no. 1, pp. 33-43.
http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2006.877950 -
http://dx.doi.org/10.1038/35058500 -
http://dx.doi.org/10.1109/79.664673 -
http://dx.doi.org/10.5721/EuJRS20144701 -
17. HAY G.J., CASTILLA G., 2008. Geographic object-based image analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline [in:] T. Blaschke, S. Lang, G.J. Hay (eds.), Object-Based Image Analysis, Berlin-Heidelberg: Springer, pp. 75-89.
45. Zhang C., Murai S., Baltsavias E., 1999. Road network detection by mathematical morphology. Proceedings of ISPRS Workshop "3D Geospatial Data Production: Meeting Application Requirements", Zurich: Institute of Geodesy and Photogrammetry, pp. 185-200.
http://dx.doi.org/10.1080/10106040208542223 -
12. Ding M.L., Li G.Y., Zhang Q.F., 2010. Application of road extraction in satellite images based on snakes model. Computer Technology and Development, vol. 1, no. 1, pp. 71-73.
7. Bückner J., 1998. Model based road extraction for the registration and interpretation of remote sensing data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 32, part 4, pp. 85-90.
http://dx.doi.org/10.1109/36.951105 -
http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2002.803732 -
4. Blaschke T., 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 65, no. 1, pp. 2-16.
23. Kettig R.L., Landgrebe D.A., 1976. Classification of multispectral image data by extraction and classification of homogeneous objects. IEEE Transactions on Geoscience Electronics, vol. 14, no. 1, pp. 19-26.
26. Lee D.S., Shan J., Bethel J.S., 2003. Class-guided building extraction from Ikonos imagery. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 69, no. 2, pp. 143-150.
32. PAL N.R., PAL S.K., 1993. A review on image segmentation techniques. Pattern Recognition, vol. 26, no. 9, pp. 1277-1294.
3. Benediktsson J.A., Pesaresi M., Amason K., 2003. Classification and feature extraction for remote sensing images from urban areas based on morphological transformations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 41, no. 9, pp. 1940-1949.
http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004 -
13. Foresti G.L., Pellegrino F.A., 2004. Automatic visual recognition of deformable objects for grasping and manipulation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part C: Applications and Reviews, vol. 34, no. 3, pp. 325-333.
http://dx.doi.org/10.14358/PERS.69.2.143 -
29. Lucchese L., Mitra S.K., 2001. Color image segmentation: A state-of-the-art survey. Proceedings of the Indian National Science Academy, vol. 67A, no. 2, pp. 207-221.
42. Tseng Y.-H., Wang S., 2003. Semiautomated building extraction based on CSG model-image fitting. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 69, no. 2, pp. 171-180.
30. MATIKAINEN L., HYYPPÄ J., AHOKAS E., MARKELIN L., KAARTINEN H., 2009. An improved approach for automatic detection of changes in buildings. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 38, part 3-W8, pp. 61-67.
11. Dell'Acqua F., Gamba P., 2007. Spectral Resolution in the Context of Very High Resolution Urban Remote Sensing [in:] Q. Weng, D. Quattrochi (eds.), Urban Remote Sensing. Boca Raton, FL: CRC/Taylor & Francis, pp. 377-391.
39. Shan J., Lee S.D., 2002. Generalization of building polygons extracted from IKONOS imagery. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 34, part 4, pp. 297-304.
http://dx.doi.org/10.1109/TSMCC.2003.819701 -
36. Rizvi I.A., Mohan B.K., 2010. Object-oriented method for automatic extraction of road from High Resolution Satellite Images. Iranian Journal of Earth Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 55-62.
http://dx.doi.org/10.1109/79.689583 -
37. ROTTENSTEINER F., 2012. Advanced methods for automated object extraction from LiDAR in urban areas. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Proceedings, 22-27 July 2012, Munich, pp. 5402-5405.
40. TARSHA-KURDI F., LANDES T., GRUSSENMEYER P., 2007. Hough-transform and extended Ransac algorithms for automatic detection of 3D building roof planes from Lidar data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 36, part 3-W52, pp. 407-412.
41. Teng X., Song S., Zhan Y., 2014. A Novel Road Extraction Algorithm for High Resolution Remote Sensing Images. Applied Mathematics & Information Sciences, vol. 8, no. 3, pp. 1435--1443.
http://dx.doi.org/10.1006/cviu.1998.0724 -
http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2012.2199085 -
22. Jeon B.K., Jang J.H., Hong K.S., 2002. Road detection in spaceborne SAR images using a genetic algorithm. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 40, no. 1, pp. 22-29.
44. Uzar M., 2014. Automatic building extraction with multi-sensor data using rule-based classification. European Journal of Remote Sensing, vol. 47, no. 8, pp. 1-18.
5. Bruzzone L., Mingmin C., Marconcini M., 2006. A novel transductive SVM for Semi-supervised classification of remote-sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 44, no. 11, pp. 3363-3373.
1. Agouris P., Gyftakis S., Stefanidis A., 1998. Using a fuzzy supervisor for object extraction within an integrated geospatial environment. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 32, part 3, pp. 191-195.
18. Hu X.Y., Zhang Z.X., Zhang J.Q., 2002. Semiautomatic extraction of linear object from aerial image. Journal of Image and Graphics, vol. 7, no. 2, pp. 137-140.
2. Baltsavias E.P., 1999. A comparison between photogrammetry and laser scanning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 54, no. 2-3, pp. 83-94.
10. Chen T. (ed.), 1998. The past, present and future of image and multidimensional signal processing, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 15, pp. 21-58.
24. Kim Z., Nevatia R., 1999. Uncertain reasoning and learning for feature grouping. Computer Vision and Image Understanding, vol. 76, no. 3, pp. 278-288.
31. MAYER H., LAPTEV I., BAUMGARTNER A., STEGER C., 1997. Automatic road extraction based on Multi-Scale modeling, context, and snakes. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 32, part 3-2W3, pp. 106-113.
http://dx.doi.org/10.1080/17538940701782585 -
8. Chang K.-T., 2007. Introduction to geographic information systems. New York: McGraw-Hill.
http://dx.doi.org/10.14358/PERS.69.2.171 -
19. Huertas A., Nevatia R., 1988. Detecting buildings in aerial images. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 41, no. 2, pp. 131-152.
34. Pigeon L., Solaiman B., Toutin T., Thomson K.P.B., 2001. Linear planimetric feature domains modeling for multisensors fusion in remote sensing. Proceedings of SPIE, Sensor Fusion: Architectures, Algorithms, and Applications IV, vol. 4051, pp. 8.
43. Tupin F., Houshmand B., Datcu M., 2002. Road detection in dense urban areas using SAR imagery and the usefulness of multiple views. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 40, no. 11, pp. 2405-2414.
9. Chaudhuri D., Kushwaha N.K., Samal A., 2012. Semi-Automated road detection from high resolution satellite images by directional morphological enhancement and segmentation techniques. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 5, no. 5, pp. 1538-1544.
http://dx.doi.org/10.12785/amis/080361 -
http://dx.doi.org/10.1109/36.981346 -
33. PANDEY A.K., 2004. Automatic urban road extraction using airborne laser scanning – altimetry and high resolution satellite data. Enschede: ITC (M.Sc. Thesis).
http://dx.doi.org/10.1109/TGE.1976.294460 -
Geographia Polonica
38. Segl K., Kaufmann H., 2001. Detection of small objects from high-resolution panchromatic satellite imagery based on supervised image segmentation, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 39, no. 9, pp. 2080-2083.
16. GUPTA N., BHADAURIA H.S., 2014. Object based Information Extraction from High Resolution Satellite Imagery using eCognition. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, vol. 11, no. 3/2, pp. 139-144.
20. Itti L., Koch C., 2001. Computational modelling of visual attention. Nature Reviews. Neuroscience, vol. 2, no. 3, pp. 194-203.
15. Gruen A., 2008. Reality-based generation of virtual environments for digital earth. International Journal of Digital Earth, vol. 1, no. 1, pp. 88-106.
6. BURNETT C., BLASCHKE T., 2002. Objects / notobjects and near-decomposability: ecosystems and GI [in:] M.J. Egenhofer, D.M. Mark (eds.), Geographic Information Science: Second international conference, GIScience 2002, Boulder, CO, USA, September 25-28, 2002: Proceedings, Berlin-New York: Springer, pp. 225-229.
Opis:: Analysis of high resolution remote sensing images, included in the object-oriented approach, involved classifying the image objects according to class descriptions organised in an appropriate knowledge base. This technique is created by means of inheritance mechanisms, concepts, and methods of fuzzy logic and semantic modeling. The process of the object oriented classification mainly involved two sections: multiresolution segmentation and image classification. Multiresolution segmentation is a new procedure for image object extraction. It allows the segmentation of an image into a network of homogeneous image regions at any chosen resolution. These image object primitives represent image information in an abstract form, serving as building blocks and information carries for subsequent classification. A study was taken up to perform object oriented fuzzy classification using high resolution satellite data (Cartosat-1 fused with IRS-1C, LISS IV data) for automatic building extraction in the study area covering the administrative area of BHEL (Bharat Heavy Electrical Limited) colony, Haridwar, Uttrakhand (India). The study area was located at 29°56’55.51”N to 29°56’11.49”N latitude and 78°05’42.45”E to 78°07’00.09”E longitude. Two approaches were used: applying different spatial filters, and object orientation. The merged image is filtered using different high pass filters, such as: Kirsch, Laplace, Prewitt, Sobel, and Canny filtered images. The overall accuracy of the classified image was 0.93, and Kappa accuracy was 0.89. The produced accuracy for buildings, vegetation, and shadows were 0.9545, 1.0, and 0.8888, respectively, whereas user accuracy for buildings vegetation, and shadows were 1.0, 0.9375, and 1.0, respectively. Overall classification accuracy was based on TTA mask (training and test area mask) and it was 0.97. Kappa accuracy was 0.95.
24 cm
Dostawca treści:: RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych

Książka

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Building knowledge extraction from BIM/IFC data for analysis in graph databases
Autorzy:: Ślusarczyk, Grażyna
Ismail, Ali
Strug, Barbara
Wydawca:: Springer
Opis:: This paper deals with the problem of knowledge extraction and processing building related data. Information is retrieved from the IFC files, which are an industry standard for storing building information models (BIM). The IfcWebServer is used as a tool for transforming building information into the graph model. This model is stored in a graph database which allows for obtaining knowledge by defining specific graph queries. The process is illustrated by examples of extracting information needed to find different types of routes in an office building.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Dual representation of 3D map for mobile robots
Dualna reprezentacja trójwymiarowej mapy otoczenia dla robotów mobilnych
Autorzy:: Przybylski, M.
Putz, B.
Tematy:: dalmierz laserowy
tworzenie map 3D
ekstrakcja powierzchni płaskich
laser range finder
3D map building
planes extraction; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/257110.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper presents several basic issues that were solved in order to create a complete system of 3D map building with the use of a mobile robot equipped with a two-dimensional range finder SICK LMS 200 and a tilt unit. The concept of a dual representation based on the extraction of planes and an occupancy map is the basic assumption of the system. The robust method of the extraction of planes from single 3D scans is presented, together with fast algorithms of generating and simplifying the triangle mesh. For the occupation map building, an efficient dynamic data structure based on the octree has been designed. It provides fast constant access time to each cell. The resulting dual 3D map is generated in the time period shorter than the overall time of the measurement.
W artykule zaprezentowana została koncepcja systemu do tworzenia map 3D przez roboty mobilne. Pomiary wykonywane są w czasie postoju robota za pomocą dalmierza laserowego SICK LMS 200 zamontowanego na głowicy obrotowej. Założono, że analiza i wstępne uproszczenie modelu odbywa się już na poziomie pojedynczego pomiaru 3D. Opracowane algorytmy pozwalają na obróbkę pomiaru 3D w czasie krótszym niż czas trwania pomiaru. Tworzony system przeznaczony jest dla robota poruszającego się wewnątrz budynku, gdzie większość obiektów składa się z powierzchni płaskich. Dlatego opracowano zestaw algorytmów umożliwiających szybkie wykrycie tego typu powierzchni, połączone z generowaniem i redukcją reprezentujących je siatek trójkątów. Ekstrakcja płaszczyzn pozwala na znaczne uproszczenie modelu otoczenia i będzie użyteczna w przyszłych pracach nad samolokalizacją robota. Mapa złożona z płaszczyzn nie jest wygodna w zadaniu planowania ścieżki, dlatego zaproponowano dualną formę reprezentacji złożoną z płaszczyzn i mapy zajętości opartej na drzewie ósemkowym. Opracowana mapa zajętości umożliwia przedstawienie przeszkód niepłaskich za pomocą voxeli i szybki dostęp w stałym czasie do dowolnej komórki tej mapy.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Building Material Recognition and Feature Extraction Using Small CCD Sensor and Image Analysis and Clustering Techniques
Rozpoznawanie materiałów budowlanych i ekstrakcja cech przy użyciu małego czujnika CCD oraz technik analizy obrazu i klastrowania
Autorzy:: Pagnotta, Stefano
Filimon, Danis Ionut
Gallello, Gianni
Lezzerini, Marco
Tematy:: material recognition
building material
feature extraction
ccd sensor
image analysis
clustering techniques
materiał
rozpoznawanie
materiał budowlany
ekstrakcja cech
czujnik CCD
analiza obrazu
techniki grupowania; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/59114727.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Heritage Building material recognition is the process of classifying building materials based on their visual appearance. It is important in construction, urban planning, and archaeology. Image analysis is a common approach, starting with acquiring RGB images, then extracting features using techniques such as colour histograms and texture analysis, and clustering the materials into groups using algorithms like k-means. Finally, the materials are classified into categories using classifiers like decision trees, SVM, or neural networks. Image analysis is a useful tool for building material recognition, as it allows for accurate classification of building materials based on their visual characteristics.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: The Issue of Regional Reserves for Mineral Extraction in the Czech Republic and its Legal Context
Problem rezerw regionalnych dla wydobycia minerałów w Republice Czeskiej i jej kontekst prawny
Autorzy:: Vachtlova, Michaela
Urbanec, Vitezslav
Lapcik, Vladimir
Lapcik, Martin
Tematy:: planowanie przestrzenne (strefowanie)
rezerwaty regionalne
ustawa budowlana
ustawa o górnictwie
wydobycie minerałów
dokumentacja planistyczna
land–use planning (zoning)
regional reserves
Building Act
Mining Act
mineral extraction
planning documentation; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/318219.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper focuses on land – use planning (zoning) (hereinafter referred to as “planning”) as a part of Building Law, specifically on the issue of regional reserves and their definition in the land use plan (hereinafter referred to as “plan”). There are examples of determination of areas of regional reserves for mineral extraction. At the same time, attention is also paid to potential environmental conflicts that may present regional reserves and the possibilities of their solution. The paper also deals with some links between the institute of regional reserves and the mining claim.
Artykuł koncentruje się na planowaniu przestrzennym (podział na strefy) (zwanym dalej „planowaniem”) jako części prawa budowlanego, w szczególności na kwestię regionalnych rezerw i ich definicji w planie zagospodarowania przestrzennego (zwanym dalej „planem”). Istnieją przykłady określania obszarów regionalnych rezerw dla wydobycia minerałów. Jednocześnie zwraca się uwagę na potencjalne konflikty środowiskowe, które mogą stanowić rezerwy regionalne i możliwości ich rozwiązania. Artykuł dotyczy także niektórych powiązań między instytucją rezerw regionalnych a roszczeniami górniczymi.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "building extraction" wg kryterium: Temat