Algoritmo para la estimación de alturas de edificaciones en imágenes de Google Street-View usando metrología de una vista

Abstract

La detección y el análisis de edificios es una tarea fundamental en el monitoreo urbano, el control y la planificación. La extracción de la altura de edificios y su densidad es un aspecto importante en las investigaciones de teledetección urbana, estas estimaciones proporcionan una base científica para la planificación de las ciudades y la construcción ecológica urbana. Con el fin de lograr estos objetivos es necesario tener algunos datos como la altura de los edificios y su densidad. Los métodos tradicionales de estimación de alturas se basan en dispositivos de hardware especial y son de alto costo monetario. La mayoría de las ciudades importantes del mundo han sido fotografiadas por Google Street-View en diferentes condiciones. Estas imágenes pueden ser usadas para estimar la altura de los edificios a un costo reducido. En los últimos años se han desarrollado técnicas de medición en imágenes de una sola vista sin tener en cuenta los parámetros intrínsecos de la cámara. Estos avances han facilitado el proceso de medición en imágenes en donde se desconocen los parámetros de la cámara con la cual fue tomada. Aplicar metrología de una vista en la estimación de alturas de edificios en imágenes de Google Street-View, disminuyendo el costo de obtención de esta medida, es la principal motivación de este proyecto. Específicamente, el objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo computacional para obtener de forma automática miles de imágenes georreferenciadas de Google Street-View a través de la determinación de un sistema de transferencia de estado representacional y estimar su altura media usando metrología de una sola vista. Además, las mediciones resultantes y los metadatos de las imágenes serán utilizadas para derivar una capa de alturas en un mapa de Google disponible en la web. 1