Segmentasi Data LiDAR untuk Deteksi Bangunan

Segmentasi point cloud LiDAR digunakan untuk membedakan sekumpulan point cloud berdasarkan kesamaan fitur. Misalnya, segmentasi dapat digunakan untuk membedakan dan memisahkan antar bangunan agar setiap bangunan dapat dibedakan untuk tujuan berikutnya (misalnya untuk deteksi atau ekstraksi bangunan secara otomatis).

Salah satu algoritma dalam segmentasi bangunan adalah segment growing, dimana algoritma tersebut dilakukan berdasarkan kesamaan nilai fitur serta vektor normal terhadap planarity untuk membedakan permukaan dengan orientasi yang berbeda (Vosselman, 2013). Seed points dengan nilai fitur yang serupa akan digabungkan menjadi satu segmen yang sama. Dalam implementasi praktisnya, algoritma ini dapat dilakukan dengan software Point Cloud Mapper (PCM) yang dikembangkan oleh ITC, University of Twente. Dalam software tersebut, proses untuk menghapuskan segmen-segmen kecil dan titik-titik yang tidak tersegmentasi juga dapat dilakukan untuk menghapus error yang disebabkan oleh proses klasifikasi (misalnya klasifikasi bangunan). Pada contoh di bawah, unsegmented points adalah titik-titik yang berwarna putih, sedangkan setiap warna dalam gambar menunjukkan setiap segmen yang berbeda. 

Hasil segmentasi (Susetyo et al., 2020)