屋根特徴線は建物表面の重要な構造的特徴です。既存の屋根特徴線抽出法は、アルゴリズムの複雑さ、頑健性の低さ、屋根面分割精度への過度な依存などの問題があり、本稿では境界三角形検出と双方向重ね合わせ平行移動を組み合わせた建物屋根特徴線抽出方法を提案します。まず、デローニ三角分割を用いて屋根点群の三角格子モデルを構築し、各三角形の隣接情報を高速に格納・照会するために等深フォレスト（E-forest）データ構造を作成します。次に、E-forestが提供する三角形の隣接関係に基づき、三角格子モデル内の独立した辺から境界点を特定し、各三角形の中心点を法線方向に上下に平行移動させ、移動後の各点の球域内にある点断面の数を統計的に集計して棟線上の点を決定します。最後に、D-Pアルゴリズムと最小二乗法を用いて屋根境界線と棟線を生成し、多重特徴線交点の平面座標および局所的な原始点の標高を組み合わせて各特徴線端点を精密化し、屋根面特徴線の抽出を完了します。本研究はBuilding3DおよびVaihingenデータセットに含まれる12組の典型的な屋根点群でテストし、既存の特徴線抽出法と比較しました。実験結果より、本手法で抽出した特徴線の平均値は平均点間距離の約1倍であり、LSMは85%以上であることが示されました。全体的に安定性と信頼性が高く、頑健性に優れ、大多数の建物屋根特徴線抽出ニーズを満たすことが可能です。

特徴線抽出;双方向重ね合わせ平行移動;三角格子モデル;D-Pアルゴリズム;DBSCANアルゴリズム