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におけるアルゴリズムの複雑さ、頑健性の低さ、および屋根面分割精度への過度な依存という問題に対処するため、本論文では境界三角形検出と双方向重畳平移を組み合わせた建物屋根特徴線抽出法を提案します。まず、Delaunay三角分割を用いて屋根点群の三角メッシュモデルを構築し、各三角形の隣接情報を高速に格納および検索するための等深森林（Equi-deep forest，E-forest）データ構造を作成します。次に、E-forestが提供する各三角形の隣接関係に基づき、三角メッシュモデル内の独立した辺を用いて境界点を特定し、各三角形の中心点を法線ベクトル方向に上下に平移させ、平移後の各点の球域内における点断面数を統計して棟線上の点を決定します。最後に、D-Pアルゴリズムおよび最小二乗法を用いて屋根の境界線と棟線を生成し、多特徴線交点の平面座標と局所的な原点点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。本研究では、Building3DおよびVaihingenデータセットの12組の典型的な屋根点群を用いて試験を行い、既存の特徴線抽出法と比較しました。実験結果から、本方法で抽出した特徴線の平均値は平均点間距離の約1倍、LSMは85％以上であることが示されました。全体の方法は安定性と信頼性が高く、頑健であり、ほとんどの建物屋根特徴線の抽出ニーズを満たすことができます。

特徴線抽出;双方向重畳平移;三角メッシュモデル;D-Pアルゴリズム;DBSCANアルゴリズム