実用的な建物抽出アルゴリズムの実装

LiDARデータと航空写真を使用した3D建物の抽出に関する多くの論文を読んでいます。thisやthisなど、そのようなことを行うためのさまざまなアルゴリズムがあることがわかります。

これらの論文は、私の知る限り、主に抽象的な概念と数学について説明しています。私はソフトウェア開発者ですが、上記のアルゴリズムをソフトウェアに実際に実装するにはどうすればよいですか？また、植生の干渉を最小限に抑えて建物データを抽出するには、どのアルゴリズムが最適ですか？

ホワイトボックス地理空間分析ツール（http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/）には、「地形外オブジェクトの削除」と呼ばれる補間されたLiDAR DEMで機能するツールがあり、LiDAR内の建物を見つけるのに非常に効果的です。これがそのプラグインのソースコードです。アルゴリズムはオープンソースであり、興味があればそれを説明する原稿があります。これがスクリーンショットです：

あなたはeCognitionを好むことができます。LiDARデータを処理するアルゴリズムはたくさんあります。以下の機能の組み合わせを使用して、LiDARから建物を抽出できます。1.最初のリターンからの最大標高（ツリーも含まれます）2.「リターンの最大数」を使用してツリーを排除します。3.航空写真の輝度パラメータを使用して、地面を除去します。

自分でプログラムを書きたい場合; 上記のパラメータを使用して建物を抽出します。