Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Оценка возможностей методов Full Lambda и SVM для извлечения дорог из цифровых изображений

Абдоллахи А., ХРР Бахтиари и премьер-министр Неджада

Автоматическое извлечение информации о земле с использованием фотограмметрии и дистанционного зондирования требует формулировки человеческих данных и данных изображения, поэтому оно должно включать все содержимое изображения. Сложная структура различных объектов на изображении приводит к проблемам для этого. Таким образом, выбор типа цифровых данных и хорошего способа извлечения желаемого эффекта важен для точности картирования. В этом исследовании был изучен полуавтоматический метод извлечения различных типов, включая прямые, спиральные, перекрестные, городские и негородские дороги из спутниковых и аэрофотоснимков. Используемые данные включали аэрофотоснимок UltraCam, спутниковый снимок Worldview негородской местности с разрешением 0,5 м и снимки Quick-Bird провинции Тегеран с разрешением 0,61 м. В предлагаемом методе после выполнения сегментации изображения с использованием метода Full lambda была выполнена классификация изображения с использованием алгоритма SVM, а морфологические операции использовались для улучшения качества обнаружения путей, удаления шума и покрытия пробелов. Для изображений, в которых метод Full lambda имеет высокую точность сегментации изображения, следовательно, точность классификации изображения увеличивается, и извлечение дороги из него выполняется лучше. Средняя общая точность более 81 процента и средний коэффициент точности Каппа более 78 процентов при классификации изображения на два класса дорог и не дорог указывают на очень хорошие возможности системы, представленной для полуавтоматического извлечения различных дорог.