Uydu görüntülerinden (yarı) otomatik ormanlık izleme araçları

Yahoo uydu görüntülerini kullanarak OpenStreetMap'te ormanlık alanlar çizmeye çalışıyorum.

JOSM editörünün işlemi otomatikleştirmeye çalışan bazı eklentileri vardır - alanın içine tıklamanız gerekir ve eklenti sınırları bulur. Ancak kalitesi oldukça kötü.

Kaliteli sınırlar elde etmek için bazı kütüphaneler / algoritmalar arıyorum.

Üzerinde çalıştığım görüntüler şöyle: http://maps.yahoo.com/#mvt=s&lat=56.907056&lon=24.597595&zoom=14

Uzaktan algılama uygulaması kullanmak daha iyidir. Tabii ki, bilgisayarınızda raster görüntüleri olması gerekir. Ormanlık alanları belirlemenize yardımcı olabilecek tonlarca yöntem vardır, örneğin: Sinir Ağlarını kullanma, eğitimli görüntü yamaları, denetimli / denetimsiz bölümleme ve sınıflandırma. Bunun sorununuzu çözüp çözmediğinden emin değilim, ama bu bir başlangıç.

GRASS, SPRING (Bence sadece pt-BR'de mevcut) ve OSSIM (bunun hakkında emin değilim) gibi ücretsiz DIP (dijital görüntü işleme) var

Belki de farklı kaynak görüntüleri deneyin. OnEarth ile farklı grup kombinasyonları arasından seçim yapabilirsiniz. Sözde veya yanlış renk olanları daha iyi "doğal" ya da "görsel" renk tuşlarıyla (aşağı kaydırarak daha vegetated ve bitki örtüsü olmayan alanlar arasındaki farklılıkları vurgulamak WMS Küresel Mozaik kullanım örneklerinden ). OnEarth verilerine TiledWMS , KML ve doğrudan indirme yoluyla erişilebilir (düz WMS de mevcuttur ancak sunucu yükünü hafifletmek için önerilmez). Görüntüler ücretsiz ve serbesttir, bu yüzden onunla ne yapmanıza izin verildiği konusunda endişelenmeyin.

Lisanslama tuzaklarından kaçınmak için GLOVIS'ten bol miktarda Landsat TM5 / ETM7 verisi alabilirsiniz . Daha sonra, örneğin 3 ve 4 bantlarını (kırmızı ve neredeyse kötü) ve muhtemelen başkalarını kullanarak görüntüyü sınıflandırmayı, çokgen olarak dışa aktarmayı ve ardından çokgeni kalplerinizin içeriğine ayarlamayı deneyebilirsiniz. Ormanlar için, pikseller arasındaki uzamsal korelasyonu kullanmak genellikle çok yararlıdır (örneğin, orman standlarının ayrıntısına bakın). Doku sınıflandırıcılar (örneğin, 3x3 penceresindeki NDVI varyansını hesaplayın) saf radyometrik sınıflandırıcıları tamamlar.

Araçlar ile ilgili olarak, GRASS muhtemelen iyi bir seçim olarak belirtilmiştir. İş yerinde ENVI var ve özgür yazılım olmasa da, bunun için düşüneceğim araç olurdu.

Landsat verilerinin genellikle bulutlar veya bulut gölgesi ile kirlendiğini unutmayın. Uygun verileri bulmak için arşivi biraz kazmanız gerekebilir.

NASA son zamanlarda küresel bir orman yüksekliği haritası oluşturdu , belki de bunu düzenleme için bir temel olarak kullanmak sizi hedefinize doğru yoldan aşağıya götürecektir.

Sınırları türetmek için, bölge büyütme algoritması arıyorsunuz. Bu makale , biri SAGA GIS'de uygulanan bu algoritmaları tartışmaktadır.

Diğer cevaplarda belirtildiği gibi, gerçekten de sadece görünür ışıktan daha fazla bant kullanmaya çalışmalısınız. Özellikle kızılötesine yakın ve kızılötesinin iyi çalışması gerekir.

Aslında, çoğu gis / uzaktan algılama programı daha ileri gider: Birkaç örnek çokgeniniz olduğunda, yeni ormanlar bile önerecek olan 'denetimli' sınıflandırma yapabilirler. Bu konuda bir arama yaparsanız birçok algoritma bulacaksınız.