Çatıları Sınıflandırmak için OpenSource Uzaktan Algılama Araçları

envi görüntü işleme ve sınıflandırma araçlarıyla, bazı spektral değerlere sahip görüntülerden çatılar elde edebilir ve ardından uygulamanız için bazı vektör verilerini dönüştürebilirsiniz.

ile Python OpenCV (Nesne Algılama Algoritmaların sürü vardır) Intel tarafından geliştiği gelmiş Eğer görüntülerden yüzleri algılayabilir.

OpenCV Örneği:

Benim sorum şu ki, açık kaynak araçlarıyla koordineli veya koordineli olmayan uydu görüntülerinden python gibi çatı veya herhangi bir şeyi tespit edebilir miyiz?

Uydu Görüntüsü Örneği:

Geçmişte OpenCV'yi geo için nesne algılaması için eğitmek için kullandım. Orfeo Toolbox, Vascobnunes'un işaret ettiği gibi açık kaynak kodlu bir seçimdir . Kapalı kaynaklı bir sürüm için, Özellik Analisti'ne (ayrıca bir ArcGIS uzantısına sahip) bakabilirsiniz .

Sonunda, bir destek vektör makinesinin eğitimi için aşağı kaynar . Neredeyse çoğu dilde bunun için kullanabileceğiniz çeşitli kütüphaneler var.

Bu, ağaç nesnesini tespit etmek için libsvm kullanan birkaç yıl önce yazdığım bir araca örnektir . Bulduğumda, gideceği yere gerçek bir 3D ağaç nesnesi yerleştiriyorum.

Bu, o zamanlar YouTube'a gönderdiğim eylemdeki bir video .

Bu kütüphanelerin herhangi biri python ile bir şeyler yapmanıza izin verecektir.

Korkarım ki, tek bir uydu görüntüsüyle çatı tespiti yapılamıyor. Diğer bilgi kaynaklarını kullanmaya çalışmalısınız.

Aşağıdaki makalede, DEM + havadan görüntü çiftleri + kadastro verileri kullanan bir yöntem açıklanmaktadır:

M. Durupt, F. Taillandier. Sayısal Yükseklik Modelinden ve Kadastro Verilerinden Otomatik Bina Yeniden Yapılanma: Operasyonel Bir Yaklaşım. Uluslararası Fotogrametri Arşivi, Uzaktan Algılama ve Mekansal Bilgi Bilimleri. Vol. 36 (3. Bölüm), Bonn, Almanya, Eylül 2006.

Ayrıca (gibi kaynakça bölümündeki diğer kağıtları bakın o biri ).

Python açık kaynak kodlu yazılımlarda bu tür yöntemlerin uygulanmadığından şüpheleniyorum.

orfeo araç kutusunu denediniz mi?

Yalnızca bir görüntüden, denetimli veya denetimsiz sınıflandırma yapabilirsiniz. Birkaç kez deneyin ve sonuçların iyi olup olmadığını görün.

Daha iyi bir yol, yaptığım gibi, görüntülerden ortofotolar yapmaktı. Sonra binanın izini sürdüm, bu yüzden görüntüyü araziyi filtreledim. Sonra piksellerin sınıflandırmasını yaptım ve vektör nesnelerini yarattım.

DEM'leriniz varsa veya stereo çiftleriniz varsa, bir tane oluşturabilirsiniz. O zaman çatıları tespit edebilirsiniz.

Ayrıca, görüntünüzde görüntü gölgelerle dolu. Onlarla ilgili iyi şanslar. Gibi, python, ben hiçbir şey görmedim. ArcGis'i sınıflandırma için kullandım. Fakat siz açık kaynaklardan bahsettiğinizden beri, QGIS denenebilir.

Son not, sorduğun şey önemli bir araştırma konusudur ve iyi sonuçlar alabilmek için veritabanınızı geliştirmelisiniz. Bu durumda, tek görüntülerin üstesinden gelmek çok zordur.

Point Cloud Library , yeni bir açık kaynak kodlu kütüphanedir, DEM veya Orthophoto tabanlı nesne tanıma için kullanılabilir, keşke yardım edebilseydi, ama hiç kullanmadım.