Raster otomatik olarak dijitalleştiriliyor mu? [kapalı]
Yanıtlar:
Mapperz'in cevabındaki QGIS çözümü, vektör dönüşümü için basit bir rasterdir ve kenar tespiti yoktur, bu yüzden bu kullanım durumu için çok etkili olacağından şüpheliyim. Size piksel başına çokgen verir ve bir fotoğraf için piksel başına neredeyse çokgene neden olabilir!
QGIS'de daha iyi bir seçenek, Sextante Eklentisi'ndeki (şimdi v 2.x'te ' İşleme ' olarak adlandırılır) Kenar Çıkarma özelliğini kullanmak olabilir .
Git: Geoalgoritmalar-> Görüntüler-> Özellik Çıkarma-> Kenar Çıkarma.
Ancak Mapperz'in dediği gibi, bazen dijitalleştirme, otomatik bir sistem kullanmaktan daha hızlıdır (ve daha doğrudur), çünkü görüntüye bakarak bir özelliğin ne olduğunu biliyorsunuz, ancak bilgisayarın bilmenin bir yolu yok. Otomatik bir sistemde, kenarlarının algılanabileceği tüm gri veya renk tonları.
Sayısallaştırılacak bir TON resminiz varsa, en iyi bahisiniz bunları bu tür bir konuda uzmanlaşmış bir sayısallaştırma şirketine göndermektir. Dünyada (özellikle Hindistan'da) yükler vardır ve maliyetleri azaltmak için n. Dereceye kadar zaman ve hareket etütleri yapmışlardır. Çoğu otomatik tarama ve insan sayısallaştırma işlemlerini bir arada kullanır. Toplu dönüştürme için uzmanlara dış kaynak kullanımı muhtemelen daha ucuz ve daha hızlıdır.
ArcMap (10.2)
ArcScan http://resources.arcgis.com/tr/help/main/10.2/index.html#//000w00000001000000 kullanın, ancak otomatik vektörleştirme için görüntünüzü 8 bit siyah beyaz olarak değiştirmeniz gerekir.
Çok sayıda görüntünün temizlenmesi gerektiğini unutmayın, bu zaman alıcı bir bileşen olabilir. http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#/About_preparing_raster_data_for_vectorization/000w00000017000000/
(bazen elle arcscan geçmekten daha hızlı sayısallaştırılır.)
QGIS (1.8)
Raster-vektör dönüşümü (Eklentiler: GdalTools gereklidir)
Tam rehber http://hub.qgis.org/wiki/quantum-gis/Raster_to_vector_conversion
Bu, ArcMap dışındaki yöntemlere en uygun sınıflandırma sorunudur. Beynimiz, piksel koleksiyonlarını yorumlamak ve bunları yollar gibi anlamlı nesnelere monte etmek için çok kolay bir zamana sahiptir. Ancak, bu görevler bir bilgisayar için çok daha zordur ve sınıflandırma algoritmaları gerektirir. ArcMap kullanışlı piksel tabanlı sınıflandırıcılara (ISODATA, MLC, vb.) Sahiptir, ancak daha sofistike nesne yönelimli sınıflandırma yöntemlerinden (görüntü segmentasyonu, özellik çıkarma) eksiktir. ArcMap ile birlikte kullanılabilen Feature Analyst adlı üçüncü taraf bir uzantı olduğunu eklemeliyim . Ancak, sizi FOSS GIS ve SPRING adlı görüntü işleme yazılımına yönlendiririmnesne yönelimli görüntü sınıflandırmasında çok yararlı buldum. Burada sizin için yararlı olabilecek yol çıkarma yöntemlerinin daha ayrıntılı bir açıklamasını yayınladım .
Şu anda tam otomatik olarak yapamıyorum. Her durumda bazı düzenleme \ temizleme gerekecektir. Mapperz'in söylediği gibi, görev özel araçlarla çözmek daha iyidir. Easy Trace hakkında ne düşünüyorsunuz ? Bu ticari bir yazılımdır ancak ücretsiz eski sürüm 8.65 vardır.