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矢量化利器—遙感影像信息半自動提取

發布者:管理員 發布時間:2020-01-09 瀏覽量:1369次

 對于遙感影像信息提取來說,最大的問題在于自動化提取精度不高,需要大量人工后期檢查,而純人工的信息提取又效率低下。近年來,隨著國內外各類不同分辨率的遙感衛星發射日益增多,無論是從傳感器的種類還是影像采集量都呈現出爆發式的增長。但在高分辨率影像自動及半自動解譯方面,與實際應用還存在著非常大的差距。如何更好地進行高度復雜性和多樣性地物信息的快速、精確化提取,是需要迫切解決的問題。 

影像中的地物(道路、房屋、水體、植被等)是制圖和GIS數據庫的基本要素,能夠應用到很多行業,土地調查、地理國情普查等等。從目前技術水平來看,從影像上提取地物是一件耗時、成本高的工作。通過研究,與傳統人工目視解譯、全自動地物提取方法相比,半自動信息提取方法既充分利用了人的認知、識別、檢測能力,提高識別的準確性,又發揮了計算機強大的運算能力,被認為是當前遙感影像地物信息提取最實用的選擇: 
遙感影像半自動提取工具簡介

MapGIS遙感影像半自動信息提取工具主要解決高分辨率遙感影像中道路、水體等地物快速、準確的矢量化采集問題。通過一定的人工輸入信息,如點、線,快速提取出水體、道路的邊界線。整個過程為用戶判讀目標,使用交互式工具進行拉框、點選等簡單操作,計算機自動提取樣本,根據改進型混合水體指數、快速水平集等算法對圖像進行自動化地局部特征提取,最終得到地物對應的矢量數據。

 

如圖1所示:用戶在影像的水域只需點一個點,提取工具將自動提取出整個水域的邊線,這樣在保證準確識別的同時也大幅提高了生產效率。

圖1 MapGIS半自動水體提取 

MapGIS目前提供了水體提取、道路提取兩種工具。
MapGIS水體半自動提取工具
水體半自動提取工具根據不同的水體處理類型(高光譜影像、RGB影像),選擇不同的交互提取工具。

高光譜影像水體提取

高光譜影像提取設置

苛刻度系數α、苛刻度系數β:控制水體擴張范圍的系數,值越小,搜索水體像元初始值越小。

容差:像元誤差范圍。

最小水體面積:輸出水體輪廓區的最小面積,小于此面積值的小水體將被過濾。
對于光譜較一致的水體區域,只需在目標區域內點一點(快速選擇)或者拉一條線(劃線選擇)按下鼠標左鍵并拖動,可實現區域的快速擴張,提取當前視圖范圍內的水體區域。如下圖所示:

高光譜影像水體提取

RGB影像水體提取

對于RGB影像水體,需要在當前水體區域中畫一個矩形框,實現快速提取水體區域輪廓線:

 

Chan-vese模式:適用于處理水體內部較平滑、紋理均勻的水體提取。

Geodesic模式:適用于處理水體內部有其他小區域的地物,如小島等,與當前水體顏色存在差異的不均勻水體提取。

下圖為Chan-vese模式下的提取效果演示,紫色矢量區為提取后的水體結果區。

Chan-vese模式

下圖為Geodesic模式下的提取效果,紫色矢量區為提取的水體結果區。

Geodesic模式

 道路半自動提取工具
1、在MapGIS中的拓展管理器中加載半自動提取插件,工具欄下會顯示半自動提取工具條。

 

2、點擊半自動提取工具條,選擇“道路提取”,在彈出的提取設置提示框中設置提取道路的相關參數。

道路提取參數設置

道路寬度:提取道路的實際寬度,采用通用編輯中的距離量算量取所需提取道路的實際寬度。

提取方式:默認選擇自動追蹤。

步長:每次搜索的長度,設置為道路寬度。

最大偏移角度:基于道路方向的兩側的偏移的最大角度,采用默認值。

單次搜索偏移幅度:基于道路方向的兩側的偏移的角度,采用默認值。

避障長度:跳過搜索的長度,設置為道路寬度。

3、參數設置完成后,選擇提取道路的起點,在道路中心處點擊鼠標左鍵,會出現兩條線,移動鼠標可進行道路的自動搜索。如下圖,紅色線為自動搜索出的道路線。



道路提取的結果展示

下圖為道路提取過程展示效果動圖:

道路半自動提取演示

借助MapGIS自動化遙感影像工具,可以大幅提高遙感影像提取的效率,為土地調查,地理國情普查等測繪應用領域提供高效便捷的自動化解決方案,節約人員和時間成本投入。雖然現階段基于深度學習,人工智能等技術的遙感影像識別技術在不斷發展,但目前全自動的遙感影像提取不管在準確性還是成本上都不能完全達到實際生產上比較滿意的程度,所以結合人工和計算機的半自動解決方案仍不失為現階段最好的解決方案。 

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