Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Extracción automática de vías urbanas a partir de datos satelitales de alta resolución mediante análisis de imágenes basado en objetos: un enfoque de clasificación difusa

Yadav DP*, Nagarajan K, Pande H, Tiwari P, Narawade R

En el mundo actual, con una grave crisis económica, el tiempo y el costo son los factores más cruciales para cualquier proyecto. La ingeniería civil es un campo de ejecución del sitio donde las actividades necesitan un tiempo amplio para su finalización debido a muchos factores y cualquier situación de pandemia contagiosa como Covid-19 dificulta la realización de las operaciones en el sitio. Por lo tanto, la adopción de datos satelitales para fines de planificación donde las características requeridas se pueden extraer y analizar automáticamente en cualquier software SIG es importante. Este documento tiene como objetivo la extracción de características de la carretera a partir de datos satelitales de alta resolución empleando la técnica de clasificación difusa. Se utilizan datos satelitales Worldview-2 de Gandhi nagar, la capital de Gujarat, India, con una resolución pancromática de 0,5 m y multiespectral de 2 m. La fusión de imágenes se lleva a cabo utilizando la técnica de muestreo bilineal de análisis de componentes principales para obtener una imagen satelital pan-sharpened multirresolución de 0,5 m. La característica de la carretera se extrae realizando una segmentación de imágenes multirresolución y desarrollando un conjunto de reglas para la clasificación adoptando el método de análisis de imágenes basado en objetos. Su evaluación de precisión alcanza una integridad del 71,65%, una exactitud del 70,33% y una calidad del 59,98%. Este método proporciona un enfoque novedoso y rápido para la extracción de características con una disponibilidad de datos comparativamente menor, ya que no se utilizan divergencias de iluminación solar ni conocimientos temáticos ni información de altitud, lo que conduce a una accesibilidad remota adecuada para pandemias y a un enfoque rentable.