Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Evaluación de la capacidad de los métodos Full Lambda y SVM para extraer carreteras a partir de imágenes digitales

Abdollahi A, Bakhtiari HRR y Nejad PM

La extracción automática de información sobre el terreno mediante fotogrametría y teledetección requiere la formulación de datos humanos y datos de imágenes, por lo que debe incluir todo el contenido de la imagen. La estructura compleja de los diversos objetos en la imagen genera desafíos para realizar esto. Por lo tanto, elegir el tipo de datos digitales y una buena manera de extraer el efecto deseado es importante para la precisión del mapeo. Este estudio ha investigado el método semiautomático de extracción de varios tipos, incluidas las carreteras rectas, en espiral, de intersección, urbanas y no urbanas a partir de imágenes satelitales y aéreas. Los datos utilizados incluyeron la imagen aérea UltraCam, la imagen satelital Worldview de un área no urbana con una resolución de 0,5 m y las imágenes Quick-Bird de la provincia de Teherán con una resolución de 0,61 m. En el método propuesto, al realizar la segmentación de imágenes utilizando el método Full Lambda, la clasificación de imágenes se ha realizado utilizando el algoritmo SVM y se utilizan operaciones morfológicas para mejorar la calidad de las rutas de descubrimiento y eliminar el ruido y cubrir los huecos. En el caso de las imágenes en las que el método Full Lambda tiene una alta precisión en la segmentación de imágenes, se ha aumentado la precisión de la clasificación de imágenes y se ha logrado una mejor extracción de la carretera. La precisión general promedio de más del 81 por ciento y el coeficiente Kappa de precisión promedio de más del 78 por ciento en la clasificación de imágenes en dos clases de carreteras y no carreteras indican una muy buena capacidad del sistema introducido para la extracción semiautomática de diferentes carreteras.