Herramientas de teledetección de código abierto para clasificar tejados

Question

Con las herramientas de procesamiento y clasificación de imágenes envi, puedes obtener techos de imágenes con algún valor espectral y luego puedes convertirlo en datos vectoriales para tu aplicación.

en python con OpenCV que ha desarrollado Intel (tiene muchos algoritmos de detección de objetos) puede detectar rostros a partir de imágenes.

Ejemplo de OpenCV:

mi pregunta es si se puede detectar un tejado o algo a partir de imágenes de satélite coordinadas o no coordinadas con herramientas de código abierto como python.

Ejemplo de imagen de satélite:

Answer 1

He utilizado OpenCV en el pasado para entrenar la detección de objetos para geo. Orfeo Toolbox es una buena opción de código abierto como ha señalado Vascobnunes. Para una versión de código cerrado, puede echar un vistazo a Analista de funciones (que también tiene una extensión de ArcGIS).

Al final, todo se reduce a la formación de un máquina de vectores de apoyo . Hay varias bibliotecas que se pueden utilizar para esto para casi todos los idiomas.

Este es un ejemplo de una herramienta que escribí hace unos años que utiliza libsvm para hacer la detección de objetos en el árbol. Cuando se encuentra, coloco un objeto árbol real en 3D donde va.

Este es un vídeo en acción que subí a YouTube en su día .

Cualquiera de estas bibliotecas te permitirá hacer cosas con python.

Answer 2

Me temo que no se puede lograr una detección satisfactoria de los tejados con una sola imagen de satélite. Deberías intentar utilizar otras fuentes de información.

El siguiente artículo describe un método que utiliza un MDE + pares de imágenes aéreas + datos catastrales:

M. Durupt, F. Taillandier. Reconstrucción automática de edificios a partir de un modelo digital de elevación y datos catastrales: An Operational Approach. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. 36 (Part 3), Bonn, Alemania, septiembre de 2006.

Véase también otros documentos en la sección de bibliografía (como ese ).

Sospecho que estos métodos no están implementados en los programas de código abierto de Python.

Answer 3

¿has probado el caja de herramientas de orfeo ?

Answer 4

Pues a partir de una sola imagen, se puede hacer una clasificación supervisada o no supervisada. Prueba unas cuantas veces y comprueba si los resultados son buenos.

La mejor manera, la que yo hice, fue hacer ortofotos a partir de imágenes. Luego tuve la huella del edificio, así que filtré el terreno de la imagen. Luego hice la clasificación de los píxeles y creé objetos vectoriales.

Si tienes MDEs, o tienes pares estereoscópicos, puedes crear uno. Entonces puedes detectar los techos.

Además, en tu imagen, la imagen está llena de sombras. Buena suerte con ellas. Como tal, en python, no he visto nada. He utilizado ArcGis para la clasificación. Pero ya que usted mencionó opensource, QGIS puede ser probado.

Nota final, lo que has preguntado es un tema importante de investigación y tienes que mejorar tu base de datos para obtener buenos resultados. Las imágenes individuales son difíciles de tratar en este caso.

Answer 5

Biblioteca de nubes de puntos es una nueva librería de código abierto, podría ser utilizada para el reconocimiento de objetos basados en DEM u Ortofotos, me gustaría que pudiera ayudar, pero nunca la he utilizado.