リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

オブジェクトベースの画像解析を使用した高解像度衛星データからの都市道路の自動抽出: ファジー分類アプローチ

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

深刻な経済危機に陥っている現在の世界では、時間とコストはあらゆるプロジェクトにとって最も重要な要素です。土木工学は、多くの要因により活動が完了するまでに十分な時間を要する現場遂行の分野であり、Covid-19のような伝染性のパンデミック状況では、現場での作業が困難になります。したがって、必要な特徴を任意のGISソフトウェアで自動的に抽出して分析できる計画目的で衛星データを採用することは重要です。この論文は、ファジー分類技術を用いて高解像度衛星データから道路の特徴を抽出することを目的としています。インドのグジャラート州の州都ガンジーナガルの0.5mパンクロマティック解像度と2mマルチスペクトル解像度を持つWorldview-2衛星データを使用します。主成分分析のバイリニアサンプリング技術を使用して画像融合を実行し、0.5mのマルチ解像度パンシャープン衛星画像を取得します。道路の特徴は、マルチ解像度画像セグメンテーションを実行し、オブジェクトベースの画像分析方法を採用して分類のルールセットを開発することによって抽出されます。その精度評価は、完全性 71.65%、正確性 70.33%、品質 59.98% を達成しました。この方法は、太陽照明の発散やテーマ知識、高度情報を使用しないため、比較的データの可用性が低くても特徴抽出のための迅速で斬新なアプローチを提供し、パンデミックに適したリモート アクセスと費用対効果の高いアプローチにつながります。