Strumenti di telerilevamento OpenSource per la classificazione dei tetti

con gli strumenti di elaborazione e classificazione delle immagini envi, puoi ottenere tetti dalle immagini con un valore spettrale e quindi puoi convertirli in alcuni dati vettoriali per la tua app.

in Python con OpenCV che sono stati sviluppati da Intel (ha molti algoritmi di rilevamento degli oggetti) è possibile rilevare i volti dalle immagini.

Esempio OpenCV:

la mia domanda è che possiamo rilevare tetto o altro da immagini satellitari coordinate o non coordinate con strumenti opensource come Python?

Esempio di immagine satellitare:

Ho usato OpenCV in passato per allenarmi per il rilevamento di oggetti per geo. Orfeo Toolbox è una buona scelta open source, come ha sottolineato Vascobnunes. Per una versione a sorgente chiuso, puoi dare un'occhiata a Feature Analyst (che ha anche un'estensione ArcGIS).

Alla fine, si riduce all'addestramento di una macchina vettoriale di supporto . Ci sono diverse librerie che puoi usare per questo praticamente per la maggior parte delle lingue.

Questo è un esempio di uno strumento che ho scritto qualche anno fa che utilizza libsvm per eseguire il rilevamento di oggetti ad albero. Quando viene trovato, posiziono un vero oggetto albero 3D dove va.

Questo è un video in azione che ho pubblicato su YouTube allora .

Una di queste librerie ti permetterà di fare cose con Python.

Temo che non sia possibile ottenere una rilevazione del tetto soddisfacente con una sola immagine satellitare. Dovresti provare ad usare altre fonti di informazione.

Il seguente articolo descrive un metodo che utilizza un DEM + coppie di immagini aeree + dati catastali:

M. Durupt, F. Taillandier. Ricostruzione automatica dell'edificio da un modello digitale di elevazione e dati catastali: un approccio operativo. Archivi internazionali di fotogrammetria, telerilevamento e scienze dell'informazione spaziale. Vol. 36 (parte 3), Bonn, Germania, settembre 2006.

Vedi anche altri articoli nella sezione bibliografica (come quella ).

Sospetto che tali metodi non siano implementati nei software open source di Python.

hai provato la toolbox orfeo ?

Bene da una sola immagine, puoi fare una classificazione supervisionata o non supervisionata. Prova alcune volte e vedi se i risultati sono buoni.

Il modo migliore, il modo in cui l'ho fatto, era realizzare ortofoto dalle immagini. Poi ho avuto l'impronta dell'edificio, quindi ho filtrato il terreno dall'immagine. Quindi ho fatto la classificazione dei pixel e creato oggetti vettoriali.

Se hai DEM, o hai coppie stereo, puoi crearne uno. Quindi è possibile rilevare i tetti.

Inoltre, nella tua immagine, l'immagine è piena di ombre. Buona fortuna a trattare con loro. In quanto tale, in pitone, non ho mai visto nulla. Ho usato ArcGis per la classificazione. Ma dal momento che hai menzionato opensource, QGIS può essere provato.

Nota finale, quello che hai chiesto è un importante argomento di ricerca e devi migliorare il tuo database per ottenere buoni risultati. Le singole immagini sono difficili da gestire in questo caso.

Point Cloud Library è una nuova libreria open source, potrebbe essere utilizzata per il riconoscimento di oggetti basato su DEM o Orthophoto, vorrei che potesse aiutare, ma non l'ho mai usato.