Tự động phát hiện các bản nhạc

Cho một khu vực với áp thấp trong khu vực mở từ; nói tất cả các xe địa hình lái xe trên bề mặt mềm. Các phương tiện sẽ gây ra áp lực song song (đường dẫn) sâu khoảng 10-20 cm và chiều rộng khoảng 15-30 cm, với chiều dài thay đổi theo độ chắc chắn của bề mặt.

Những nền tảng viễn thám nào sẽ có liên quan để phân tích sau này? Quickbird, máy bay không người lái nhỏ hơn, máy bay trực thăng, chụp ảnh trên không?
Có bất kỳ quy trình có sẵn trong các công cụ (FME / QGIS / ESRI / khác) có thể được sử dụng để ghi lại các đường dẫn không?

Hãy để chúng tôi đơn giản hóa câu hỏi này giả định rằng chúng tôi tích cực biết rằng không có con đường nào khác trong khu vực, hoặc chúng đã được lọc ra khỏi hình ảnh.

Tự động hóa hoàn toàn là không cần thiết, và có lẽ thậm chí không thể.

Đây là một ví dụ về các bản nhạc sẽ như thế nào. nhập mô tả hình ảnh ở đây

— ragnvald
nguồn

Đó là một câu hỏi hay. Thông thường tôi thích hai nền tảng - một để tìm, một để xác nhận. Một vết lõm có màu nâu có nhiều khả năng là một đường ray bánh xe, ngược lại, những vết lõm không có bánh xe có nhiều khả năng là "màu xanh lá cây". LiDAR sẽ cung cấp cho bạn DEM tốt nhất để tìm ra trầm cảm và IR là tốt nhất trong việc phân loại thảm thực vật / không thực vật. Xin lưu ý rằng LiDAR, tùy thuộc vào nhiều yếu tố, sẽ cho kết quả khác nhau khi nước được gộp lại. Theo truyền thống, những thứ này sẽ được chụp từ nhiếp ảnh một mình, đó là rất nhiều giờ làm việc, nhưng bạn phải cân nhắc chi phí lao động so với thu thập dữ liệu.

— Michael Promotionson

Tôi cho rằng mục tiêu cuối cùng của bạn là xác định đường đua. Phạm vi của khu vực học tập của bạn là gì? Khu vực học tập ở đâu?

— Aaron

Cảm ơn Aron, vâng, nó có liên quan đến đường đua. Chúng tôi nhằm mục đích ghi lại chúng để có được một dấu hiệu về mức độ thiệt hại. Chúng tôi có lẽ sẽ giới hạn nó cho một số đơn vị quản lý như khu bảo tồn thiên nhiên, công viên quốc gia hoặc tương tự. Hiện tại chúng tôi đang cố gắng tìm ra các lựa chọn của mình trước khi thiết kế một dự án.

— ragnvald

Tôi không chắc chắn về LiDAR trên tuyết (không nhận được nhiều như vậy ở Queensland), không gian mở dễ phân loại hơn rất nhiều và bạn có thể tránh xa các cảm biến rẻ hơn (ít trở lại trên mỗi xung) .. ở các khu vực nhiều cây cối là bắt buộc để sử dụng nhiều lợi nhuận trên mỗi xung để tìm mặt đất; mật độ xung là như nhau nhưng lợi nhuận ít hơn. Để tìm các rãnh của bạn, khoảng cách điểm của bạn sẽ phải khá ổn (vượt quá 8 xung / m2), có nghĩa là bay thấp hơn, nhiều dải hơn, nhiều chi phí hơn, lưu trữ nhiều hơn, thời gian xử lý lâu hơn. Nó có thể rẻ hơn rất nhiều để có được chụp từ nhiếp ảnh được thực hiện ở Trung Quốc hoặc Ấn Độ.

— Michael Promotionson

Tôi nên đủ điều kiện tuyên bố trước đây của mình, nếu bạn phải mua LiDAR và hình ảnh đa phương cho dự án này và không thể bù đắp chi phí (đồng mua với một công ty hoặc bộ phận chính phủ khác có cùng lợi ích trong cùng khu vực) thì chi phí là sẽ cao, có thể cao hơn bắt, với điều kiện bạn có thể tìm nguồn lao động ở mức thấp. Tôi không nói rằng điều đó là không thể, xa nó, nó sẽ rất thú vị như một tờ giấy trắng, có lẽ không phải là lựa chọn rẻ nhất.

— Michael Promotionson

Tôi không chắc có thể là giải pháp tốt nhất cho mục tiêu của bạn, nhưng trải nghiệm của tôi với dữ liệu SAR cho thấy Đó có thể là cách đúng đắn để tìm ra dấu vết trong Savannah và môi trường cát.

Vì SAR là một hệ thống hình ảnh mạch lạc, hai hình thức phát hiện thay đổi có thể được xem xét, đó là phát hiện thay đổi mạch lạc và mạch lạc. Phát hiện thay đổi không liên tục xác định các thay đổi về công suất tán xạ trung bình của cảnh thường thông qua thống kê thay đổi tỷ lệ cường độ trung bình (tín hiệu biên độ). Mặt khác, phát hiện thay đổi kết hợp, xác định các thay đổi về cả biên độ và pha của hình ảnh được tải bằng cách sử dụng thống kê thay đổi kết hợp mẫu. Do đó, phát hiện thay đổi mạch lạc có khả năng phát hiện các thay đổi cảnh rất tinh vi đối với cấu trúc tán xạ tế bào phân giải phụ có thể không bị phát hiện khi sử dụng các kỹ thuật không liên tục. Trong các từ khác xe hoặc động vật theo dõi.

Nhờ Phát hiện thay đổi kết hợp (CCD), bạn có thể có được bản đồ pha kết hợp (panchromatic). Pixel trắng có nghĩa là tín hiệu kết hợp (không thay đổi), pixel đen có nghĩa là tín hiệu không liên tục (thay đổi). Nơi bạn có thể tìm thấy các bản nhạc song song cho một khoảng thời gian quan tâm thì điều đó có nghĩa là điều tra thú vị hơn.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tất nhiên, nó phụ thuộc vào bước sóng của yếu tố pha và thời gian.
Tuy nhiên, hình ảnh SAR vượt qua lặp lại phải được thu thập và xử lý giao thoa kế.

Chủ yếu có 2 công cụ tốt để thực hiện loại phân tích này: Erdas với Radar Mapping Suite và ENVI với mô-đun SarScape.

Đánh giá của tôi là không có khía cạnh kinh tế.

— siêu nhân
nguồn

Phương pháp này giả định rằng có những hình ảnh hiển thị trước và sau hoạt động. Vì vậy, trong một số trường hợp chúng ta sẽ chỉ có những hình ảnh 5 tuổi (tụy) mà chúng ta mong đợi rất nhiều nhiễu và do đó phương pháp này có thể có vấn đề.

— ragnvald 7/1/2015