Trích xuất đường ra khỏi hình ảnh raster Landsat

Đối với một nghiên cứu về việc mở rộng mạng lưới đường trong rừng nhiệt đới, tôi đang cố gắng trích xuất những con đường ra khỏi hình ảnh Landsat. Chúng tôi đã có các vật liệu tổng hợp sắc nét và không có mây trên đó các con đường có thể nhìn thấy rõ bằng mắt nhưng việc trích xuất chúng thành các tính năng đường thẳng đang tỏ ra khó khăn nên tôi tự hỏi liệu có ai biết một thuật toán hay phương pháp tốt có thể xử lý các hình ảnh lớn mà Landsat cung cấp không? Tôi đã dùng thử Grass.thin nhưng điều này dường như không hoạt động.

Tôi sẽ khuyên bạn nên sử dụng phân đoạn hình ảnh với phần mềm XUÂN miễn phí , có sẵn từ Viện nghiên cứu không gian quốc gia Brazil. Tài liệu có sẵn ở đây và hướng dẫn có sẵn ở đây . Phân đoạn hình ảnh tạo ra độ chính xác phân loại cao so với các phương pháp phân loại dựa trên pixel hoàn toàn (ví dụ ISODATA, Khả năng tối đa, v.v.). Để giúp làm rõ hơn câu trả lời của tôi, tôi đã thực hiện phân đoạn hình ảnh trên hình ảnh (độ phân giải nIR, 1m) có một con đường chạy qua rangeland ở phía đông Oregon. Quy trình công việc chung để thực hiện phân đoạn hình ảnh với XUÂN như sau:

1. Nhập hình ảnh
2. Thực hiện phân đoạn (Kết quả hiển thị trong hình 1)
3. Tạo tập huấn luyện bằng cách chọn vùng thuộc về lớp nào.
4. Thực hiện phân loại trên các khu vực được phân đoạn.

Hình ảnh đầu tiên cho thấy kết quả của phân khúc thực tế. Con đường được tô màu xanh lam và được sử dụng trong bước 3 (đào tạo). Tôi gộp tất cả các lớp khác (ví dụ như cỏ, cây, v.v.) vào một loại khác. Hình ảnh cuối cùng cho thấy kết quả của thuật toán phân loại và phân loại hình ảnh. Như bạn có thể thấy, phân đoạn hình ảnh tạo ra kết quả rất tốt với hình ảnh mẫu.

Với hình ảnh Landsat, bạn sẽ có độ phân giải không gian ít hơn so với hình ảnh mẫu của tôi, tuy nhiên bạn sẽ có độ phân giải quang phổ lớn hơn và do đó sẽ có thể phát hiện sự khác biệt lớn hơn giữa các khu vực thực vật và không thực vật. Vì XUÂN tính đến các dải quang phổ ngoài hình dạng, bạn sẽ thấy kết quả rất tốt khi sử dụng hình ảnh Landsat của mình. Tốt nhất của may mắn và cảm ơn vì đã nghiên cứu một chủ đề quan trọng như vậy.

Phân loại đối tượng được phân đoạn (còn được đào tạo) có thể được sử dụng rất thành công cho vấn đề này, nhưng tôi không biết GRASS đủ để cho bạn biết khả năng của nó trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bạn sẽ nhận được đa giác, vì vậy bạn vẫn phải làm mỏng chúng hoặc sử dụng một phương tiện hoặc một số chuyển đổi khác.

Bạn sẽ nhận được kết quả thậm chí tốt hơn nếu bạn có sẵn dải hồng ngoại hoặc hỗn hợp, vì độ phản xạ của đường và mặt đất cằn cỗi khác biệt đáng kể so với thảm thực vật, cộng với bóng và ở một phạm vi nhỏ hơn (trên đường) kết quả ít hơn.