トラックの自動検出

からのオープンエリアにくぼみがあるエリアを与えられます。すべての地形車両が柔らかい表面を走行していると言います。車両は、深さが約10〜20センチメートル、幅が約15〜30センチメートルの平行な窪み（パス）を引き起こし、長さは表面の堅牢性によって異なります。

• 後の分析に関連するリモートセンシングプラットフォームはどれですか？Quickbird、小型ドローン、LIDAR、航空写真？
• パスの文書化に使用できるツール（FME / QGIS / ESRI /その他）で利用可能な手順はありますか？

この質問を単純化するために、エリア内に他のパスがないこと、またはそれらが画像から除外されていることを明確に知っていると仮定します。

完全な自動化は必要ではなく、おそらく不可能です。

これは、トラックがどのように見えるかの例です。

あなたの目標に最適なソリューションになるかどうかはわかりませんが、SARデータに関する私の経験は、サバンナと砂地の環境でトラックを見つける正しい方法かもしれないことを示唆しています。

SARはコヒーレントイメージングシステムであるため、2種類の変化検出、つまり非干渉性およびコヒーレントな変化検出を検討できます。インコヒーレントな変化検出は、通常、平均強度比変化統計（振幅信号）を介して、シーンの平均後方散乱パワーの変化を識別します。一方、コヒーレント変化の検出では、サンプルのコヒーレンス変化統計を使用して、変換された画像の振幅と位相の両方の変化を特定します。したがって、コヒーレント変化検出は、インコヒーレント技術を使用して検出できない可能性があるサブ解像度セル散乱構造への非常に微妙なシーンの変化を検出する可能性があります。言い換えれば、車両または動物のトラック。

コヒーレンス変化検出（CCD）のおかげで、位相の一貫したマップ（パンクロマティック）を取得できます。白いピクセルはコヒーレントな信号（変化なし）を意味し、黒いピクセルはインコヒーレントな信号（変化）を意味します。興味のある長さの並行トラックを見つけることができる場合、それはより興味深い調査であるべきであることを意味します。

もちろん、それは位相の波長と時間係数に依存します。
ただし、リピートパスSAR画像は、干渉計で取得および処理する必要があります。

主に、この種の分析を実行するための2つの優れたツールがあります。レーダーマッピングスイートを備えたErdasとSarScapeモジュールを備えたENVIです。

私の評価には経済的側面がありません。