衛星画像からの（半）自動化森林追跡のためのツール

私は、Yahoo衛星画像を使用して、OpenStreetMapで森林地帯を描画しようとしています。

JOSMエディターには、プロセスを自動化しようとするプラグインがいくつかあります。エリア内をクリックすると、プラグインが境界を検出します。しかし、品質はかなり悪いです。

質の高い境界を取得するために、いくつかのライブラリ/アルゴリズムを探しています。

私が使用している画像は次のようになります：http : //maps.yahoo.com/#mvt=s&lat=56.907056&lon=24.597595&zoom=14

リモートセンシングアプリケーションを使用する方がよいでしょう。もちろん、コンピューターにラスター画像が必要です。ニューラルネットワークの使用、画像のトレーニング済みパッチ、教師あり/教師なしのセグメンテーションと分類など、森林地帯の特定に役立つ多数の方法があります。これで問題が解決するかどうかはわかりませんが、それは始まりです。

GRASS、SPRING（pt-BRでのみ利用できると思います）、OSSIM（これについてはわかりません）など、無料のDIP（デジタル画像処理）があります。

おそらく別のソース画像を試してください。ではOnEarthあなたが選ぶことができるし、異なるバンドの組み合わせの中から選択します。偽または偽色のものが良く、「自然」や「視覚的な」カラーコンボ（下にスクロールより植生と非植生領域との違いを強調WMSグローバルモザイク使用例）。OnEarthデータはTiledWMS、KML、および直接ダウンロードで利用できます（プレーンWMSも利用できますが、サーバーの負荷を軽減するために使用しないでください）。画像は無料で自由に使用できるため、許可されている操作について心配する必要はありません。

ライセンスの落とし穴を回避するために、GLOVISから多くのLandsat TM5 / ETM7データを取得できます。次に、たとえばバンド3と4（赤と近赤外線）、および場合によってはその他を使用して、画像を分類し、ポリゴンとしてエクスポートしてから、ポリゴンを心のコンテンツに微調整することができます。フォレストの場合、ピクセル間の空間相関を使用すると非常に便利です（例では、フォレストスタンドの粒度を見てください）。テクスチャ分類子（たとえば、3x3ウィンドウでのNDVIの分散を計算）は、純粋な放射測定分類子を補完します。

ツールに関しては、おそらく良い選択であるとしてGRASSが言及されました。私たちはENVIを使用していますが、フリーソフトウェアではありませんが、これは私が検討するツールです。

Landsatデータは、しばしば雲や雲の影で汚染されていることに注意してください。適切なデータを見つけるために、アーカイブを少し掘り下げる必要があるかもしれません。

NASAは最近、グローバルフォレストハイトマップを作成しました。これを編集の基礎として使用すると、目標に向かってかなり遠くまで行けるでしょう。

境界線を導き出すには、地域拡大アルゴリズムを探しています。このホワイトペーパーでは、そのようなアルゴリズムについて説明します。その1つはSAGA GISで実装されています。

他の回答で述べたように、実際には可視光だけではなく、より多くの帯域を使用するようにしてください。特に近赤外線と赤外線がうまく機能するはずです。

実際、ほとんどのgis /リモートセンシングプログラムはさらに進んでいます：ポリゴンの例がいくつかあれば、それらは「監視あり」分類を実行でき、新しいフォレストを提案することさえできます。その上で検索を実行すると、多くのアルゴリズムが見つかります。