タグ付けされた質問 「feature-extraction」

私はツールがあるかどうか疑問に思っています、それは 地域の衛星地図を取得し、 典型的な建物を検出し、 ユーザーはその結果を確認できます（ツールが建物を正しく識別したかどうかを確認します）。 「典型的な建物」とは、次のことを意味します。一部の地域には、上から非常によく似た建物があります。 たとえば、一戸建て住宅には屋根があり、屋根はほとんど同じように見えます（下の写真の赤い楕円を参照）。 集合住宅も独特の形をしています。 したがって、理論的には、家とアパートの建物を自動的に識別することができるはずです（人間が結果をチェックすることで）。 これを可能にするツールはありますか？ 更新1（20.11.2013 10:47）：ロシア向けのLIDARイメージはありますか？

19 remote-sensing  feature-extraction  image-analysis 

私は1x1メートルのDEMと.lasの元のLiDAR点群を持っています。ベクトルフィーチャ（ポイント、ポリライン）に川の堤防（堤防の最高点）を抽出する必要があります。 アルゴリズムまたは既存のツールのアイデアはありますか？ 最初の画像では堤防が明るい灰色で表示され、その下にある堤防のある領域の点群画像が下にあります。青の川の中心線。 DEMから線形フィーチャを抽出するためのツールはありますか？ ENVIの空間特徴抽出モジュール（7ページ）のようなものが必要だと思いますが、ENVIの部分はありません。

14 raster  dem  lidar  algorithm  feature-extraction 

スペクトル抽出アルゴリズムとテクスチャ抽出アルゴリズムの両方を利用する土地被覆GISレイヤーを作成するための低コストまたはオープンソースのソリューションに興味があります。過去にPCI Geomatica、ENVI、およびFeature Analyst VLSを使用しました。ただし、これらのソリューションは価格帯を少し超えていますが、ソフトウェアの推奨事項はありますか？

14 open-source-gis  remote-sensing  classification  feature-extraction  land-cover 

Lasファイルから建物のアウトライン/フットプリントを自動的に作成するための次のプロセスがあり、誰かがそれを改善するのを助けることができるか、使用する他のプロセスの提案がありますか？ 実験： A. ArcGIS-Lidardatasetツール：建物のクラスポイントのみを表示できますが、ポリゴンを自動的に作成することはできません。最小の境界ジオメトリがありますが、データセット全体を見ると、各建物のポイントを手動で選択する必要があります。 B. Overwatchによる外部ライダー分析ツール -建物の抽出はコア機能です。http://www.featureanalyst.com/lidar_analyst.htm（アクティブではなくなりました-2014年7月28 日）裸の地球（必須）を作成してから建物を抽出するのに約8分かかりました。木々の下の建物をキャプチャすることで、最高の結果が得られます（1＆4）。これは非常に直感的なインターフェイスであるため、チュートリアルを見ることさえありません。 いくつかの問題は、覆われた廊下を逃したが（3）、開いた屋根を正しく除外したことです（2）。 C. LASTOOLS- lasmergeを使用して関連する4つのタイルをマージし、次にラスクリップを使用してAOIのゾーンのみを抽出しました。 arcpy.lasboundary("AOI.las","1","buildings","true","true","shp","AOI_buildings.shp","","#","true") 出力は非常にぎざぎざだったので、私は使用しました： arcpy.SimplifyBuilding_cartography("AOI","AOI_buildings_simplified.shp","4 Meters","0 SquareMeters","NO_CHECK") その後、実行しました： arcpy.SimplifyPolygon_cartography("AOI_buildings_simplified","AOI_s.shp","POINT_REMOVE","1 Meters","0 SquareMeters","NO_CHECK","KEEP_COLLAPSED_POINTS") 1と2は問題領域を示しています。その一部は、悪いLIDAR分類によるものです。 これにより、長くまっすぐな縁のある建物に良い建物ラインが提供されますが、枝が重なり合っている場合、または複数のエッジ、互いに近い複数のレベルの屋根などがある複雑な建物の場合、詳細なサイトレベルの作業には手動での作成が必要です。一般的な推定屋根形状の場合、プロセスは十分に正確です。プロセスが完了すると、プロセスは合計10分未満で完了します。 私の研究：/programming/5037588/simplified-or-smooth-polygons-that-c​​ontain-the-original-detailed-polygonとプロセスが@gromixによって提案や定義、アルゴリズムと実用的なソリューションは何ですか凹包の

12 arcpy  lidar  feature-extraction 

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。

11 qgis  remote-sensing  fme  feature-extraction 

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 1ヘクタールのブロック内のパイナップル植物の数を数えるにはどうすればよいですか？ これらのアルゴリズムについて聞いたことがありますが、その方法がわかりません。 私はまだQGIS、ArcGIS、ENVIの初心者です。上記の領域のNIR、RGB、Red Edge画像があります。誰か私にそれを行う方法を教えてもらえますか？ eCognition開発者にアクセスできますが、このソフトウェアはまだ初めてです。

10 remote-sensing  imagery  density  feature-extraction  unmanned-aerial-vehicle 

LiDARプロジェクトに取り組んでおり、指定された調査地域内のジョシュアツリーの位置を特定しています。植生が非常にまばらであるため、実際にはジョシュアツリーとコットンウッドという2つの林冠種があります。樹冠内の種の豊富さが非常に限られているため、これは比較的簡単なLiDAR分析であると思います。私のアプローチは、ベアアースラスタ（DEM）を作成してから、最初のリターンラスタを作成することでした。次に、1番目のリターンラスターから裸地を差し引いて、植生ラスターを作成します。検証にベースマップを使用すると、ノイズ（電力線、建物など）を簡単に除去できます。クライアントはすべてのジョシュアツリーが12フィート以上あることを確認したいので、植生ラスターを再分類します。こうすることで、私の調査地域内でジョシュアツリーであるすべての樹種を見ることができます。 これは、ArcMapで私が従った方法です。 ベアアースレイヤーの作成 LASデータセットの作成ツールを使用して、選択した調査範囲のlasデータセットを作成します LASデータセットレイヤーの作成ツールを使用して、このレイヤーでlasデータセットレイヤーを作成 します。クラスコードから2（グラウンド）を選択します LASデータセットからラスターツールを使用して、このレイヤーをラスターに変換します。 植生層を作成する 手順2と3を繰り返しますが、MAKE LASデータセットレイヤーツールを使用する場合は、戻り値の下で最初の戻り値を選択します（オプション）。 マイナスツールを使用して、1番目のリターンラスターからベアアースラスターを減算します。 1st Return (raster) – Bare Earth (raster) = Vegetation Layer 再分類ツールを使用して、12フィート以上のものを判別します。 Classification: Natural Breaks (Jenks) Classes: 2 Break values: 3.66, 10.725098 誰かがこれについて何か経験があり、私が間違っているかもしれない場所でいくつかのヒント/ポインタを提供できるかもしれませんか？人々がより良い方法論を知っているなら、私はアイデアを受け入れます！

9 arcgis-desktop  remote-sensing  lidar  feature-extraction  forest-ecology 

ソフトウェアeCognitionを使用してLIDAR DTMを使用して溝を抽出しようとしていますが、「湿地でのLiDAR派生DTMを使用したDitchesのネットワーク抽出と水文地形学的特徴付け」という私のワークフローをベースにした論文では実際に苦労していますeCognitionに入力された詳細なルールセットがあります。 ここであなたの中で、農業景観や都市環境、おそらく道路沿いの溝に溝を抽出する方法を知っている人は誰ですか？ または、そのような作業やプロジェクトを行ったことがない場合でも、私が溝を抽出できる優れたアイデアを他に持っている人がいるかもしれません。

9 dem  remote-sensing  feature-extraction  digital-image-processing  ecognition 

LiDARデータと航空写真を使用した3D建物の抽出に関する多くの論文を読んでいます。thisやthisなど、そのようなことを行うためのさまざまなアルゴリズムがあることがわかります。 これらの論文は、私の知る限り、主に抽象的な概念と数学について説明しています。私はソフトウェア開発者ですが、上記のアルゴリズムをソフトウェアに実際に実装するにはどうすればよいですか？また、植生の干渉を最小限に抑えて建物データを抽出するには、どのアルゴリズムが最適ですか？

9 3d  imagery  lidar  feature-extraction 

LiDARデータとその積（DEM、強度画像、勾配）から川の境界（堤防）を自動的に抽出する方法はありますか？デジタル化には非常に時間がかかります。

8 dem  remote-sensing  lidar  feature-extraction  breaklines