Zeitschrift für Fernerkundung und GIS

Abstrakt

Automatische Extraktion städtischer Straßen aus hochauflösenden Satellitendaten mittels objektbasierter Bildanalyse: Ein Fuzzy-Klassifizierungsansatz

Yadav DP*, Nagarajan K, Pande H, Tiwari P, Narawade R

In der heutigen Welt mit ihrer schweren Wirtschaftskrise sind Zeit und Kosten die entscheidendsten Faktoren für jedes Projekt. Der Tiefbau ist ein Bereich der Baustellenausführung, in dem die Aktivitäten aufgrund zahlreicher Faktoren viel Zeit in Anspruch nehmen und eine ansteckende Pandemie wie Covid-19 die Durchführung der Arbeiten vor Ort erschwert. Daher ist die Nutzung von Satellitendaten für Planungszwecke von Bedeutung, da die erforderlichen Merkmale automatisch extrahiert und in jeder GIS-Software analysiert werden können. Dieses Dokument zielt auf die Extraktion von Straßenmerkmalen aus hochauflösenden Satellitendaten unter Anwendung einer Fuzzy-Klassifizierungstechnik ab. Verwendet werden Worldview-2-Satellitendaten von Gandhi Nagar, der Hauptstadt von Gujarat, Indien, mit einer panchromatischen Auflösung von 0,5 m und einer multispektralen Auflösung von 2 m. Die Bildfusion wird unter Verwendung der bilinearen Sampling-Technik der Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, um ein pan-geschärftes Satellitenbild mit mehreren Auflösungen von 0,5 m zu erhalten. Die Straßenmerkmale werden extrahiert, indem eine Bildsegmentierung mit mehreren Auflösungen durchgeführt und ein Regelsatz für die Klassifizierung unter Anwendung der objektbasierten Bildanalysemethode entwickelt wird. Die Genauigkeitsbewertung erreicht eine Vollständigkeit von 71,65 %, eine Richtigkeit von 70,33 % und eine Qualität von 59,98 %. Diese Methode bietet einen schnellen, neuartigen Ansatz zur Merkmalsextraktion mit vergleichsweise geringer Datenverfügbarkeit, da keine Sonneneinstrahlungsdivergenz, kein thematisches Wissen oder keine Höheninformationen verwendet werden, was zu einem für Pandemien geeigneten Fernzugriff und einem kostengünstigen Ansatz führt.