भूसूचना विज्ञान और भूसांख्यिकी: एक सिंहावलोकन

मल्टीवेरिएट कर्नेल सांख्यिकी और विभाजन विधि का उपयोग करके मल्टीस्पेक्ट्रल छवियों से शहरी सड़क नेटवर्क का निष्कर्षण

अब्दुर रज़ीक, एगॉन्ग जू, यू ली और ज़ुमेई झाओ

पिछले कुछ दशकों से मल्टीस्पेक्ट्रल इमेज से शहरी सड़क का निष्कर्षण रिमोट सेंसिंग समुदायों में एक चुनौतीपूर्ण कार्य रहा है। शहरी सड़क नेटवर्क के निष्कर्षण में वर्तमान में आने वाली आम समस्याएँ पेड़ों की छाया और समान स्पेक्ट्रल वस्तुओं से ढका हुआ दृश्य है, जबकि, सड़कों की चौड़ाई और सतह सामग्री अलग-अलग है। इस पेपर में स्वचालित सड़क निष्कर्षण एल्गोरिदम प्रस्तावित है। प्रस्तावित कार्यप्रणाली रिमोट सेंसिंग सैटेलाइट इमेज से शहरी सड़क नेटवर्क को निकालने के लिए ISODATA वर्गीकरण और कर्नेल सांख्यिकी तकनीकों को संयोजित कर रही है। प्रस्तावित कार्यप्रणाली के तीन मुख्य चरण हैं; पहला चरण रंगीन छवि का वर्गीकरण करना है, फिर प्रस्तावित एल्गोरिदम का उपयोग करके इन रंगीन वर्गीकृत छवियों को बाइनरी सेगमेंटेड छवियों में परिवर्तित किया जाता है। दूसरे, प्रस्तावित एल्गोरिदम का परीक्षण ओवरले रंगीन छवियों (लाल रेखा छवि) पर किया जाता है ताकि सड़क नेटवर्क को बाइनरी छवियों के रूप में पहचाना जा सके। अनावश्यक वस्तुओं को हटाने और सड़क के डिस्कनेक्ट किए गए सेगमेंट को जोड़ने के लिए कुछ फ़िल्टरिंग तकनीकों का उपयोग किया जाता है जैसे कि सेगमेंट पुनर्निर्माण और क्षेत्र भरना। अंत में, शहरी सड़क की केंद्र रेखा को निकालने के लिए पोस्टप्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि थिनिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। इच्छित प्रक्रियाओं को विभिन्न मल्टीस्पेक्ट्रल डेटासेट जैसे कि IKONOS और क्विकबर्ड इमेज पर लागू किया जाता है जो सटीक मूल्यांकन में योगदान करते हैं। कार्यप्रणाली शहरी वातावरण में सड़क नेटवर्क जैसी रैखिक विशेषताओं को कुशलतापूर्वक निकाल सकती है जो कुछ अन्य रैखिक विशेषताओं को पहचानने के लिए उपयोगी है। प्रायोगिक परिणामों से पता चलता है कि सुझाई गई कार्यप्रणाली कम्प्यूटेशनल रूप से मजबूत और प्रभावी है।