Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Extraction automatique de routes urbaines à partir de données satellites à haute résolution à l'aide d'une analyse d'images basée sur des objets : une approche de classification floue

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

Dans le monde actuel, où sévit une grave crise économique, le temps et le coût sont les facteurs les plus cruciaux pour tout projet. Le génie civil est un domaine d'exécution sur site où les activités nécessitent beaucoup de temps pour être achevées en raison de nombreux facteurs et toute situation de pandémie contagieuse comme le Covid-19 rend difficile la réalisation des opérations sur site. Par conséquent, l'adoption de données satellitaires à des fins de planification où les caractéristiques requises peuvent être automatiquement extraites et analysées dans n'importe quel logiciel SIG est importante. Cet article vise à l'extraction de caractéristiques routières à partir de données satellitaires à haute résolution en utilisant la technique de classification floue. Les données satellitaires Worldview-2 de Gandhi nagar, la capitale du Gujarat, en Inde, ayant une résolution panchromatique de 0,5 m et une résolution multispectrale de 2 m, sont utilisées. La fusion d'images est réalisée en utilisant la technique d'échantillonnage bilinéaire de l'analyse en composantes principales pour obtenir une image satellite multirésolution de 0,5 m. Les caractéristiques routières sont extraites en effectuant une segmentation d'image multirésolution et en développant un ensemble de règles pour la classification en adoptant la méthode d'analyse d'image basée sur les objets. Son évaluation de la précision atteint une complétude de 71,65 %, une exactitude de 70,33 % et une qualité de 59,98 %. Cette méthode fournit une nouvelle approche rapide pour l'extraction de caractéristiques avec une disponibilité de données comparativement moindre car aucune divergence d'éclairage solaire ou connaissance thématique ou information d'altitude n'est utilisée, ce qui conduit à une accessibilité à distance adaptée à la pandémie et à une approche rentable.