Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Extraction des limites cadastrales et classification des images à l'aide d'OBIA et de l'apprentissage automatique pour le programme national de modernisation des registres fonciers en Inde

Thakur V, Doja MN, Ahmad T, Rawat R

Le présent travail est basé sur l'approche dynamique pour l'extraction des limites cadastrales et la classification d'images à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les efforts sont concentrés sur la facilitation du processus de numérisation des cartes dans le pays. L'algorithme de segmentation à grande échelle à décalage moyen a été utilisé pour la délimitation des limites cadastrales de deux types différents de régions d'étude prises en compte pour l'étude, en fonction de leurs reliefs - collines et plaines. La qualité de la segmentation a été mesurée par le logiciel AssesSeg. Des modèles utilisant des classificateurs - Random Forest et Support Vector Machines - ont été formés et leur efficacité a été testée sur plusieurs images. Le comportement des modèles a été observé en fonction des reliefs. Les matrices d'erreur ont été générées sur la base des données de référence. Nous avons testé ces modèles comme démonstrateurs pour la mise à jour d'anciennes cartes par analyse d'images et sur la base de leurs performances, nous avons envisagé le potentiel de leur utilisation pour mettre à jour les données des registres fonciers dans le pays. Cette recherche montre la possibilité d'adapter les méthodes d'apprentissage automatique supervisé pour l'extraction et la classification des caractéristiques géographiques à l'aide d'images satellite.