Outils de télédétection OpenSource pour classer les toits

avec les outils de traitement et de classification des images envi, vous pouvez obtenir des toits à partir d'images avec une certaine valeur spectrale, puis vous pouvez convertir des données vectorielles pour votre application.

en python avec OpenCV qui ont évolué par Intel (a beaucoup d'algorithmes de détection d'objets), vous pouvez détecter les visages à partir d'images.

Exemple OpenCV:

ma question est que pouvons-nous détecter le toit ou quoi que ce soit à partir d'images satellite coordonnées ou non coordonnées avec des outils open source comme python?

Exemple d'image satellite:

J'ai utilisé OpenCV dans le passé pour m'entraîner à la détection d'objets pour la géo. Orfeo Toolbox est un bon choix open source comme l'a souligné Vascobnunes. Pour une version fermée, vous pouvez jeter un œil à Feature Analyst (qui a également une extension ArcGIS).

À la fin, cela se résume à la formation d'une machine à vecteur de support . Il existe plusieurs bibliothèques que vous pouvez utiliser pour cela pour la plupart des langues.

Ceci est un exemple d'un outil que j'ai écrit il y a quelques années qui utilise libsvm pour faire la détection d'objets d'arbre. Une fois trouvé, je place un véritable arbre 3D où il va.

Voici une vidéo de celui-ci en action que j'ai postée sur YouTube à l'époque .

N'importe laquelle de ces bibliothèques vous permettra de faire des choses avec python.

Je crains que la détection d'une toiture satisfaisante ne puisse être obtenue avec une seule image satellite. Vous devriez essayer d'utiliser d'autres sources d'information.

L'article suivant décrit une méthode utilisant un DEM + paires d'images aériennes + données cadastrales:

M. Durupt, F. Taillandier. Reconstruction automatique d'un bâtiment à partir d'un modèle numérique d'élévation et de données cadastrales: une approche opérationnelle. Archives internationales de photogrammétrie, télédétection et sciences de l'information spatiale. Vol. 36 (partie 3), Bonn, Allemagne, septembre 2006.

Voir aussi d'autres articles dans la section bibliographie (comme celui-ci ).

Je soupçonne que de telles méthodes ne sont pas implémentées dans les logiciels open source python.

avez-vous essayé la boîte à outils orfeo ?

Eh bien, à partir d'une seule image, vous pouvez effectuer une classification supervisée ou non. Essayez plusieurs fois et voyez si les résultats sont bons.

La meilleure façon, comme je l'ai fait, était de faire des orthophotographies à partir d'images. Puis j'ai eu l'empreinte du bâtiment alors j'ai filtré le terrain de l'image. Ensuite, j'ai fait la classification des pixels et créé des objets vectoriels.

Si vous avez des DEM ou des paires stéréo, vous pouvez en créer un. Ensuite, vous pouvez détecter les toits.

De plus, dans votre image, l'image est pleine d'ombres. Bonne chance pour eux. En tant que tel, en python, je n'ai rien vu. J'ai utilisé ArcGis pour la classification. Mais comme vous avez mentionné l'open source, QGIS peut être essayé.

Remarque finale, ce que vous avez demandé est un sujet de recherche majeur et vous devez améliorer votre base de données pour obtenir de bons résultats. Dans ce cas, les images uniques sont difficiles à gérer.

Point Cloud Library est une nouvelle bibliothèque open source, elle pourrait être utilisée pour la reconnaissance d'objets basée sur DEM ou Orthophoto, je souhaite que cela puisse aider, mais je ne l'ai jamais utilisée.