Идентификация изменений конфигурации транспортной сети на основе космической съёмки
Автор: Михеева Татьяна Ивановна, Федосеев Александр Андреевич
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4-4 т.18, 2016 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается вопрос обнаружения изменений конфигурации транспортной сети на основе построения тематического слоя объектов транспортной сети по космическим снимкам в условиях ограниченного состава спектральных признаков. Предложена технология объектно-ориентированного анализа комплекта снимка на основе комбинированного подхода, сочетающего в себе кластерные и контурные методы обработки изображений.
Тематический слой, транспортная сеть, космический снимок, яркость пикселя, ско значений яркости пикселей
Короткий адрес: https://sciup.org/148204774
IDR: 148204774
Список литературы Идентификация изменений конфигурации транспортной сети на основе космической съёмки
- Зимичев Е.А., Казанский Н.Л., Серафимович П.Г. Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++//Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 2. С. 281-286.
- Местецкий Л.М. Скелетизация многосвязной многоугольной фигуры на основе дерева смежности её границы//Сибирский журнал вычислительной математики. 2006. Т. 9. № 3. С.201-216.
- Михеева Т.И. Построение математических моделей объектов улично-дорожной сети города с использованием геоинформационных технологий//Информационные технологии. 2006. №1. С. 69-75.
- Пат. US006011875A. Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening/Laben et al. -№6,011,875; заявлено 29.04.1998; опубл. 04.01.2000. 9 с.
- Михеева Т.И., Федосеев А.А. Автоматизированная идентификация изменений конфигурации дорожной сети на основе материалов космической сьёмки//Перспективные информационные технологии (ПИТ 2016): труды Международной научно-технической конференции . Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2016. C. 123-126.
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование: методы и модели обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
- Csatho J.F. Schenk A.F. Multi-sensor data fusion for automatic scene interpretation//International archives of photogrammetry and remote sensing. -1998. Vol. 7. Pp. 336-341.
- Ding L., Goshtasby A. On the Canny edge detector . URL: http://soe.rutgers.edu/~meer/TEACH/ADD/cannyedge.pdf (дата обращения 04.09.2016).
- Gao J., Wu L. Automatic extraction of road networks in urban areas from Ikonos imagery based on spatial reasoning . URL: http://www.isprs.org/proceedings/XXXV/congress/comm3/papers/290.pdf (дата обращения 04.09.2016).
- Hussain M. Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches//ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing. 2013. Vol. 80. Pp. 81-106.
