Классификация снимков ДЗЗ

[bbekov]

Добрый день!

В ArcGIS существуют различные классификации изображений с обучением и без обучения. Самый распространённый метод Классификация по методу максимального правдоподобия. Вопрос в следующем: частенько вижу в презентациях и вебинарах на слайдах примеры автоматической классификации, например, зданий, хотелось бы узнать, есть ли методы в ArcGIS (желательно до 10.2), ENVI 5.0, QGIS автоматической идентификации тех или иных участков (здания, поля, дороги, водоёмы и т.п.), методы с машинным обучением и привлечением нейронных сетей, желательно с примерами.

Благодарю!

[Эдуард Казаков]

В терминологии ДЗЗ то, что вы ищете, называется Feature Extraction. В ENVI есть хорошо развитые инструменты на этот счёт.
https://www.harrisgeospatial.com/docs/F ... orial.html
https://www.harrisgeospatial.com/docs/E ... ation.html

[gamm]

Самый распространённый метод Классификация по методу максимального правдоподобия.

есть два метода классификации, спектральное (попиксельное), и объектовое (про которое вы говорите). Первое делается на снимках среднего и низкого разрешения (максимальное правдоподобие - про это), второе - на снимках высокого и сверхвысокого разрешения. Промежуточные методы - что-то с использованием контекста, текстур, сегментации, и т.д.

Для распознавания объектов работают уже методы распознавания образов, которые в автомате реализовать тяжело. Смотрите OpenCV для примеров. Будет вам там и машинное обучение, и нейронные сети, и все, что угодно. Более сложные варианты (deep learning) смотрите на соответствующих ресурсах, но вряд ли это уже приделали к ГИС (хотя в OpenCV использование обученных сетей DeepLearning вроде приделали уже).

[bbekov]

gamm,

Для распознавания объектов работают уже методы распознавания образов, которые в автомате реализовать тяжело. Смотрите OpenCV для примеров.

смотрел, но повторить не удалось в перечисленных выше программных комплексах, можно парочку примеров? Благодарю, за ответ!

[gamm]

смотрел, но повторить не удалось

в дистрибутиве OpenCV все примеры рабочие, непонятно, о чем речь.

В OpenCV есть общая схема - собираете примеры изображений, обучаете распознаватель, и применяете его к своим изображениям, там есть полный код и пример. Вот еще пример с детектированием автомобилей, на Питоне https://github.com/Nikhil22/python-vehicle-detection.

Инструкцию с последовательностью нажатия кнопок для решения ваших задач вы все равно не найдете, нужно программировать (или ждать, пока программисты не сделают соответствующие средства для простых пользователей, пока не сделали).