Автоматизоване виявлення доріжок

Дана зона з поглибленнями на відкритій місцевості від; скажімо, всі місцеві транспортні засоби, що рухаються по м'якій поверхні. Транспортні засоби спричинятимуть паралельні западини (доріжки) глибиною близько 10-20 сантиметрів та шириною близько 15-30 см, довжини яких змінюватимуться в залежності від міцності поверхні.

Які платформи дистанційного зондування були б актуальними для подальшого аналізу? Quickbird, менші дрони, лідар, аерофотозйомка?
Чи є якісь доступні процедури в інструментах (FME / QGIS / ESRI / інші), які можна використовувати для документування шляхів?

Припустимо для спрощення цього питання припустимо, що ми позитивно знаємо, що в цій місцевості немає інших шляхів або що вони відфільтровані з зображень.

Повна автоматизація не потрібна, і, мабуть, навіть неможлива.

Це приклад того, як виглядатимуть композиції. введіть тут опис зображення

— ragnvald
джерело

Це гарне запитання. Зазвичай я віддаю перевагу дві платформи - одну знайти, одну підтвердити. Коричнева депресія, швидше за все, є колісним колесом, навпаки, поглиблення без колеса, швидше за все, "зелені". LiDAR дасть вам найкращу DEM для пошуку заглиблень, а ІЧ - найкращу для класифікації рослинності / не вегетації. Майте на увазі, що LiDAR, залежно від багатьох факторів, дасть різні результати, коли вода зібралася. Традиційно їх можна було б зняти лише з фотографії, що займає багато годин, але вам доведеться зважити вартість праці та отримання даних.

— Майкл Стімсон

Я припускаю, що ваша кінцева мета - визначити позашляхові сліди. Яка ступінь вашого навчального району? Де знаходиться область дослідження?

— Аарон

Дякую Арону, так, це пов'язано з позашляховими доріжками. Ми прагнемо документувати їх, щоб визначити масштаб будь-якої шкоди. Ми, мабуть, обмежимо це деяким підрозділом управління, як природні заповідники, національні парки тощо. Зараз ми намагаємося розібратися в наших варіантах, перш ніж розробляти проект.

— ragnvald

Я не впевнений у LiDAR на снігу (не дуже багато цього в Квінсленді), відкриті простори класифікувати набагато простіше, і ти можеш піти з дешевшими датчиками (менше віддачі за імпульс). необхідно знайти кілька повернень за імпульсом, щоб знайти землю; щільність пульсу однакова, але менше повертається. Щоб знайти свої борозни, ваш точковий простір повинен бути досить чітким (понад 8 імпульсів / кв.м), що означає менший політ, більше смуг, більше витрат, більше зберігання, більший час обробки. Це може бути набагато дешевше отримати фотографування, зроблене в Китаї чи Індії.

— Майкл Стимсон

Я повинен кваліфікувати свою попередню заяву, якщо ви маєте придбати LiDAR та багатоспектральні зображення для цього проекту і не можете компенсувати витрати (спільна закупівля з іншою компанією чи державним департаментом, яка має окремі інтереси в тій самій області), вартість становить буде високим, ймовірно, вищим, ніж захоплення, за умови, що ви зможете отримувати робочу силу з низькою швидкістю. Я не кажу, що це неможливо, далеко не це було б дуже цікаво, як білий папір, просто, мабуть, не найдешевший варіант.

— Майкл Стімсон

Я не впевнений, що може бути найкращим рішенням для вашої мети, але мій досвід з даними SAR говорить про те, що це може бути правильним способом з'ясувати доріжки в Савані та піщаному середовищі.

Оскільки SAR є цілісною системою візуалізації, то можна розглядати дві форми виявлення змін, а саме некогерентне та когерентне виявлення змін. Виявлення невідповідних змін ідентифікує зміни середньої потужності зворотного розсіювання сцени, як правило, за допомогою статистики зміни середнього відношення інтенсивності (сигнал амплітуди). З іншого боку, когерентне виявлення змін визначає зміни як амплітуди, так і фази трансдукованих зображень, використовуючи статистику зміни узгодженості вибірки. Таким чином, когерентне виявлення змін може виявити дуже тонкі зміни сцени структури розсіювання клітинок під роздільною здатністю, які неможливо виявити, використовуючи некогерентні методи. Іншими словами, сліди транспортних засобів або тварин.

Завдяки виявленню змін узгодженості (CCD) ви можете отримати цілісну карту фаз (панхроматична). Білий піксель означає когерентний сигнал (без змін), чорний піксель означає некогерентний сигнал (зміни). Там, де ви можете знайти паралельні доріжки з цікавою тривалістю, це означає, що слід цікавіше розслідування.

введіть тут опис зображення

Звичайно, це залежить від довжини хвилі фази та фактора часу.
Однак SAR-зображення з повторним проходом повинні бути придбані та оброблені інтерферометрично.

В основному є два хороших інструменти для проведення такого роду аналізів: Erdas з пакетом Radar Mapping Suite та ENVI з модулем SarScape.

Моя оцінка позбавлена економічних аспектів.

— суперифа
джерело

Цей метод передбачає, що є зображення, що показують до і після активності. Зважаючи на те, що в деяких випадках у нас будуть лише 5-річні (панкроматичні) зображення, ми повинні очікувати багато шуму, і таким чином цей метод може бути проблематичним.

— ragnvald