Herramientas de detección remota OpenSource para clasificar techos

con las herramientas de clasificación y procesamiento de imágenes envi, puede obtener techos de imágenes con algún valor espectral y luego puede convertir algunos datos vectoriales para su aplicación.

en python con OpenCV que ha desarrollado Intel (tiene muchos algoritmos de detección de objetos) puede detectar caras de las imágenes.

Ejemplo de OpenCV:

mi pregunta es: ¿podemos detectar el techo o cualquier cosa desde imágenes satelitales coordinadas o no coordinadas con herramientas de código abierto como python?

Ejemplo de imagen de satélite:

He usado OpenCV en el pasado para entrenar para la detección de objetos para geo. Orfeo Toolbox es una buena opción de código abierto, como señaló Vascobnunes. Para una versión de código cerrado, puede echar un vistazo a Feature Analyst (que también tiene una extensión ArcGIS).

Al final, se reduce a entrenar una máquina de vectores de soporte . Hay varias bibliotecas que puede usar para esto para casi todos los idiomas.

Este es un ejemplo de una herramienta que escribí hace unos años que usa libsvm para hacer la detección de objetos de árbol. Cuando se encuentra, coloco un objeto de árbol 3D real donde va.

Este es un video en acción que publiqué en YouTube en ese entonces .

Cualquiera de estas bibliotecas le permitirá hacer cosas con python.

Me temo que no se puede lograr una detección de techo satisfactoria con una sola imagen satelital. Debe intentar utilizar otras fuentes de información.

El siguiente artículo describe un método que utiliza un DEM + pares de imágenes aéreas + datos catastrales:

M. Durupt, F. Taillandier. Reconstrucción automática de edificios a partir de un modelo de elevación digital y datos catastrales: un enfoque operativo. Archivos internacionales de fotogrametría, teledetección y ciencias de la información espacial. Vol. 36 (Parte 3), Bonn, Alemania, septiembre de 2006.

Vea también otros documentos en la sección de bibliografía (como esa ).

Sospecho que dichos métodos no se implementan en los softwares de código abierto de Python.

¿Has probado la caja de herramientas orfeo ?

Bueno, desde una sola imagen, puede hacer una clasificación supervisada o no supervisada. Intente algunas veces y vea si los resultados son buenos.

Mejor manera, como lo hice, era hacer ortofotos a partir de imágenes. Luego tuve la huella del edificio, así que filtré el terreno de la imagen. Luego hice la clasificación de los píxeles y creé objetos vectoriales.

Si tiene DEM o tiene pares estéreo, puede crear uno. Entonces puedes detectar techos.

Además, en su imagen, la imagen está llena de sombras. Buena suerte lidiando con ellos. Como tal, en Python, no he visto nada. Usé ArcGis para la clasificación. Pero como mencionó el código abierto, QGIS puede probarse.

Nota final, lo que solicitó es un tema importante de investigación y debe mejorar su base de datos para obtener buenos resultados. Las imágenes individuales son difíciles de manejar en este caso.

Point Cloud Library es una nueva biblioteca de código abierto, podría usarse para el reconocimiento de objetos basado en DEM u Ortofoto, ojalá pudiera ayudar, pero nunca la he usado.