Road Extraction From Very High Resolution Remote Sensing Optical Images Based on Texture Analysis and Beamlet Transform
Notice bibliographique
Résumé
Road extraction from very high resolution sensors is a very popular topic in panchromatic and multispectral remote sensing image analysis. Despite the vast number of methods proposed in the literature to deal with this problem, in practice, most are quite limited and do not account for geometric and radiometric variability. Our aim is to propose a novel road extraction approach able to efficiently extract roads and reduce computation time using texture analysis and multiscale reasoning based on the beamlet transform. The proposed methodology consists of two stages: 1) road edge candidate selection and 2) multiscale reasoning with the beamlet transform. In the first step, mathematical morphology is applied to distinguish rectilinear structures, and road edge candidates are identified using the Canny edge detector. In the second phase, multiscale reasoning using the beamlet transform allows local and global information to be combined. Global information is introduced to distinguish main road axes at coarser scales, and local segments in finer scales, which are aggregated to reconstruct the road network. Rules based on the spatial relationships between segments belonging to different levels of resolution are also introduced at this stage. The experiments are performed based on the images acquired from the city of Port-au-Prince in Haiti during the earthquake of January 2010. The results demonstrate the accuracy and efficiency of our algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».