Semiautomatic Road Extraction From VHR Images Based on Multiscale and Spectral Angle in Case of Earthquake
Notice bibliographique
Résumé
Road extraction offers great potential for research initiatives because of the complexity due to its great topological variability. The use of remote sensing imagery to accomplish this mapping is an interesting option. Indeed, satellite images can be acquired shortly after the event, and cover a large area of territory. We hope to produce a mapping of the present facilities from very high resolution images shortly after a disaster. This availability of very high spatial resolution images brings added value to the study in urban areas and their mapping. Increasing the spatial resolution generates noise, which makes extraction difficult, especially in the event of an earthquake in an urban context. This problem increases false alarm rates and generally affects the performance of road extraction algorithms in detecting linear features used to locate and extract roads on such images. During major disasters, short deadlines demand an effective response in terms of updating the mapping of affected areas. Our aim is to improve the road extraction quality after adaptation of Lowe's scale-invariant features transform descriptors jointly with spectral angle algorithms. An illustration is performed on three high-resolution images, respectively, representing a rural, suburban, and urban disaster area, captured by the Quickbird satellite. Our approach significantly reduces the false detection rate and shows an increase in overall quality of up to nearly 30% in some cases as compared to what obtain in the literature.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».