रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

भारत में राष्ट्रीय भूमि अभिलेख आधुनिकीकरण कार्यक्रम के लिए ओबीआईए और मशीन लर्निंग का उपयोग करके कैडस्ट्रल सीमा निष्कर्षण और छवि वर्गीकरण

ठाकुर वी, डोजा एमएन, अहमद टी, रावत आर

वर्तमान कार्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके कैडस्ट्रल सीमाओं के निष्कर्षण और छवि वर्गीकरण के लिए गतिशील दृष्टिकोण पर आधारित है। देश में मानचित्र डिजिटलीकरण प्रक्रिया को आसान बनाने के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। अध्ययन के लिए लिए गए दो अलग-अलग प्रकार के अध्ययन क्षेत्रों से कैडस्ट्रल सीमाओं के चित्रण के लिए लार्ज स्केल मीन शिफ्ट सेगमेंटेशन एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था, जो उनके भू-आकृतियों-पहाड़ियों और मैदानों पर आधारित था। विभाजन की गुणवत्ता को एसेससेग सॉफ्टवेयर द्वारा मापा गया था। क्लासिफायर-रैंडम फ़ॉरेस्ट और सपोर्ट वेक्टर मशीनों का उपयोग करने वाले मॉडलों को प्रशिक्षित किया गया और उनकी दक्षता का परीक्षण कई छवियों पर किया गया। मॉडल का व्यवहार भू-आकृतियों के आधार पर देखा गया। त्रुटि मैट्रिक्स संदर्भ डेटा के आधार पर उत्पन्न किए गए थे। हमने छवि विश्लेषण के माध्यम से पुराने मानचित्रों को अपडेट करने के लिए इन मॉडलों का प्रदर्शन किया और उनके प्रदर्शन के आधार पर, देश में भूमि रिकॉर्ड डेटा को अपडेट करने के लिए उनका उपयोग करने की क्षमता पर विचार किया। यह शोध उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके भौगोलिक विशेषताओं के निष्कर्षण और वर्गीकरण के लिए पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग विधियों को अपनाने की संभावना को दर्शाता है।