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अमूर्त

डिजिटल छवियों से सड़कें निकालने की पूर्ण लैम्ब्डा और एसवीएम विधियों की क्षमता का मूल्यांकन

अब्दुल्लाही ए, बख्तियारी एचआरआर और नेजाद पीएम

फोटोग्रामेट्री और रिमोट सेंसिंग का उपयोग करके जमीन पर जानकारी के स्वचालित निष्कर्षण के लिए मानव डेटा और छवि डेटा के निर्माण की आवश्यकता होती है, ताकि, इसमें छवि की सभी सामग्री शामिल हो। छवि में विभिन्न वस्तुओं की जटिल संरचना ऐसा करने के लिए चुनौतियों का कारण बनती है। इसलिए, डिजिटल डेटा के प्रकार का चयन करें और वांछित प्रभाव निकालने का एक अच्छा तरीका मानचित्रण की सटीकता में महत्वपूर्ण है। इस अध्ययन ने उपग्रह और हवाई चित्रों से सीधे, सर्पिल, चौराहे, शहरी और गैर-शहरी सड़कों सहित विभिन्न प्रकारों के निष्कर्षण की अर्ध-स्वचालित विधि की जांच की है। उपयोग किए गए डेटा में अल्ट्राकैम हवाई छवि, 0.5 मीटर के रिज़ॉल्यूशन के साथ गैर-शहरी क्षेत्र की वर्ल्डव्यू उपग्रह छवि और 0.61 मीटर के रिज़ॉल्यूशन के साथ तेहरान प्रांत की क्विक-बर्ड छवियां शामिल थीं। जिन छवियों में फुल लैम्ब्डा विधि से छवि विभाजन में उच्च सटीकता होती है, इसलिए, छवि वर्गीकरण की सटीकता बढ़ जाती है और इससे सड़क का निष्कर्षण बेहतर तरीके से किया गया है। सड़क और गैर-सड़क की दो श्रेणियों में छवि वर्गीकरण में 81 प्रतिशत से अधिक की औसत समग्र सटीकता और 78 प्रतिशत से अधिक की औसत सटीकता कप्पा गुणांक विभिन्न सड़कों के अर्ध-स्वचालित निष्कर्षण के लिए शुरू की गई प्रणाली की बहुत अच्छी क्षमता को दर्शाता है।

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।