R tem capacidade para segmentação de imagens, embora todos os exemplos que encontrei utilizem uma única banda para a segmentação ( exemplo ). Estou interessado em combinar a capacidade de R de classificação aleatória de imagens de floresta com uma abordagem de segmentação orientada a objetos.
Que funcionalidade o R tem para a segmentação de imagem multiespectral adequada para análises baseadas em recursos naturais? Ou como vincular os resultados de uma segmentação de banda única para análise posterior.
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No exemplo que você vincula, eles usam agrupamento espectral. O agrupamento espectral, em princípio, também pode ser aplicado aos dados n-dimensionais, pois simplesmente decompõe uma matriz de similaridade que pode ser construída para qualquer tipo de dado. O princípio do agrupamento espectral é incorporar dados em um espaço dimensional inferior e executar agrupamentos nesse espaço (por exemplo, com kmeans). Não estou muito familiarizado com o R, mas tenho certeza de que levaria apenas algumas linhas de código (pelo menos no matlab, são necessárias poucas linhas). Caso contrário, tenho certeza de que há implementações gratuitas de outras abordagens, como a segmentação por mudança de média.
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pixelmitch
Se não precisar ser R (apenas algo de código aberto), você poderá usar o RSGISLib para a segmentação e aplicar as florestas aleatórias usando o scikit-learn. Há um exemplo que escrevi sobre como fazer isso aqui. spectraldifferences.wordpress.com/2014/09/07/… . Você também pode usar o RSGISLib para segmentar e atribuir objetos e depois importar para o R como um arquivo de texto para a classificação.
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Danclewley 18/05
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George Nostradamos
@GeorgeNostradamos Não é para R. No entanto, o Python tem uma segmentação de deslocamento médio que utiliza várias bandas. Acredito que esteja no pacote scikit-learn.
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Aaron
@ Aaron Eu já tenho experiência com python e grama, mas eu queria ver quão longe eu posso empurrar R. De qualquer forma eu vou ver o que posso encontrar, graças
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George Nostradamos