Ferramentas de detecção remota OpenSource para classificação de telhados

Com as ferramentas de processamento e classificação de imagem da Envi, você pode obter telhados de imagens com algum valor espectral e, em seguida, converter alguns dados vetoriais para seu aplicativo.

em python com OpenCV, que foi desenvolvido pela Intel (possui muitos algoritmos de detecção de objetos), você pode detectar rostos de imagens.

Exemplo de OpenCV:

minha pergunta é: podemos detectar o telhado ou qualquer coisa de imagens de satélite coordenadas ou não coordenadas com ferramentas de código aberto como python?

Exemplo de imagem de satélite:

Eu usei o OpenCV no passado para treinar para a detecção de objetos para geografia. O Orfeo Toolbox é uma boa opção de código aberto, como apontou Vascobnunes. Para uma versão de código fechado, você pode dar uma olhada no Feature Analyst (que também possui uma extensão ArcGIS).

No final, tudo se resume a treinar uma máquina de vetores de suporte . Existem várias bibliotecas que você pode usar para isso na maioria dos idiomas.

Este é um exemplo de uma ferramenta que escrevi alguns anos atrás, que usa libsvm para detectar objetos em árvore. Quando encontrado, coloco um objeto de árvore 3D real para onde ele vai.

Este é um vídeo em ação que eu publiquei no YouTube naquela época .

Qualquer uma dessas bibliotecas permitirá que você faça coisas com python.

Receio que a detecção do telhado não possa ser alcançada com apenas uma única imagem de satélite. Você deve tentar usar outras fontes de informação.

O artigo a seguir descreve um método usando um DEM + pares de imagens aéreas + dados cadastrais:

M. Durupt, F. Taillandier. Reconstrução automática de edifícios a partir de um modelo de elevação digital e dados cadastrais: uma abordagem operacional. Arquivos Internacionais de Fotogrametria, Sensoriamento Remoto e Ciências da Informação Espacial. Vol. 36 (parte 3), Bona, Alemanha, setembro de 2006.

Veja também outros trabalhos na seção bibliográfica (como essa ).

Eu suspeito que esses métodos não sejam implementados em softwares de código-fonte python.

você já experimentou a caixa de ferramentas orfeo ?

Bem, a partir de apenas uma imagem, você pode fazer uma classificação supervisionada ou não supervisionada. Tente algumas vezes e veja se os resultados são bons.

Melhor maneira, do jeito que eu fiz, foi fazer ortofotos a partir de imagens. Então, eu tinha pegada no prédio, então filtrava o terreno da imagem. Depois fiz a classificação dos pixels e criei objetos vetoriais.

Se você possui DEMs ou pares estéreo, pode criar um. Então você pode detectar telhados.

Além disso, na sua imagem, a imagem está cheia de sombras. Boa sorte em lidar com eles. Como tal, em python, eu não vi nada. Eu usei o ArcGis para classificação. Mas desde que você mencionou o código-fonte aberto, o QGIS pode ser tentado.

Nota final, o que você pediu é um tópico importante de pesquisa e você precisa aprimorar seu banco de dados para obter bons resultados. Imagens únicas são difíceis de lidar nesse caso.

A Point Cloud Library é uma nova biblioteca de código aberto, que pode ser usada para reconhecimento de objetos com base no DEM ou no Orthophoto, eu gostaria que pudesse ajudar, mas nunca o usei.