衛星画像の分析のための画像処理アプリケーションの作成

Question

人工衛星の画像を分析するアプリケーションの作業を開始して、人工構造物を特定する必要があります。これにはCまたはJavaを使用します。

衛星には、Googleマップのデータを使用する予定です。

ここには3つの質問があります：

1. Google Maps / earth以外のGISデータの最適なソースは何ですか
2. サードパーティのAPIを使用する必要があることを考慮して、このようなアプリケーションを作成するのに最適な言語
3. 人工構造物を識別するオープンな画像処理エンジンはありますか？

それは多くの質問ですが、ここの賢い人たちがここで私を助けてくれることを願っています。

Answer 1

GoogleやBingマップなどの過度に処理された画像は、特徴抽出または特徴認識を実行するための画像の恐ろしいソースです。通常、カメラモデルで可能な限り最も未処理の生のフォームが必要です...もちろん、この種のデータにアクセスできない場合は、自分が持っているもので作業する必要があります。

Google Maps / Earth画像のより重要な考慮事項は、ライセンス契約に違反する可能性があることです。データを画像ソースとして決定する前に確認することをお勧めします。特に、それらのAPIをバイパスすると、ライセンス契約に違反したことになります。

ライブラリと言語に関しては、多数のマシンビジョンライブラリが利用可能です。私は彼らの結果の下流の消費者に過ぎなかったので、私は一方を他方より勧めることはできません。この問題に対する私の理解は、最大の懸念は「モデル」をどのように構築するかということです。と比較するには...つまり、システムに「例」をどのように与えますか？探しているものの。

ライブラリを見つけたら、言語を決定できます。一般に、この種のプロトタイピングには、PythonやMatlabなどの高水準言語が使用されます。メソッドが見つかったら、「より高いパフォーマンス」に変換します。言語が完了しました-必要に応じて 。

個人的には、（1）自由に利用できること、（2）科学および研究の世界で重要なコミュニティがあること、（3）さまざまな言語およびプラットフォームと相互運用できることから、おそらくPythonを使用するでしょう。

Answer 2

具体的には、Glovisを確認してください： http://glovis.usgs.gov/

地球を閲覧し、いくつかの異なる衛星とセンサーから地図をダウンロードできます。偽の「注文」をする必要がありますが、プロセス、画像は無料です。

Answer 3

USGS （米国地質調査所）Webサイトが役立つ場合があります。 GIS情報と幅広いデータセットの両方を提供します。

Answer 4

James Schekに同意します。 GoogleはRGB画像を提供しますが、タスクに最も役立つものではありません。ほとんどの画像には、より適した追加のチャネルがいくつかあります。異なるチャネルは、異なる特徴、水、都市部、葉の種類などを示します。たとえば、赤外線チャネルを使用して、涼しい気候の建物を選ぶことができます。複数のデータプロバイダーに連絡すると、データで使用するのに最適なチャネルを推奨できる場合があります。

アリエルの画像は、詳細な世界データベースのために膨大な数テラバイトになります。処理する必要がある情報量を慎重に検討してください。数平方マイルしか実行していない場合、パフォーマンスは問題になりません。数千平方マイルを処理している場合、パフォーマンスが問題になります。数百万を処理するパフォーマンスはミッションクリティカルであり、初日から考慮する必要があります。

処理する必要があるチャネルの数、パフォーマンス要件、およびデータのファイル形式を把握したら、すべての要件を満たすライブラリを探してください。それらの多くはC / C ++で記述されているため、それらと相互運用する言語を使用すると便利です

Answer 5

このデモをご覧ください： マルチスペクトルでの植生の検索画像 、 MATLAB のImage Processing Toolboxの一部。特定のパターンを見つけるために衛星画像を分析する問題に関連しています。

これは、ごくわずかなコードを使用してMATLABで簡単に達成できる種類の優れた例だと思います。