Escrevendo um aplicativo de processamento de imagem para análise de imagens de satélite

Question

Eu tenho que começar a trabalhar no aplicativo para análise de imagens de satélite para identificar alguma estrutura feita pelo homem. Eu gostaria de usar C ou Java para isso.

Para satélite Estou planejando usar os dados do Google Maps.

Eu tenho três perguntas aqui:

1. O que é melhor fonte de dados GIS, além do Google Maps / terra.
2. Melhor linguagem para escrever um aplicativo como considerando i terá que usar APIs de terceiros
3. Existe um mecanismo de processamento de imagem aberta disponível que identifica o homem fez estruturas?

Isso é um monte de perguntas, mas espero que os caras mais inteligentes aqui pode me ajudar aqui.

Answer 1

imagery excessivamente processados ??como o Google ou Bing Maps é uma horrível fonte de imagens para a realização de extração de características ou reconhecimento de recursos. Normalmente, você quer a forma mais não transformados, cru possível com modelos de câmera ... é claro, se você não tem acesso a este tipo de dados, então você tem que trabalhar com o que tem.

A consideração mais importante do Google Maps / imagens da Terra é que você pode entrar em conflito com o seu contrato de licença. Eu sugiro que você verificá-lo antes de decidir sobre seus dados como sua fonte de imagens. Em particular, se você ignorar a sua API de, você violou seu contrato de licença.

Quanto bibliotecas e langauges, existem dezenas de bibliotecas de visão de máquina disponíveis. Eu não posso recomendar um sobre o outro como eu só estive um consumidor a jusante dos seus resultados. Minha compreensão do problema é que a maior preocupação é como você constrói os "modelos" para comparar com ... isto é como você dar ao sistema um "exemplo" do que você está procurando.

Depois de encontrar uma biblioteca, então você pode fazer uma decisão sobre o idioma. Geralmente, uma linguagem de alto nível como Python ou Matlab é utilizado para este tipo de prototipagem. Uma vez que um método foi encontrado, em seguida, a conversão para uma linguagem "melhor desempenho" é feito -. se necessário

Pessoalmente, eu provavelmente usar Python porque (1) está disponível gratuitamente, (2) tem uma comunidade significativa nos mundos científicos e de pesquisa, e (3) pode interoperabilidade com uma ampla variedade de linguagens e plataformas.

Answer 2

Especificamente, veja Glovis: http://glovis.usgs.gov/

Você pode navegar na terra e fazer download de mapas de vários satélites e sensores diferentes. Mesmo que você tem que passar por um processo falso "ordenação", a imagem é livre.

Answer 3

Você pode encontrar USGS (United States Geological Survey) o site útil. Eles fornecem tanto informações GIS e uma ampla gama de conjuntos de dados.

Answer 4

Concordo com James Schek. Google dá-lhe imagens RGB - não o mais votos fot sua tarefa. A maioria das imagens terá um par de canais adicionais que podem ser mais adequado para você. Diferentes canais mostram características diferentes, água, áreas urbanas, tipos de vegetação etc. Por exemplo, um canal de infra-vermelho pode ser usado para escolher os edifícios em um clima fresco. Se você entrar em contato com vários provedor de dados que pode ser capaz de recomendar os melhores canais para usar em seus dados.

Ariel imagens podem ser enormes, numerosos terrabytes para um banco de dados mundial detalhado. considere cuidadosamente a quantidade de informação que você precisa para processo. Se você está apenas fazendo alguns desempenho milhas quadradas não é um problema. Se você estiver processando milhares de milhas quadradas, o desempenho se torna um problema. Processando milhões, o desempenho é missão crítica e deve ser considerada desde o primeiro dia.

Sabendo o número de canais que você precisa processo, os requisitos de desempenho e o formato dos dados do arquivo, olhar ao redor para as bibliotecas que atendam todas as suas necessidades. Muitos deles são escritos em C / C ++ portanto, usando uma linguagem que interops com ambos poderia ser útil

Answer 5

Dê uma olhada nesta demonstração: Finding Vegetação em um Multispectral imagem , Parte da imagem Processing Toolbox em MATLAB . Ela está relacionada ao seu problema de analisar imagens de satélite para encontrar padrões específicos.

Eu acredito que é um excelente exemplo do tipo de coisas que você pode conseguir facilmente com MATLAB usando muito pouco código.