Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Extração de limites cadastrais e classificação de imagens usando OBIA e aprendizagem automática para o programa nacional de modernização de registos fundiários na Índia

Thakur V, Doja MN, Ahmad T, Rawat R

O presente trabalho baseia-se na abordagem dinâmica para a extração de limites cadastrais e classificação de imagens utilizando algoritmos de aprendizagem automática. Os esforços estão focados em facilitar o processo de digitalização de mapas no país. O algoritmo Large Scale Mean Shift Segmentation foi utilizado para o delineamento dos limites cadastrais de dois tipos diferentes de regiões de estudo consideradas para estudo, com base nos seus acidentes geográficos - colinas e planícies. A qualidade da segmentação foi medida pelo software AssesSeg. Modelos utilizando classificadores-Random Forest e Support Vector Machines foram treinados e a sua eficiência foi testada em múltiplas imagens. O comportamento dos modelos foi observado com base nos acidentes geográficos. As matrizes de erros foram geradas com base nos dados de referência. Testámos estes modelos como demonstradores de atualização de mapas antigos através da análise de imagens e, com base no seu desempenho, considerámos o potencial de os utilizar para atualizar os dados cadastrais fundiários no país. Esta pesquisa mostra a possibilidade de adaptação dos métodos de aprendizagem automática supervisionada para extração e classificação de feições geográficas utilizando imagens de satélite.