Comparison of efficiency of extraction of built-up areas in aerial images using fractal analysis and morphological granulometry
PBN-AR
Instytucja
Wydział Geodezji i Kartografii (Politechnika Warszawska)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
Teledetekcja Środowiska
ISSN
0071-8076
EISSN
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2015
Numer zeszytu
Strony od-do
29-37
Numer tomu
52 (2015/1)
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.5
Autorzy
(liczba autorów: 3)
Pozostali autorzy
+ 2
Słowa kluczowe
pl
teledetekcja, morfologia matematyczna, analiza fraktalna, klasyfikacja, cyfrowe przetwarzanie obrazów
en
remote sensing, mathematical morphology, fractal analysis, classification, digital image processing
Streszczenia
Język
pl
Treść
Artykuł przedstawia porównanie wyników automatycznego wyodrębnienia terenów zabudowanych na podstawie analizy fraktalnej oraz map granulometrycznych. Tereny zabudowane jako klasa pokrycia terenu są 30 łatwo wyróżnialne na zdjęciach lotniczych i satelitarnych w procesie wizualnej interpretacji, ze względu na charakterystyczną silną teksturę obrazu. Z tego samego względu są one trudne do wyodrębnienia w procesie klasyfikacji spektralnej. Obydwa przedstawione w artykule podejścia opierają się na klasyfikacji pikselowej, jednak z wykorzystaniem obrazów utworzonych w wyniku jednej z dwóch metod analizy teksturowej. Analiza fraktalna polega na empirycznym obliczeniu wymiaru fraktalnego poszczególnych fragmentów obrazu na podstawie metody liczenia pudełkowego (ang. box-counting). Wymiar fraktalny możemy interpretować w kontekście ziarnistości (tekstury) obrazu, prosta reklasyfikacja takiego obrazu pozwala istotnie podnieść skuteczność wyodrębnienia terenów zabudowanych na zdjęciach. Podejście oparte na granulometrii obrazowej prowadzi do utworzenia pewnej liczby map granulometrycznych – obrazów, których wartości pikseli oznaczają ilość obiektów określonych rozmiarów w otoczeniu poszczególnych pikseli. Mapy granulometryczne są następnie przetwarzane z wykorzystaniem metod klasyfikacji pikselowej, co również pozwala wyodrębniać tereny zabudowane z dużą skutecznością. Wyniki przedstawionych podejść zostały porównane z referencyjną maską terenów zabudowanych opracowaną na podstawie wizualnej interpretacji obrazów.
Język
en
Treść
The paper presents a comparison of results of the automatic extraction of built-up areas, based on fractal analysis and granulometric maps, in the aerial images. Built-up areas as a land-use class can be clearly seen in an aerial or satellite image, due to its high granularity, but for the same reason they are very difficult to extract using a “traditional” non-contextual, pixel-based classification. Both approaches presented in the paper, using fractal analysis and morphological granulometry, base generally on a pixel-based classification, but performed on images reviously processed using these two types of processes. Fractal analysis consists in an empirical computing of fractal dimension of parts of an image, using a box-counting method. Such an approach generates an image where pixel values are equal to a fractal dimension values of their neighbourhood. Since we can interpret a fractal dimension as a level of granularity, a simple reclassification of such an image can improve a performance of an automatic extraction of built-up area effectively. The approach based on a morphological granulometry creates a number of granulometric maps – images where pixel values mean an amount of objects of certain size in a set neighbouring fragment of an image. This way a number of these images can be processed using a pixel-based classification, to perform an effective extraction of built-up areas in an image. The results of the presented approaches have been compared to the reference mask obtained basing on a visual interpretation of the image.
Inne
System-identifier
WUTa1d4dc9ac64e463bade6b6ecb5543939