Building Change Detection Using High Resolution　Remotely Sensed Data and GIS - Githubissues

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Building Change Detection Using High Resolution　Remotely Sensed Data and GIS #15

Open KenichiSasaki opened 5 years ago

KenichiSasaki commented 5 years ago

概要

アルゴリズム論文(2016)
GISから建物の形状を抽出し，それぞれの建物に対して災害後の建物がIntact/ destructedを識別する手法

アルゴリズム

GISから建物の形状と位置を取得
衛星画像の輝度調整等のフィルタリング
GISから得た建物の該当範囲からそれぞれ特徴量を計算
- Canny法でエッジ検出し，Detected Part of Contour(DPC)と呼ばれるエッジがどの程度変化しているかを表す指標の計算
- テクスチャをCoocurrence Matrixを用いて計算
  - グレースケール画像において輝度がどの程度一様か
k近傍法(k-NN)を用いて2値分類

実装

東北震災時の釜石の画像を解析
画像とGISはそれぞれWorld-view3とOpenStreetMapを使用
All study caseで精度8割を超えた

所感

今までの建物の差分検知は前後の画像を取得して行われてきたが，撮影条件がほぼ同じ出ない限り比較が難しかったため，GISを利用しその拡張性を上げた
建物単体の比較であるため専用の特徴量を開発して精度を上げた
GIS情報を積極的に活用した例として面白い，GISを補助的に用いる例は多いようだが，GISのみで建物の情報を取得するのはあまり行われていないらしい
影除去，スペクトル情報の付与，3D画像情報の付与などで精度が向上できそう