Abstract-Landform kartläggning är viktigare än någonsin tidigare, men det automatiska erkännandet av specifika landformer är fortfarande svårt. Objektbaserad bildanalys (OBIA) är en av de mest lovande teknikerna för att ta itu med denna fråga. Med hjälp av OBIA-metoden utvecklas i denna studie ett flerskaligt arbetsflöde för kartläggning och tillämpas på två olika indatamängder: flygfotografier och digitala höjdmodeller. Optiska data används för gullig kartläggning på en mycket lokal skala, medan terrängdata används för trumlinkartläggning i en något bredare skala. Efter en segmentering med flera upplösningar utvecklades en kunskapsbaserad klassificeringsmetod för flerskalig kartläggning av riktade landformer. För att identifiera lämpliga skalnivåer för datasegmentering användes verktyget estimering-of-scale-parameter. Kontrastinformation och formegenskaper hos segment har implementerats för klangklassificering. Sammanhangs- och forminformation användes för att kartlägga trumliner. En noggrannhetsbedömning gjordes genom att jämföra klassificeringsresultat med oberoende referensdatauppsättningar som avgränsades manuellt från indata. Vi uppnådde tillfredsställande överenskommelser mellan kartlagda och referenslandsformer. Kunskapsbaserad identifiering av segmentfunktioner förbättrar både noggrannheten och överförbarheten i klassificeringssystemet. Index Terms-Drumlin, uppskattning av skalparameter (ESP), måsar, landform klassificering, multiskale, objektbaserad bildanalys (OBIA), segmentering, obemannade luftfartyg (UAV).
I studien av REF utvecklas en multi-scale OBIA-strategi med hjälp av foton från obemannade luftfartyg (UAV) som ett ingångsskikt där kontrastinformation (RGB) och formegenskaper hos segment beaktas.
An Object-Based Workflow to Extract Landforms at Multiple Scales From Two Distinct Data Types
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}