Geospatiala markanvändningsdatabaser innehåller viktig information med stor nytta för flera användare, särskilt när de ger en detaljerad beskrivning på paketnivå. På grund av många förändringar i samband med en stor insats i uppdateringsprocessen blir dessa storskaliga markanvändningskartor snabbt föråldrade. I detta dokument presenteras en tvåstegsmetod för automatisk verifiering av markanvändningsobjekt i en geospatial databas med hjälp av högupplösta flygbilder. I det första steget tillämpas en exakt pixelbaserad landtäckesklassificering med hjälp av spektral-, textural- och tredimensionella egenskaper. I det andra steget följer en objektbaserad markanvändningsklassificering, som bygger på egenskaper som härrör från den pixelbaserade landtäcksklassificeringen samt geometriska, spektral- och texturala egenskaper. För båda stegen undersöks möjligheterna att införliva kontextuell kunskap i klassificeringsprocessen. För detta ändamål använder vi Conditional Random Fields (CRF), som har visat sig vara en flexibel och kraftfull ram för kontextuell klassificering i olika tillämpningar inom fjärranalys. Resultaten av metoden utvärderas på en urban testplats och inverkan av olika egenskaper och modeller på klassificeringsnoggrannheten analyseras. Det har visat sig att användningen av CRF för klassificeringen av marktäcken ger en bättre noggrannhet och smidigare resultat jämfört med oberoende pixelbaserade metoder. Integreringen av kontextuell kunskap har också en anmärkningsvärd positiv inverkan på resultaten av markanvändningsklassificeringen.
I vårt tidigare arbete har vi presenterat en tvåstegsmetod för markanvändningsklassificering med hjälp av CRF Ref.
Land Use Classification Using Conditional Random Fields for the Verification of Geospatial Databases
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}