Multi-resolution segmentation for identifying green spaces from satellite images
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی معماری،عمران،شهرسازی،محیط زیست و افق های هنر اسلامی در بیانیه گام دوم انقلاب
- کد COI اختصاصی: ICACU03_2260
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 93
نویسندگان
Department of Civil Engineering, Technical and Vocational University (TVU), Tehran, Iran
Graduated from Master's Degree in Photogrammetry Mapping Engineering, TafarshUniversity, Iran
چکیده
High-resolution satellite products have provided new capabilities for cartography and remote sensing tasks. In this regard, Object-Based Image Analysis (OBIA) has been considered the best option for working with high-resolution satellite images. OBIA considers spatial, textural, geometric, and spectral features of the image. The first step in OBIA is segmentation, which needs to be optimally performed in order to achieve satisfactory results in the second step, classification. The main objective of this research is multi-resolution segmentation for identifying green spaces from multi-spectral satellite images (specifically WorldView۲ orthoimages) using eCognition software. The main focus of this article is finding optimal parameters for multi-resolution segmentation, including shape, scale, and compactness parameters. The optimal scale parameter is determined based on the local variance of object heterogeneity that can be executed using ESP۲ tool in eCognition. Additionally, segmentation using different combinations of shape and compactness parameters creates various results. To evaluate the segmentation results, differences between the segmentation results obtained with eCognition software and manually determined reference polygons are used. As a result, the best parameters for shape, scale, and compactness are estimated. Three difference indices are used to evaluate the segmentation results: potential segmentation error, number of segments ratio, and Euclidean distance.کلیدواژه ها
Resolution, segmentation, satellite images, eCognition softwareمقالات مرتبط جدید
- پایش تغییرات پهنه های آبی با استفاده از تصاویر ماهواره ای و تحلیل شاخص NDWI
- ارائه یک مدل برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط جدید به جهت ترکیب واحدها برای راه اندازی یک نیروگاه برق آبی در مقیاس بزرگ
- خصوصی سازی مدیریت ریسک در حوزه آب و فاضلاب (مطالعه موردی: شرکت آب وفاضلاب تهران)
- بنچمارکینگ آب واحدهای مسکونی شهری، ضرورت و کاربردها
- شناسایی عوامل موثر بر تسهیل صادرات خدمات فنی و مهندسی مرتبط با صنعت آب
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.