Feature Analyst
Введение
Поддержание актуальности геопространственной информации на сегодняшний день составляет порядка 60% стоимости работ связанных с ГИС. Обновление геопространственной информации в базах данных осуществляется, в том числе, при помощи интерпретации данных дистанционного зондирования Земли высокого и сверхвысокого разрешения. Модуль Feature Analyst, разработанный компанией Visual Learning Systems (VLS) для ERDAS IMAGINE и ArcGIS предоставляет пользователям мощное средство для автоматического извлечения информации из данных дистанционного зондирования, которое можно использовать для любого типа снимков, включая панхроматические, многозональные и гиперспектральные данные.
О продукте
Модуль Feature Analyst предоставляет экспертам в области дешифрирования данных дистанционного зондирования мощный инструмент, позволяющий автоматизировать процесс выделения двухмерных и трёхмерных объектов по снимкам или сканированным картам. Такие объекты, как дороги, здания, водные объекты, растительность, проницаемые/непроницаемые покровы, а также разделённые по типу землепользования объекты – всё это легко классифицируется в автоматическом режиме при помощи модуля Feature Analyst. Алгоритм классификации использует как множественные пространственные признаки (размер, форма, текстура, структура, пространственные связи, тени и пр.), так и спектральные особенности стереоскопических или моноскопических изображений. На выходе пользователь получает векторный файл в формате ESRI Shape. Этот модуль существенно упрощает работу по извлечению информации из ДДЗ и уменьшает время, необходимое для обработки снимков, что также ведёт к сокращению производственных расходов без потери качества и точности результатов.
Образно можно представить, что в процессе извлечения информации из снимков есть несколько узких, уязвимых мест, в которых процесс замедляется и где требуются большие объёмы ручной работы.
FEATURE ANALYST позволяет успешно преодолеть эти препятствия.
Главные особенности модуля Feature Analyst для IMAGINE:
Набор обучаемых алгоритмов, ориентированных на выделение конкретных типов объектов.
Для выделения определённых пользователем объектов используются алгоритмы Ближайшего Соседа,Neural
Networks, Decision Tree, Genetic Ensemble Feature sеlесtion и др. Эти мощные алгоритмы доступны и функционируют через простой и понятный интерфейс пользователя.
Автоматическое удаление помех и генерализация результатов, что позволяет улучшать результаты классификации. Настройка процесса происходит путём интерактивного взаимодействия пользователя и Feature Analyst. Этот метод является основным при устранении помех и неточностей классификации для снимков на сложные и пространственно-неоднородные территории, такие как город.
Возможность использовать пространственные характеристики и атрибуты при выделении класса объектов. Feature Analyst использует пространственные атрибуты мощные инструменты, такие как Foveal Vision (собственная разработка), которые позволяют обучаемым алгоритмам распознать пространственные особенности изучаемого объекта. Например, при классификации дорог не относить к ним парковки на обочинах.
Адаптируемый интерфейс пользователя. Программное обеспечение разработано, в том числе и для пользователей, которые могут быть незнакомы с различными алгоритмами, заложенными в основу Feature Analyst. Адаптируемый интерфейс скрывает всю сложность заложенных алгоритмов и делает использование модуля простым и эффективным.
Возможность создавать библиотеку для обучающих стратегий, чтобы потом при дешифрировании не обучать алгоритм заново, а использовать уже готовые примеры. Каждая обучающая выборка сохраняется в виде модели, которая может храниться в библиотеке. Существует возможность создавать такие модели обучения для каждого класса объектов, например: дороги, растительность, водные объекты и т.д.
Позиционирование
Модуль Feature Analyst для IMAGINE тесно интегрирован с программным пакетом ERDAS IMAGINE компании Leica Geosystems. Эксперты могут использовать все функциональные возможности IMAGINE для обработки изображений, которые затем могут дешифрировать в модуле Feature Analyst. Таким образом, ERDAS IMAGINE и Feature Analyst могут быть использованы как мощное средство для обновления геопространственной информации и поддержания вашей ГИС в актуальном состоянии.
Feature Analyst использует множественные пространственные признаки, такие как размер, форма, текстура, структура, пространственные связи, тени для выделения объектов интереса на изображении. На рис. Вверху – определение стратегии поиска объекта интереса, Внизу – выделенные в автоматическом режиме объекты интереса.
Внедрение Feature Analyst в рабочий процесс может существенно снизить затраты и уменьшить необходимое для ручного дешифрирования время. Это также позволит держать базы данных с геопространственной информацией в актуальном состоянии и, в случае необходимости, быстро их обновлять.
Пользователи ГИС могут существенно расширить стандартные возможности своего программного обеспечения за счёт функций по автоматическому дешифрированию и выделению объектов, которые предоставляет Feature Analyst.
Функциональность
Соединение одной из лучших технологий автоматического дешифрирования и возможностей ERDAS IMAGINE позволило создать комплексное решение для выделения объектов с панхроматических, трёхканальных, многозональных, радиолокационных и гиперспектральных изображений. Процесс автоматического дешифрирования плотно интегрирован в инструментарий пакета ERDAS IMAGINE.
Feature Analyst Professional включает:
Мощные инструменты выделения объектов в среде IMAGINE.
Инструмент Learning Explorer для объектно-ориентированного выделения информации с использованием алгоритмов обучения.
Иерархическое обучение для выделения определённых типов объектов на снимках территорий с высокой степенью неоднородности ландшафтов.
Технология Software Agent, включающая возможность выделять мелкие объекты (автомобили, самолёты) или крупные объекты (границы типов землепользования, ареалы распространения растений).
Удаление артефактов, что даёт пользователю возможность «очистить» результаты классификации, даже до её начала, на стадии обучения алгоритма.
Оценка изменений объектов. Существует возможность автоматической оценки изменений по разновременным снимкам.
Интеграция изображений. Пользователи могут объединять растровые данные для выполнения более точного процесса извлечения информации. Также можно объединять существующие векторные файлы в единый слой данных.
Инструмент выделения трёхмерных объектов делает возможным выделение объектов на основе данных лазерного сканирования или ЦМР.
Неконтролируемая классификация (классификация без обучения).
Классификация в режиме пакетной обработки даёт возможность классифицировать большое количество снимков без вмешательства пользователя.
Feature Analyst удачно дополняет возможности программного пакета ERDAS IMAGINE по классификации данных дистанционного зондирования.
Целевое использование
Технология Feature Analyst является прорывом в области поддержания баз данных в ГИС в актуальном состоянии и подходит практически для любого профессионала в области работы с геопространственной информацией. Любой эксперт в этой области, работающий с данными дистанционного зондирования, и особенно с данными высокого разрешения, является потенциальным пользователем Feature Analyst, который может быть легко интегрирован в рабочий процесс.
Свидетельство о регистрации СМИ – Эл № ФС77-39591 от 22.04.2010 г. выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)
