జియోఇన్ఫర్మేటిక్స్ & జియోస్టాటిస్టిక్స్: ఒక అవలోకనం

మల్టీవియారిట్ కెర్నల్ స్టాటిస్టిక్స్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ మెథడ్ ఉపయోగించి మల్టీస్పెక్ట్రల్ ఇమేజ్‌ల నుండి అర్బన్ రోడ్ నెట్‌వర్క్ యొక్క సంగ్రహణ

అబ్దుర్ రజిక్, ఐగోంగ్ జు, యు లి మరియు జుమీ జావో

మల్టీస్పెక్ట్రల్ చిత్రాల నుండి పట్టణ రహదారిని సంగ్రహించడం గత కొన్ని దశాబ్దాలుగా రిమోట్ సెన్సింగ్ కమ్యూనిటీలలో ఒక సవాలుతో కూడుకున్న పని. పట్టణ రహదారి నెట్‌వర్క్ వెలికితీతలో ప్రస్తుతం ఎదుర్కొంటున్న సాధారణ సమస్యలు చెట్ల నీడలు మరియు సారూప్య వర్ణపట వస్తువులతో కప్పబడిన దృశ్యం, అయితే రోడ్లు వేర్వేరు వెడల్పులు మరియు ఉపరితల పదార్థాలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ పేపర్‌లో ఆటోమేటిక్ రోడ్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ అల్గోరిథం ప్రతిపాదించబడింది. ప్రతిపాదిత పద్దతి ISODATA వర్గీకరణ మరియు రిమోట్ సెన్సింగ్ ఉపగ్రహ చిత్రాల నుండి పట్టణ రహదారి నెట్‌వర్క్‌ను సంగ్రహించడానికి కెర్నల్ గణాంకాల సాంకేతికతలను మిళితం చేస్తోంది. ప్రతిపాదిత పద్దతిలో మూడు ప్రధాన దశలు ఉన్నాయి; మొదటి దశ రంగు చిత్రం యొక్క వర్గీకరణను నిర్వహించడం, ఆపై ఈ రంగు వర్గీకరణ చిత్రాలు ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం ఉపయోగించి బైనరీ సెగ్మెంటెడ్ ఇమేజ్‌లుగా మార్చబడతాయి. రెండవది, రహదారి నెట్‌వర్క్‌ను బైనరీ ఇమేజ్‌లుగా గుర్తించడానికి ఓవర్‌లే కలర్ ఇమేజ్‌లపై (రెడ్ లైన్ ఇమేజ్) ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం పరీక్షించబడుతుంది. కొన్ని ఫిల్టరింగ్ పద్ధతులు అనవసరమైన వస్తువులను తీసివేయడానికి మరియు రోడ్డు యొక్క డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన సెగ్మెంట్‌ను కనెక్ట్ చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు విభాగాల పునర్నిర్మాణం మరియు రీజియన్ ఫిల్లింగ్. చివరగా, పట్టణ రహదారి యొక్క మధ్య రేఖను వెలికితీసేందుకు పోస్ట్‌ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి, సన్నబడటానికి అల్గారిథమ్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఉద్దేశించిన విధానాలు IKONOS మరియు QuickBird చిత్రాల వంటి వివిధ మల్టీస్పెక్ట్రల్ డేటాసెట్‌లలో అమలు చేయబడతాయి, ఇవి ఖచ్చితమైన మూల్యాంకనానికి దోహదం చేస్తాయి. మెథడాలజీ పట్టణ వాతావరణంలో రోడ్ నెట్‌వర్క్ వంటి సరళ లక్షణాలను సమర్ధవంతంగా సంగ్రహించగలదు, ఇది కొన్ని ఇతర సరళ లక్షణాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు సూచించిన పద్దతి గణనపరంగా దృఢమైనది మరియు ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.