R을 사용하는 자연 자원 응용 프로그램을위한 다중 스펙트럼 이미지 분할


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R은 이미지 세분화 기능을 가지고 있지만, 내가 본 모든 예제는 세그먼테이션을 위해 단일 밴드를 사용합니다 ( example ). 임의 포리스트 이미지 분류에 대한 R의 용량을 객체 지향 분할 방식과 결합하는 데 관심이 있습니다.

R은 천연 자원 기반 분석에 적합한 다중 스펙트럼 이미지 분할에 어떤 기능을 가지고 있습니까? 또는 추가 분석을 위해 단일 대역 분할 결과를 연결하는 방법.


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연결하는 예에서는 스펙트럼 클러스터링을 사용합니다. 스펙트럼 클러스터링은 원칙적으로 n 차원 데이터에도 적용될 수 있습니다. 이는 단순히 모든 유형의 데이터에 대해 구축 될 수있는 유사성 매트릭스를 분해하기 때문입니다. 스펙트럼 클러스터링의 원리는 낮은 차원 공간에 데이터를 포함시키고 해당 공간에서 클러스터링을 수행하는 것입니다 (예 : kmeans). 나는 R에 익숙하지 않지만 코드 줄은 거의 필요하지 않을 것입니다 (적어도 matlab에서는 줄이 거의 없습니다). 그렇지 않다면, 평균 이동 세분화와 같은 다른 접근법의 무료 구현이 있다고 확신합니다.
pixelmitch

R이 아니어야하는 경우 (단지 오픈 소스 일 경우) RSGISLib을 세그먼트 화에 사용하고 scikit-learn을 사용하여 Random Forest를 적용 할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 예제가 있습니다. spectraldifferences.wordpress.com/2014/09/07/… . RSGISLib을 사용하여 객체를 세그먼트 화하고 속성 화 한 다음 분류를위한 텍스트 파일로 R로 가져올 수 있습니다.
danclewley

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George Nostradamos

@GeorgeNostradamos R에는 적합하지 않습니다. 그러나 파이썬에는 여러 밴드를 사용하는 평균 시프트 분할이 있습니다. 나는 그것이 scikit-learn 패키지에 있다고 생각합니다.
Aaron

이미 파이썬 잔디와 경험을 가지고하지만 난, 내가 무엇을 찾을 수 볼 수 있습니다 어쨌든 감사 R.를 밀어 수있는 방법까지보고 싶어 @Aaron
조지 Nostradamos에게

답변:


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Orfeo 툴박스 ( https://www.orfeo-toolbox.org/ )를 사용하면 더 쉬울 수 있습니다. 이것은 OSgeo4W와 함께 제공되며 QGIS 또는 명령 줄 인터페이스를 통해 액세스 할 수 있습니다.

이 자습서에서는 평균 이동 세그먼트를 사용하여 SVM / 랜덤 포리스트 등을 사용하여 분류 할 수있는 개체를 생성합니다.

http://wiki.awf.forst.uni-goettingen.de/wiki/index.php/Object-based_classification_%28Tutorial%29

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