基于无人机数据的地籍边界自动划界研究
计算机视觉与模式识别
2017-09-07 v1
摘要
无人机（Unmanned aerial vehicles，UAV）正逐渐演变为获取土地权属数据的替代工具。UAV 能够以经济高效、透明和灵活的方式捕获高质量、高分辨率的地理空间数据，从中可辨明可见的地块边界，即地籍边界。尽管物理对象可通过图像分析方法自动检索，且它们标记了大部分地籍边界，但这种划界至今仍未实现自动化。本研究提出（i）一种从 UAV 正射影像中自动提取候选地籍边界的工作流，以及（ii）一个用于半自动处理以划定最终地籍边界的工具。该工作流由两种最先进的计算机视觉方法组成，即 gPb 轮廓检测和 SLIC 超像素，本研究将其迁移至遥感领域。该工具结合了这两种方法，允许半自动最终划界，并作为公开可用的 QGIS 插件实现。该方法尚不旨在提供可与手动地籍制图流程相媲美的替代方案。然而，本文开发了该工具朝此目标的方法论进展。一项有 13 名志愿者参与的研究调查了该方法的设计与实现，并收集了初步的定性及定量结果。研究揭示了改进点，这些改进点基于研究结果确定优先级，并将在未来的工作中予以解决。
引用
@article{arxiv.1709.01813,
title = {Towards Automated Cadastral Boundary Delineation from UAV Data},
author = {Sophie Crommelinck and Michael Ying Yang and Mila Koeva and Markus Gerke and Rohan Bennett and George Vosselman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01813},
year = {2017}
}
备注
Report on current state (August 2017) of PhD work of first author. Further info: https://its4land.com/automate-it-wp5/