基于 Planet 影像的车辆向量与交通模式

我们探索了在 Planet 影像中检测汽车并构建大规模运动目标向量场的方法。Planet 运营两个不同的星座：高分辨率 SkySat 卫星和中分辨率 SuperDove 卫星。我们表明，在高分辨率 SkySat 影像中可以可靠地识别静止和运动的汽车。通过利用运动目标的波段间位移（或“彩虹”效应），我们能够估计运动车辆的速度和航向。在中分辨率 SuperDove 影像中识别汽车和卡车要困难得多，尽管在这些卫星中也观察到了类似的彩虹效应，从而能够对运动车辆进行检测和向量化。Planet 卫星的频繁重访使得对广泛感兴趣区域和较长时间范围内的汽车和卡车活动模式进行分类成为可能。