​中科星图GVE(案例)——AI采样区域的过火区域的自动提取

举报
此星光明 发表于 2024/10/10 16:35:34 2024/10/10
【摘要】 ​ 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题,需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域:图像预处理:首先,对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术,例如直方图均衡化或对比度增强,以提高图像的质量和可视化效果。...

 目录

简介

函数

gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)

代码

结果



简介

自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题,需要利用图像处理和机器学习算法来实现。

下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域:

  1. 图像预处理:首先,对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术,例如直方图均衡化或对比度增强,以提高图像的质量和可视化效果。

  2. 特征提取:使用计算机视觉算法,例如边缘检测、纹理特征提取或颜色特征提取,来提取图像中的特征。这些特征可以用来区分过火区域和非过火区域。

  3. 分割和分类:利用图像分割算法,例如阈值分割、区域生长或基于图的分割,将图像分割成多个区域。然后,使用监督学习算法(如支持向量机、随机森林或卷积神经网络)对这些区域进行分类,将其标记为过火区域或非过火区域。

  4. 后处理:对分类结果进行后处理,例如去除误分类的区域或填充空洞。还可以进行形态学操作,例如膨胀和腐蚀,以去除图像中的噪声和不规则边界。

需要注意的是,以上方法是一个基本的框架,可以根据具体情况进行适当的调整和改进。此外,由于火灾图像的复杂性和多变性,可能无法完全准确地提取过火区域,因此人工的手动检查和修正是必要的。

函数

gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)

过火区域识别

方法参数

- fromGridRes( Image ImageCollection )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

/**
 * @File    :   AI_BurnedArea_Extraction
 * @Time    :   2023/04/28
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    :   采样区域的过火区域提取
 * @Name    :   过火区域提取
 */
/** */

// 获取geometry对象
var geometry = gve.Geometry.Polygon(
    [
        [
            [
                105.96137424319234,
                29.650135262860147
            ],
            [
                105.97386891329752,
                29.650135262860147
            ],
            [
                105.97386891329752,
                29.658549281637903
            ],
            [
                105.96137424319234,
                29.658549281637903
            ],
            [
                105.96137424319234,
                29.650135262860147
            ]
        ]
    ]
)

// 数据来源
var source = "Base_Image_V2023_1";

// 指定分辨率,外扩等
//@Ignore
var option = {};

// 获取指定区域tif数据 
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source, option);


var burnedFeatureCol = gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(image)

var style = { color: '#ff1800', fillColor: '#f3eb07', polygonFillColor: "#00000000" };

Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(burnedFeatureCol, { style: style });

结果

 知识星球

知识星球

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。