建筑物图像的自动分析及非常高的分辨率卫星图像处理：涵盖内容包括采集高分辨率(VHR)卫星图像(分辨率低于5米)，运用Python...

简介：
本项目专注于开发自动分析建筑图象的技术，并研究处理非常高分辨率（VHR，小于5米）卫星图像的方法。采用Python进行数据处理和机器学习模型的构建，以实现高效精准的图像解析与应用。 高度高分辨率卫星图像的建筑脚印自动分析主题包括：收集超高分辨率（VHR）卫星图像（分辨率为5米以下），并在Python中编写相关脚本进行处理，具体步骤为： - 加载图像； - 使用不同的方法估算建筑物占地面积和统计数据； - 从输入数据派生出相关信息。 在项目过程中，我们采用了一种新颖的自底向上的仿真方法来解决对象检测问题。这种方法将栅格像元转换为numpy数组单元，并通过Moore或von Neumann邻居模型创建相邻关系： - 相似（带值）和相邻像元应连接到一组像素。 - 可以评估组内聚力，例如相似度指数、RMSE等； - 组函数包括面积（单元数）、内部/外部单位数量以及周长计算。 在迭代过程中通过调用这些组函数，不同的组可以相互连接。这种方法可以从建筑物中提取出有效的信息和特征。