मैं हवाई तस्वीरों (Google मानचित्र से कहता हूं) से जलमार्गों को पहचानने की कोशिश कर रहा हूं। स्थानीय सरकारों के पास अक्सर जीआईएस डेटा होता है जो कहता है कि जलमार्ग (और सड़क, भवन आदि) कहां हैं, लेकिन उनमें पानी का डेटा अक्सर कुछ हद तक गलत है, और हम हवाई कल्पना का उपयोग करके उन्हें सुधारने में सक्षम हो सकते हैं। इसलिए हमारे पास कुछ डेटा पहले से ही है जिस पर हमेशा भरोसा नहीं करना चाहिए।
मुझे पता है कि डेटा पर कुछ बेसिक इमेज प्रोसेसिंग कैसे की जाती है (दुर्भाग्यवश मेरे पास यहाँ दिखाने के लिए सैंपल इमेज नहीं हैं, मैं कल्पना करने की कोशिश कर रहा हूँ कि मैं यह कैसे कर सकता हूँ, अभी तक कोई वर्किंग कोड नहीं है):
मैं छवियों में जलमार्ग के बिट्स का उपयोग करके कुछ रंगों के मूल्यों को एकत्र कर सकता हूं, और पता लगा सकता हूं कि कौन से पिक्सेल इन रंगों के सबसे करीब हैं, संभवतः अन्य प्रकार की सुविधा (घास, सड़क, भवन आदि) के लिए भी। यदि मैं एक थ्रेशोल्ड सेट करता हूं जिस पर पिक्सेल "पर्याप्त रूप से बंद" होते हैं, तो मुझे पिक्सेल का एक सेट मिलता है जो संभवतः जलमार्ग हैं (लेकिन बहुत शोर होगा)।
मैं छवि को ग्रेस्केल में बदल सकता हूं और यह पता लगाने के लिए एक मानक किनारे का पता लगाने वाले एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकता हूं जहां किनारों हैं। फिर, यह मुझे सीमाओं की तरह पिक्सेल का एक सेट देता है, लेकिन शोर होगा और किनारों को भी सोचना होगा और / या अंतराल होगा।
आउटपुट के रूप में मुझे जो चाहिए वह पॉलीगनों का एक सेट है जो संभावित जलमार्गों की रूपरेखा तैयार करता है।
वास्तव में मैं पॉलीगॉन बनाने के लिए पहचाने गए किनारों का उपयोग करना चाहूंगा, और रंग जानकारी यह तय करने के लिए कि उनमें से कौन सा पानी है, संभवतः हमारे पास पहले से मौजूद सरकारी डेटा का उपयोग करना।
बंद पॉलीगनों के एक अच्छे सेट के लिए एक किनारे का पता लगाने एल्गोरिथ्म के परिणाम के लिए एक ज्ञात तरीका है? या इस समस्या पर हमला करने के लिए कोई अन्य सुझाव, अगर कोई बेहतर तरीका है?