डिजिटाइज़िंग रास्टर स्वचालित रूप से? [बन्द है]
जवाबों:
मैपरज़ के उत्तर में QGIS समाधान वेक्टर रूपांतरण के लिए एक सरल रेखापुंज है और इसकी कोई धार नहीं है, इसलिए मुझे संदेह है कि यह इस उपयोग-मामले के लिए बहुत प्रभावी होगा। यह आपको प्रति पिक्सेल मूल्य बहुभुज देगा और एक तस्वीर के लिए जिसका परिणाम लगभग प्रति पिक्सेल बहुभुज हो सकता है!
QGIS में एक बेहतर विकल्प सेक्स्टांटे प्लगिन में एज एक्सट्रैक्शन सुविधा का उपयोग किया जा सकता है (जिसे अब v 2.x में ' प्रोसेसिंग ' कहा जाता है )।
गो: जियोलिगोरिथम-> चित्र-> फ़ीचर एक्सट्रैक्शन-> एज एक्सट्रैक्शन।
लेकिन जैसे मैपरज़ कहते हैं, कभी-कभी डिजिटाइज़िंग एक स्वचालित प्रणाली का उपयोग करने की तुलना में तेजी से (और अधिक सटीक) होती है क्योंकि आप जानते हैं कि छवि को देखकर एक विशेषता क्या है लेकिन कंप्यूटर को जानने का कोई तरीका नहीं है। एक स्वचालित प्रणाली के लिए इसके सभी बस ग्रे या रंग की छाया जिसमें किनारों का पता लगाया जा सकता है।
यदि आपके पास डिजिटाइज़ करने के लिए छवियों का एक टन है, तो आपका सबसे अच्छा दांव उन्हें एक डिजिटाइज़िंग कंपनी को भेजना है जो इस तरह की बात करने में माहिर है। दुनिया भर में (विशेष रूप से भारत) भार हैं और उन्होंने लागत को कम करने के लिए nth डिग्री तक समय-और-गति अध्ययन किया है। अधिकांश स्वचालित स्कैनिंग और मानव अंकीयकरण की एक संयुक्त प्रक्रिया का उपयोग करते हैं। थोक रूपांतरण के लिए यह शायद सस्ता है और विशेषज्ञों के लिए आउटसोर्स करना है।
आर्केपा (10.2)
ArcScan http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//000w00000001000000 का उपयोग करें, लेकिन आपको स्वचालित वेक्टराइज़ेशन के लिए छवि को 8 बिट ब्लैक एंड व्हाइट में बदलना होगा।
ध्यान दें कि बहुत सारी छवियों को साफ करने की आवश्यकता होती है यह समय लेने वाला घटक हो सकता है। http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#/About_preparing_raster_data_for_vectorization/000w00000017000000/
(कभी-कभी आर्क्सकैन के माध्यम से जाने की तुलना में यह हाथ से तेजी से डिजिटाइज़ होता है।)
QGIS (1.8)
वेक्टर रूपांतरण के लिए रेखापुंज (प्लगइन्स: GdalTools आवश्यक)
पूर्ण गाइड http://hub.qgis.org/wiki/quantum-gis/Raster_to_vector_conversion
यह एक वर्गीकरण समस्या है जो आर्कपेक के बाहर के तरीकों के लिए सबसे उपयुक्त है। हमारे दिमाग में पिक्सेल के संग्रह की व्याख्या और सड़कों जैसे अर्थपूर्ण वस्तुओं में उन्हें इकट्ठा करने का बहुत आसान समय है। हालांकि, ये कार्य कंप्यूटर के लिए बहुत अधिक कठिन हैं और वर्गीकरण एल्गोरिदम की आवश्यकता है। ArcMap में उपयोगी पिक्सेल-आधारित क्लासीफायर (ISODATA, MLC, आदि) हैं, हालांकि अधिक परिष्कृत ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड वर्गीकरण विधियों (छवि विभाजन, सुविधा निष्कर्षण) में कमी है। मुझे यह जोड़ना चाहिए कि एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन है जिसे फीचर एनालिस्ट कहा जाता है जिसका उपयोग आर्कपैक के साथ संयोजन में किया जा सकता है। हालाँकि, मैं आपको FOSS GIS और इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर की ओर निर्देशित करूँगा, जिसे SPRING कहा जाता है, जो मैंने वस्तु-उन्मुख छवि वर्गीकरण में बहुत उपयोगी पाया है। मैंने यहां सड़क निष्कर्षण विधियों का अधिक विस्तृत विवरण पोस्ट किया है जो आपके लिए उपयोगी हो सकता है।
फिलहाल कोई इसे पूरी तरह से स्वचालित नहीं कर सकता है। किसी भी मामले में कुछ संपादन \ सफाई की आवश्यकता होगी। और जैसा कि मैपरज़ ने कहा कि विशेष उपकरणों में हल करने के लिए कार्य बेहतर है। क्या आप आसान ट्रेस के बारे में जानते हैं ? यह कमर्शियल सॉफ्टवेयर है लेकिन इसमें पुराना वर्जन 8.65 है।