Нужна помощь?
Панорама КБ Автоматизированная генерализация цифровых топографических карт для коммерческих организаций, дополнительно оплачивается к Панорама-редактор версии 13

Панорама КБ Цифровая тематическая карта для коммерческих организаций, на территорию России в масштабе 1:1 000 000 (формат SXF) (приобретенная ранее 2014 года)

30 096 

Запрос индивидуальной стоимости

Specification: Панорама КБ Цифровая тематическая карта для коммерческих организаций, на территорию России в масштабе 1:1 000 000 (формат SXF) (приобретенная ранее 2014 года)

Производитель

Панорама КБ

Тип лицензии

Тип покупки

Полная версия

Платформа

Windows

Описание

Программное обеспечение «Комплекс автоматизированного дешифрирования и векторизации данных ДЗЗ» позволяет осуществлять автоматическую векторизацию линейных и площадных объектов по цветным и панхроматическим растровым изображениям земной поверхности. Процесс автоматической векторизации с помощью обеспечение «Комплекс автоматизированного дешифрирования и векторизации данных ДЗЗ» включает в себя этапы предварительной обработки растра, классификации, обработки растра классификации, преобразования растра в вектор и векторной обработки.

Этапы работы в ПО «Комплекс автоматизированного дешифрирования и векторизации данных ДЗЗ»:

  • Предварительная обработка – масштабирование и фильтрацию растра. Масштабирование позволяет значительно ускорить обработку при избыточном разрешении снимка. Фильтрация уменьшает шумы изображения, что положительно влияет на результаты распознавания.
  • Классификация – определение принадлежности отдельных пикселей исходного растра тому или иному распознаваемому объекту. Классификация состоит из трех основных стадий. На первой стадии определяются обучающие выборки – указываются области на снимке, однозначно принадлежащие распознаваемым объектам. Затем происходит обучение классификатора – выявление и запоминание статистических дешифровочных характеристик, присущих распознаваемым объектам. Результатом классификации является растр классификации – растр принадлежности пикселей исходного растра тому или иному распознаваемому объекту.
  • Растр классификации содержит много шумов – неправильно классифицированных пикселей, – которые можно отфильтровать. Для этого используются морфологические операции – изменение бинарного состояния пикселя на основе анализа состояния его соседей.
  • После обработки растр классификации преобразуется в набор векторных объектов – линий или площадей. На последнем этапе распознанные объекты объединяются или удаляются на основе анализа их взаимного расположения. Объединенная сеть объектов совместно сглаживается и фильтруется перед сохранением в создаваемую карту.
Shopping cart