Uydu görüntülerinden zincir kod yöntemi kullanılarak otomatik yol çıkarımı

Abstract

Gerek navigasyon gerekse de Coğrafik Bilgi Sistemlerinin doğru çalışabilmesi açısından güncel kara yolu haritalarına sahip olmak son yılların önemli araştırma konulardan birisidir. Verilerin büyüklüğünden kaynaklı iş yükü dolayısıyla da işlemlerin otomatize edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bundan dolayı bu çalışmada uydu görüntüsündeki kara yollarının tespitinde yeni bir yarı otomatik yöntem geliştirilmeye çalışılmıştır. Sistem beş ana aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama, uydu görüntüsündeki kenarlıkların ortaya çıkarılma işlemidir. İkinci aşama, zincir kod yönteminin (chaincode) kenar nesnelerine uygulanarak her bir kenar nesnesine ait zincir kodun elde edilmesidir. Üçüncü aşama, en uzun ortak alt dizi (longest common subsequence) yöntemi ile zincir kod benzerlikleri karşılaştırılarak birbirine benzer kenarların otomatik tespit edilmesidir. Bu aşama sonunda benzer kenarların arasındaki alanlar olası yol pikselleri olarak işaretlecektir. Dördüncü aşama, önceki aşamada yol olarak belirlenmiş piksellerin ortalama gri renk değerlerinin hesaplanıp bu değerden küçük piksellerin elimine edilmesidir. Son aşama ise önceki adımda yol olması muhtemel olarak belirlenmiş piksellerin bölge büyütme algoritmasına besleme değeri olarak verilmesi ile gerçek yol piksellerinin belirlenmesidir. Geliştirilen yöntem, yerleşim yeri dışı bölgelerdeki yolları içeren dört farklı uydu görüntüsü üzerinde uygulanmış ve bunların ortalama başarım değerleri sırasıyla duyarlılık (sensitivity) %88, özgüllük (specifity) %96, kesinlik (accuracy) %94, F1 puanı %86 olarak elde edilmiştir. Söz konusu sonuçlar aynı uydu görüntülerini kullanan literatürdeki bir başka yöntem ile karşılaştırılmış ve önerilen sistemin daha az adım ile yaklaşık aynı sonuçları elde edebildiği görülmüştür.

It is one of the most important research subjects of recent years to have current road maps in terms of both navigation and Geographic Information Systems. Because of data size it takes a long time to process and it makes automating this process is very important. Therefore, in this study, a new semi-automatic method has been tried to be developed for the detection of land roads in satellite images. The system consists of five main stages. The first stage is the edge detection in the satellite image. The second step is to obtain the chaincode for each edge by applying chaincode method. The third stage is the automatic detection of similar edges by comparing their chaincodes by longest common subsequence algorithm. At the end of this step the areas between the similar edges will be marked as possible road pixels. The fourth stage is to calculate the average gray color values of the pixels specified as the road in the previous stage and eliminate the pixels smaller than this value. The last step is to determine the actual road pixels by giving the pixels as the feed value to the region growing algorithm, which is likely to be the road in the previous step. The developed method was applied on four different satellite images those includes roads in the non-residential areas. Their average performance values were 88%, specifity 96%, accuracy 94%, F1 score 86%, respectively. The results were compared with another method in the literature using the same satellite images, and the proposed system was able to achieve approximately the same results with fewer steps.