ارائه روشی مبتنی بر ماشین های بردار پشتیبان و مورفولوژی ریاضی به منظور آشکارسازی راه های شهری از داده های لیزر اسکنر هوایی

امروزه لیزر اسکنر هوایی (لیدار) نقش مهمی در برداشت اطلاعات سه بعدی عوارض سطح زمین ایفا می کند. استخراج عوارض از داده های لیدار، به صورت دستی زمان بر و پرهزینه است. راه ها مهمترین گروه عوارض خطی هستند و استخراج اطلاعات مربوط به آنها اهمیت ویژه ای برای سازمان ها و نهادهای مرتبط در هر کشوری دارد. هدف پژوهش حاضر، ارائه الگوریتمی برای آشکارسازی راه هاست که در آن منحصرا از داده های لیدار، استفاده شود. برای این منظور، ابتدا داده های شدت و سپس هر دو داده شدت و فاصله لیدار با استفاده از ماشین بردار پشتیبان طبقه بندی گردیدند. سپس با استفاده از الگوریتم فیلتر کردن شیب مبنا، عوارض ارتفاعی از مجموعه داده ها حذف شدند و مدل رقومی زمین و مدل رقومی عوارض غیرزمینی به دست آمد. در ادامه، نتایج مرحله طبقه بندی با بهره گیری از لایه اطلاعاتی مدل رقومی عوارض غیرزمینی بهبود داده شد. سرانجام با انجام عملیات پس پردازش شامل 5 مرحله، پاکسازی مورفولوژی، حذف عناصر کوچک، اتصال قطع شدگی های راه ها، حذف عناصر ناپیوسته و انسداد مورفولوژی، راه ها از داده های لیدار شناسایی گردید. با مقایسه نتایج حاصل از اجرای الگوریتم با داده های مرجع، مقادیر 35/84 درصد برای پارامتر «کامل بودن»، 61/71 درصد برای پارامتر «صحیح بودن» و 22/63 درصد برای پارامتر «کیفیت» به دست آمد.