Distinction of lakes and rivers on satellite images using mathematical morphology

Przemysław Kupidura

Abstract

This paper concerns the application of mathematical morphology for object-oriented classification of satellite images. The example of distinguishing different bodies of water using the author-made algorithm will be presented. Different types of water bodies like lakes and rivers are easy to differentiate when visually interpreted. However, it is much more difficult to differentiate using a traditional, pixel-based classification process. Mathematical morphology operations, which take into account such important features of objects like shape and size, allow these two types of water bodies to be distinguished in object classification. The proposed algorithm allows one practically error-free classification. The results show, that mathematical morphology is a potent tool for object-oriented classification.
Author Przemysław Kupidura (FGC / DPTSIS)
Przemysław Kupidura,,
- Department of Photogrammetry, Teledetection and Spatial Information Systems
Journal seriesBiuletyn Wojskowej Akademii Technicznej, ISSN 1234-5865
Issue year2013
Vol62
No3
Pages57-69
Publication size in sheets0.6
Keywords in Polishmorfologia matematyczna, teledetekcja, klasyfikacja, klasyfikacja kontekstualna
Keywords in Englishmathematical morphology, remote sensing, classification, contextual classification
Abstract in PolishArtykuł dotyczy zastosowania morfologii matematycznej do obiektowej klasyfikacji treści zdjęć satelitarnych. Działanie wybranych operacji morfologicznych przedstawione jest na przykładzie autorskiego algorytmu, którego celem jest rozróżnienie różnych typów zbiorników wód powierzchniowych, takich jak jeziora i rzeki. Ponieważ takie rozróżnienie wymaga wzięcia pod uwagę takich cech obiektów, jak rozmiar, długość, czy szerokość, kształt, tradycyjna klasyfikacja pikselowa, oparta na wartościach pikseli, jest nieskuteczna. Operacje morfologii matematycznej, ze swojej natury kontekstualne, pozwalają uwzględnić wspomniane wcześniej cechy, co z kolei umożliwia odróżnienie obiektów na podstawie ich kształtu. Klasyfikacja dokonana przy użyciu autorskiego algorytmu na zdjęciach satelitarnych przedstawiających różnego rodzaju obszary testowe, została porównana z wynikami fotointerpretacji zdjęcia, uznanej za bezbłędną. Porównanie wskazuje na dużą skuteczność prezentowanego algorytmu, a jednocześnie, na duży potencjał operacji morfologicznych w zakresie obiektowej klasyfikacji zdjęć lotniczych i satelitarnych.
Internal identifier53/2013/statutowe
Languageen angielski
File
2013_Kupidura_P_Distinction_of_lakes_53.pdf 1.14 MB
Score (nominal)8
ScoreMinisterial score = 5.0, 05-09-2019, ArticleFromJournal
Ministerial score (2013-2016) = 8.0, 05-09-2019, ArticleFromJournal
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?