Разработка системы распознавания и мониторинга незаконных построек с применением ГИС-технологий

1.

Разработка системы
распознавания и мониторинга
незаконных построек с
применением ГИС-технологий

2.

1. Обзор литературы
К стратегии
неформального
контроля за
зданиями в
пригородах автоматическое
обнаружение
изменений
Харалабос
Иоаннидис,
Христодулос
Псалтис, Крисси
Поциу,
Данные
LiDAR
Космические
снимки
Национальный
технический
университет
Афин,
Греция, 2007
Лу Ан 1 и
Алгоритм
идентификации Баолун Го 2
незаконного
строительства на Сидянский
основе
университет
сегментации
Китай, 2018
облака точек 3D
Данные
LiDAR
Космические
снимки
Погрешность:
DSM (Digital Survey Model)
ЦМР (Цифровая Модель рельфа)
5-10%
DSM-DEM = nDSM
ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ DSM
Каждая сцена рассматривается как сумма
четырех классов объектов: «вода»,
«деревья», «земля» и «здания», которые
исключаются посредством известных
коэффициентов (NIR - Вода, NDVI –
Растительность) Обнаружение изменения
высоты в сцене.
Предлагается алгоритм идентификации,
основанный на сегментации трехмерного
облака точек.
Он совмещен с двумя методами
сегментации. Во-первых, отличить точки,
не являющиеся наземными, от исходного
облака точек путем установки значения
размера окна фильтра и использования
пороговых значений разницы высот.
Второй - использование метода роста
области, основанного на сравнении углов
между нормалями точек.
Преимущества:
Поскольку
сжатие данных
облака точек
является
предварительной
обработкой,
эффективность
вычислений
значительно
возростает
Погрешность: 1015%

3.

Берил Варол,
Выявление
Элиф Озлем
незаконных
Йылмаз, Дерья
построек в
Мактав, Сердар
городах: сравнение
Байбурт и
данных LIDAR и Седанур Гюрдал,
стереоСтамбульский
изображений
технический
KOMPSAT-3 с
университет
планами
Турция, 2019
застройки
Евангелос
Мальтезос,
Харалабос
Иоаннидис,
Анастасиос
Дуламис и
Николаос
Дуламис,
Обнаружение
изменений с
использованием
семантической
сегментации на
основе аналоговых
Национальный
фотографий с
технический
воздуха
университет
Афин,
Греция, 2019
Данные LIDAR
DSM-DEM = nDSM
Данные
высокого
разрешения со
спутника
Kompsat-3
Строится 3D модель с помощью
преобразований получаем чистую
высоту зданий, которую
сравниваем с данными
муниципалитета
(разрешительными документами
для легализованных строений)
Данные ГИС о
законных
постройках
Т.о. находим разницу по высоте
там где ее не должно быть.
DSM-DEM = nDSM
Сканированные
аналоговые
аэрофотоснимки
Семантическая сегментация - это
попиксельная
классификация
изображений путем реализации
Цифровая модель
техники глубокой нейронной сети
поверхности
в контролируемых условиях.
Данные ГИС о
Обработка
разновременных
законных
изображений с последующим
постройках
обнаружением изменений зданий.
Недостатки:
полуавтоматическая
обработка данных (в
некоторых местах
нужен ручной
контроль)
Применены готовые
модули программ для
расчетов
Требует доработки
Погрешность: 25-30%
Погрешность:
5-10%

4.

2. Метод обнаружения и мониторинга НП

5.

3. Задачи научного исследования
1
2
3
Создание и подготовка датасета
датасетов) для машинного обучения ;
(набора
Сравнительный
анализ
распознавания
алгоритмов машинного обучения;
Интерпретация результатов;
Итоговое представление результатов работы;

6.

4. Публикации
1. APPLICATION OF MULTISPECTRAL IMAGES TO SEARCH FOR
CONSTRUCTION OBJECTS ON THE SPECTRAL SIGNATURES BASE
(Nazyrova D., Aitkozha Z., Scientific Journal of Astana IT University,
Астана, 2022);
2. ФОРМИРОВАНИЕ И РАЗВИТИЕ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ: ПОНЯТИЯ,
УСЛОВИЯ И ОСОБЕННОСТИ (Назырова Д.Р., Цифровая
трансформация промышленности и сферы услуг:
тенденции, стратегии, управление, Казань, 2020)
3. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ САМОВОЛЬНОГО
ЗАХВТАТА ЗЕМЕЛЬ И НЕЗАКОННОГО СТОРИТЕЛЬСТВА (