中科星图GVE（AI案例）——AI提取采样区域的水体区域

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中科星图GVE（AI案例）——AI提取采样区域的水体区域

简介

要提取采样区域的水体区域，可以使用计算机视觉技术和图像处理算法来实现。下面是一个可能的解决方案：

1. 预处理图像：首先，对采样区域的图像进行预处理。这包括消除图像中的噪声、增强对比度以及进行图像的平滑处理。
2. 水体识别：使用图像分割算法来识别图像中的水体区域。可以选择基于颜色、纹理或形状的分割算法来实现这一步骤。常用的算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 水体区域提取：根据水体识别的结果，提取出水体区域。可以使用二值化技术将识别到的水体区域提取出来。
4. 优化提取结果：根据需要，可以对提取出的水体区域进行进一步的优化处理，例如去除噪声、填补空洞以及平滑边界。

需要注意的是，以上方案只是一个基本的步骤，具体的实现方法和技术选择会根据具体应用场景而有所不同。

函数

gve.Services.AI.waterExtraction(fromGridRes)

获取水体的geojson文件路径

方法参数

- fromGridRes( Image ImageCollection )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

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/**
 * @File    :   AI_Water_Extraction
 * @Time    :   2023/04/14
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    :   提取采样区域的水体区域
 * @Name    :   水体提取
 */
/** */
// 获取geometry对象
var geometry = gve.Geometry.Polygon([
    [
        [
            117.29041471760621,
            31.71040613320912
        ],
        [
            117.29083792194325,
            31.689522242165765
        ],
        [
            117.32585808083002,
            31.688711996500558
        ],
        [
            117.32522327432537,
            31.71040613320912
        ],
        [
            117.29041471760621,
            31.71040613320912
        ]
    ]
]);

// 数据来源
var source = "Base_Image_V2024_1";
// 指定分辨率，外扩等
//@Ignore
var option = {};

// 获取指定区域tif数据
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source, option);

// 获取水体的FeatureCollection
var buildingFeatureCol = gve.Services.AI.waterExtraction(image);

var style = { color: '#317ef6', fillColor: '#317ef6' };

Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(buildingFeatureCol, { style: style });

结果

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-10-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看数据算法优化图像处理解决方案

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