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简介
函数
gve.Services.AI.roadExtraction(fromGridRes)
代码
结果
中科星图GVE（案例）——AI实现道路提取分析
简介
AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术，通过对图像或地理数据的处理和分析，自动识别和提取道路信息。
实现道路提取分析的关键步骤包括：
1. 数据准备：收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。
3. 特征提取：利用机器学习技术，提取图像或地理数据中与道路相关的特征。
4. 道路识别：使用机器学习算法对数据进行分类和判别，识别出道路对象。
5. 道路提取：根据道路对象的位置和形状信息，将其从原始数据中提取出来。
6. 优化和后处理：对提取的道路结果进行优化和后处理，如去除小噪点或断裂部分。
7. 结果展示：将提取的道路结果可视化展示，如绘制道路线条或生成道路地图。
AI实现道路提取分析的具体方法和技术包括但不限于：深度学习、卷积神经网络（CNN）、图像分割、特征提取算法、空间分析算法等。
通过AI实现道路提取分析，可以大大缩短道路更新和管理的时间，提高道路规划和交通管理的效率，减少人工成本和错误率，对城市规划和交通管理具有重要意义。
函数
gve.Services.AI.roadExtraction(fromGridRes)
获取道路的geojson文件路径
方法参数
- fromGridRes( Image ImageCollection )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
/**
* @File : AI_Road_Extraction
* @Time : 2024/04/24
* @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 : 提取采样区域的道路区域
* @Name : 道路提取
*/
/** */
// 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);
var roadFeatureCol = gve.Services.AI.roadExtraction(image);
var style = { color: '#f8841b', lineWidth: 1, polygonFillColor: "#00000000" }
Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(roadFeatureCol, { style: style });
结果
