Building extraction from very high-resolution satellite images for map updating in Egypt
Other Title(s)
استخراج المباني من مرئيات الأقمار الصناعية عالية الدقة لتحديث الخرائط في مصر
Joint Authors
Abbas, Yusuf Ali
Shuayb, Mustafa Hasan
Mustafa, Yasir
Source
Journal of Engineering Sciences
Issue
Vol. 48, Issue 5 (30 Sep. 2020), pp.869-887, 19 p.
Publisher
Assiut University Faculty of Engineering
Publication Date
2020-09-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
19
Main Subjects
Topics
Abstract AR
لقد كانت عملية الكشف عن المباني من صور الأقمار الصناعية موضوع اهتمام لعدة عقود.
حيث تدعم صور الأقمار الصناعية عالية الدقة الاستخراج الفعال لهذه المباني.
يهدف هذا البحث إلى تقديم طريقة لاستخراج المباني من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة لتحديث الخرائط في مصر.
ولتحقيق هذا الهدف، تم عمل مقارنة بين طريقتي التصنيف (Pixel-based classification), (object-based classification).
ثم تم إجراء عمليات التحسين المختلفة بالاعتماد على الظل والسياق والشكل ونموذج السطح الرقمي.
تم استخدام منطقتين للدراسة من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة لمدينتي أسيوط وسوهاج وبالمقارنة بين طرق التصنيف اتضح أن طريقة (Maximum likelihood) لتقنية (Pixel-based) وطريقة (Support vector machine) لتقنية (object-based) حققوا أعلي النتائج للدقة الكلية.
وتبين أن التحسين المعتمد على معلومات الظل والسياق والشكل ونموذج السطح الرقمي بإمكانه تحسين الدقة الكلية بمتوسط (۱۸ وبالتالي، يمكن أن تساهم نتائج استخراج المباني بشكل كبير في تحديث الخرائط في مصر.
Abstract EN
Robust building detection from satellite images has been a subject of interest for several decades.
very high resolution (VHR) satellite images support the efficient extraction of manmade objects.
the main aim of this paper is to present an approach for building extraction from VHR satellite images for map updating in Egypt.
to achieve this aim, a comparison of pixel and object-based classification techniques has been applied.
then, different refinement processes based on shadow, context, shape, and digital surface model (DSM) data are carried out.
two study areas from the VHR satellite images for Assuit and Sohag cities are used.
a comparison of the classification techniques shows that the maximum likelihood classifier (MLC) for pixel-based technique and support vector machine (SVM) for object-based technique give the highest overall accuracy results.
refinement based on shadow, context, shape, and DSM information improves the overall accuracy with an average of 18%.
thus, the building extraction results can contribute significantly to update maps in Egypt.
American Psychological Association (APA)
Shuayb, Mustafa Hasan& Mustafa, Yasir& Abbas, Yusuf Ali. 2020. Building extraction from very high-resolution satellite images for map updating in Egypt. Journal of Engineering Sciences،Vol. 48, no. 5, pp.869-887.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000322
Modern Language Association (MLA)
Shuayb, Mustafa Hasan…[et al.]. Building extraction from very high-resolution satellite images for map updating in Egypt. Journal of Engineering Sciences Vol. 48, no. 5 (Sep. 2020), pp.869-887.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000322
American Medical Association (AMA)
Shuayb, Mustafa Hasan& Mustafa, Yasir& Abbas, Yusuf Ali. Building extraction from very high-resolution satellite images for map updating in Egypt. Journal of Engineering Sciences. 2020. Vol. 48, no. 5, pp.869-887.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000322
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references: p. 885-887
Record ID
BIM-1000322