خلفية مجموعة البيانات

أحد المواضيع الرئيسية في التصوير الفوتوغرافي هو الاستخراج التلقائي للأشياء الحضرية من البيانات المكتسبة بواسطة أجهزة الاستشعار المحمولة جواً. تعد هذه المهمة صعبة لأن الأشياء مثل المباني والشوارع والأشجار والسيارات لها مظهر غير موحد للغاية في البيانات عالية الدقة، مما يؤدي إلى تباين كبير داخل الفئة وتباين منخفض بين الفئات. يركز هذا الكتاب على التجزئة الدلالية التفصيلية ثنائية الأبعاد، وتعيين تسميات لفئات متعددة من الكائنات. ومن بين محركات البحث الأخرى البيانات عالية الدقة من أجهزة الاستشعار الجديدة وتقنيات المعالجة المتقدمة التي تعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتطورة بشكل متزايد. ورغم الجهود الضخمة المبذولة، فلا يزال من غير الممكن اعتبار هذه المهام محلولة حتى الآن. على حد علمنا، لا توجد حاليًا أي طرق آلية بالكامل للتعرف على الكائنات ثنائية الأبعاد المستخدمة في الممارسة العملية، على الرغم من عقدين على الأقل من الأبحاث التي حاولت معالجة هذه المهمة. إن إحدى المشكلات الرئيسية التي تعيق التقدم العلمي هي عدم وجود مجموعات بيانات قياسية لتقييم استخراج الكائنات، مما يجعل من الصعب مقارنة نتائج الطرق المختلفة تجريبياً. تهدف مجموعة البيانات هذه إلى معالجة هذا السؤال.

ولتحقيق هذه الغاية، قدم فريق البحث مجموعتين من الصور الجوية المتطورة تتكون من بلاطات صور جوية عالية الدقة للغاية (TOP). وتغطي كلا المنطقتين مشاهد حضرية. في حين أن فايينجن هي قرية صغيرة نسبيًا بها العديد من المباني الفردية والمباني الصغيرة متعددة الطوابق، فإن بوتسدام هي مدينة تاريخية نموذجية بها مجمعات مباني كبيرة وشوارع ضيقة وبنية استيطانية كثيفة.

بنية مجموعة البيانات

تحتوي مجموعة البيانات على تقسيمات دلالية ثنائية الأبعاد للمناطق الحضرية مثل فايهينج، وبوتسدام، وتورنتو.
تم تصنيف كل مجموعة بيانات يدويًا إلى 6 فئات من الغطاء الأرضي الأكثر شيوعًا:

• سطح غير منفذ (BGR: 255، 255، 255)
• المباني (BGR: 0، 0، 255)
• نباتات منخفضة (BGR: 0، 255، 255)
• شجرة (BGR: 0، 255، 0)
• سيارة (BGR: 255، 255، 0)
• الفوضى/الخلفية (BGR: 255، 0، 0)

تتضمن فئة الفوضى/الخلفية المسطحات المائية (التي تظهر في صورتين مع أجزاء من النهر) والأشياء الأخرى التي تبدو مختلفة جدًا عن الأشياء الأخرى (مثل الحاويات وملاعب التنس وحمامات السباحة) وهي بشكل عام ليست موضع اهتمام لتصنيف الأشياء الدلالية في المشاهد الحضرية.