AUTOMATION IN CARTOGRAPHY WITH REMOTE SENSING METHODOLOGIES AND TECHNOLOGIES

Abstract

Along with rapid advances in texture feature extraction, perceptual studies on textural patterns and measures have gained a significant role in designing feature extractors for image processing and automation in cartography. This paper demonstrates that the Hsu measurement corresponds closely to visual perception with respect to similarity measurements between perceptual distances and the Mahalanobis D<sup≯2</sup≯ distances derived by using a 10-variable feature system based on wave-form parameters and a 3-variable system based on micro-texture parameters. A Monte Carlo simulation of real-world land use patterns has also been successfully performed. The significance of this feature extraction/classification system in automated cartography is further examined with respect to the development of the Automatic Feature Extraction System (AFES) by U.S. Air Force/Rome Air Development Center. Avec les progrès rapides de l'extraction des caractéristiques de texture, les études de perception sur les textures et les mesures ont pris de l'importance dans la conception de systèmes permettant l'extraction des caractéristiques destinées au traitement de l'image et de l'automatisation en cartographie. Le présent document démontre que la mesure de Hsu correspond étroitement avec la perception visuelle en ce qui concerne les mesures de similarité entre des distances de perception et les distances D<sup≯2</sup≯ de Mahalanobis calculées en utilisant un système à dix variables fondé sur des paramètres sinusoïdaux et un système à 3 variables fondé sur des paramètres associés à la microtexture. Une simulation de Monte-Carlo des configurations de l'utilisation des terres en milieu réel a aussi été réalisée avec succès. L'importance de ce système d'extraction et de classification des caractéristiques dans la cartographie automatique est examinée plus en détail en ce qui concerne la mise au point du système d'extraction automatique des caractéristiques par le U.S. Air Force/Rome Air Development Center.