Reservoirs are fundamental infrastructures for the management of water resources. Constructions around them can negatively impact their quality. Such unauthorized constructions can be monitored by land cover mapping (LCM) remote sensing (RS) images. In this paper, we develop a new approach based on DL and image processing techniques for man-made object segmentation around the reservoirs. In order to segment man-made objects around the reservoirs in an end-to-end procedure, segmenting reservoirs and identifying the region of interest (RoI) around them are essential. In the proposed two-phase workflow, the reservoir is initially segmented using a DL model. A post-processing stage is proposed to remove errors such as floating vegetation. Next, the RoI around the reservoir (RoIaR) is identified using the proposed image processing techniques. Finally, the man-made objects in the RoIaR are segmented using a DL architecture. We trained the proposed workflow using collected Google Earth (GE) images of eight reservoirs in Brazil over two different years. The U-Net-based and SegNet-based architectures are trained to segment the reservoirs. To segment man-made objects in the RoIaR, we trained and evaluated four possible architectures, U-Net, FPN, LinkNet, and PSPNet. Although the collected data has a high diversity (for example, they belong to different states, seasons, resolutions, etc.), we achieved good performances in both phases. Furthermore, applying the proposed post-processing to the output of reservoir segmentation improves the precision in all studied reservoirs except two cases. We validated the prepared workflow with a reservoir dataset outside the training reservoirs. The results show high generalization ability of the prepared workflow.
翻译:储水层是管理水资源的基本基础设施。 围绕储水层的建筑可以对其质量产生不利影响。 这种未经授权的建筑可以通过土地覆盖测绘(LCM)遥感阶段图像来监测。 在本文中,我们开发了一种基于DL和图像处理技术的新方法,用于储水层周围的人为物体分割。为了在储水层周围按端至端程序对人为物体进行分解,分解储油层和查明它们周围感兴趣的区域至关重要。在拟议的两阶段工作流程中,储油层最初使用DL模型进行分解。 提议了一个后处理阶段,以消除诸如浮动植被等错误。 下一步,我们在储油层周围开发了一个基于DL的DL和图像处理技术。 最后,为了将储油层周围的人造物体分解成一个端至端程序,我们用收集的8个储油层的谷地图像培训了拟议的工作流程。 我们基于 U-Net 和SegNet 的架构被培训为部分培训了DLM, 用于内部储存库、 内部成本评估了4项 、 人际链接中的人际链接 、 数据 数据 链接 、 链接 、 公司 公司 数据 数据 、 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 系统 系统 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据 数据