Plus de bénédictions Shoko et Julian Lloyd Smit
La reconstruction spatiale d'objets artificiels à partir d'images urbaines pour une utilisation dans la gestion et la reconnaissance d'urgence est un domaine de recherche en pleine croissance depuis plus de deux décennies. Les implantations informelles sont un exemple d'objets artificiels et elles représentent également l'un des plus grands défis modernes des
pays en développement. Les gouverneurs urbains ont constamment besoin d'informations spatiales et attributaires à jour sur l'état de développement de ces implantations. Le défi de la capture de données dans les bidonvilles réside dans les nombreuses complexités contextuelles et sociétales qui caractérisent ces environnements non planifiés. Plusieurs
techniques basées sur le sol et l'image ont été testées dans la création de données et, contrairement aux techniques de collecte de données au sol, les techniques basées sur l'image se sont avérées supérieures. L'évolution des capteurs, des spécifications des données et des exigences des utilisateurs crée cependant un besoin de revoir les approches de reconstruction spatiale existantes. Cette étude aborde certaines des
limitations contextuelles et basées sur l'approche de la collecte de données en proposant une perspective d'inspiration organique pour l'extraction de cabanes. Elle utilise des ensembles de données d'images aériennes à très haute résolution comme entrée dans un nouveau cadre multi-échelle qui utilise une segmentation des bassins versants pour informer sur les emplacements optimaux et diviser les cabanes candidates complexes. Les limites extérieures de l'habitat (macro) et les unités de cabanes individuelles à l'intérieur de ces limites sont identifiées et tracées (micro-échelle) avec un taux de détection de 94 %. Les résultats sont proposés pour être inclus dans des architectures de planification urbaine à plus grande échelle qui incluent des paramètres sociaux et environnementaux.
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