Ответы:
Решение QGIS в ответе Mapperz - это просто простое преобразование растра в вектор, в котором нет определения краев, поэтому я сомневаюсь, что оно будет очень эффективным для этого варианта использования. Это даст вам полигонов на пиксель и за фотографию, которая может привести к почти полигону на пиксель!
Лучшим вариантом в QGIS может быть использование функции Edge Extraction в плагине Sextante (теперь он называется « Processing » в v 2.x).
Go: Geoalgorithms-> Images-> Feature Extraction-> Edge Extraction.
Но, как говорит Мапперц, иногда оцифровка выполняется быстрее (и точнее) вручную, чем при использовании автоматизированной системы, потому что вы знаете, что такое функция, глядя на изображение, но компьютер не может это узнать. Для автоматизированной системы это всего лишь оттенок серого или цвета, из которого могут быть обнаружены края.
Если у вас есть тонна изображений для оцифровки, то лучше всего отправить их в компанию по оцифровке, которая специализируется на подобных вещах. Во всем мире (особенно в Индии) есть грузы, и они предприняли исследования времени и движения в n-й степени, чтобы снизить затраты. Большинство используют комбинированный процесс автоматического сканирования и оцифровки человека. Для массового преобразования это, вероятно, дешевле и быстрее передать на аутсорсинг специалистам.
ArcMap (10.2)
Используйте ArcScan http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//000w00000001000000, но вы должны изменить свое изображение на 8-битное черно-белое для автоматической векторизации.
Обратите внимание, что многие изображения требуют очистки, это может занять много времени. http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#/About_preparing_raster_data_for_vectorization/000w00000017000000/
(иногда это быстрее оцифровывать вручную, чем проходить через arcscan.)
QGIS (1.8)
Преобразование растра в вектор (плагины: требуется GdalTools)
Полное руководство http://hub.qgis.org/wiki/quantum-gis/Raster_to_vector_conversion
Это проблема классификации, которая лучше всего подходит для методов вне ArcMap. Нашему мозгу очень легко интерпретировать коллекции пикселей и собирать их в значимые объекты, такие как дороги. Однако эти задачи намного сложнее для компьютера и требуют алгоритмов классификации. ArcMap имеет полезные основанные на пикселях классификаторы (ISODATA, MLC и т. Д.), Хотя ему не хватает более сложных объектно-ориентированных методов классификации (сегментация изображений, извлечение объектов). Я должен добавить, что существует стороннее расширение под названием Feature Analyst, которое можно использовать вместе с ArcMap. Однако я бы направил вас к FOSS GIS и программному обеспечению для обработки изображений под названием SPRING., который я нашел очень полезным в объектно-ориентированной классификации изображений. Я отправил более подробное описание методов извлечения дороги здесь , которые могут быть полезны для вас.
На данный момент нельзя сделать это полностью автоматически. Некоторое редактирование \ очистка потребуется в любом случае. И, как сказал Мапперз, задачу лучше решать с помощью специальных инструментов. Знаете ли вы о Easy Trace ? Это коммерческое программное обеспечение, но есть бесплатная старая версия 8.65.