高度高分辨率卫星图像的建筑脚印自动分析
主题包括：收集超高分辨率（VHR）卫星图像（分辨率小于5米） 在Python中进行一些脚本/编程，以便：
加载图像；
用不同的方法估算建筑物的占地面积和统计数据；
做一些信息，从输入中派生工作。
在项目期间，对象检测的问题采用了一种新颖的，自底向上的仿真方法：
栅格像元将转换为numpy数组
单元格之间的邻居关系可以通过以下方式创建：Moore或von Neumann邻居模型
相似（带值）和相邻像元应连接到一组像元（组）： 可以评估组内聚力（例如，相似度指数，RMSE）
组函数（在迭代过程中在组上调用）：
面积（单元数）
内部单元/外部单元（可以通过邻居计数来计算）
组周长：可以从外部单元获取
包括Kong？ （Kong数）
周边按键，角度衍生
邻居组等...
通过迭代调用组函数，组可以相互连接。 可以从建筑物中查询建筑物：
2021-10-25 15:14:22
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