使用区域增长算法方法和GeoTIFF格式的卫星图像，在本地创建一个新的多边形。多边形输出格式为ESRI Shapefile
region-grow的Python项目详细描述
区域增长
通过对光谱反射率相似的像素进行分组，使用感兴趣区域中的一组点创建多边形。多边形是使用GeoTIFF格式的卫星图像创建的。在这个项目中，实现了几个算法来构建这个图形。其中包括：相似度阈值选择（%）、欧几里德距离选择和置信区间选择。生成的多边形将以ESRI Shapefile格式导出。在
安装
您可以从PyPi安装这个包。在
pipinstallregion-grow
创建新多边形
今天，我们要计算一个位于哥伦比亚博亚卡的甘蔗作物的多边形。输入数据是作物附近的一组点，其主要目的是利用给定的少量实例和卫星图像找到覆盖整个作物区域的最小多边形。卫星图像是哨兵2A场景的3波段光栅。我们使用的波段是：波段11（短波红外-I）、波段8（近红外）和波段2（蓝色）。单元分辨率为每像素10米X 10米。对于频带11，我们使用双线性变换进行了重采样过程。在
给定点是在甘蔗作物的边界。在这种作物附近，我们有其他作物，如丝兰、玉米和非作物区，如原生森林。蓝色区域是甘蔗区，手工划定，我们要实现。粉红色区域是玉米公司，耶洛夫是丝兰科作物，橙色区域是原生森林。绿色的点是给出的分数，红色的是第一个。在
最后，让我们执行算法来计算这个多边形。在这个时候，我们将使用相似性阈值。该算法只对给定点8的邻域进行了扩展。仅当反射在给定点的反射度的+-范围内时，才选择像素。当近似面积给定时。该算法重新计算多边形，使差分最小化
^{pr2}$结果是：
如果您需要更多详细信息，请参阅examples/
谨致问候
杰瓦尼
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