दूरी संवेदन चित्र वर्गीकरण के लिए बहुभुजों का अंत से अंत तक अध्ययन

हालांकि भौगोलिक सूचना प्रणालियाँ आमतौर पर पृथ्वी की वस्तुओं को मानचित्रित करने के लिए बहुभुजीय अनुयोजन का उपयोग करती हैं, अधिकांश अत्याधुनिक विधियाँ दूर संवेदन चित्रों का पिक्सेलवार वर्गीकरण करके मानचित्र उत्पन्न करती हैं, फिर परिणामों को वेक्टराइज करती हैं। यह पत्र अध्ययन करता है कि क्या कोई सीधे चित्र का वेक्टरियल अर्थलेख उत्पन्न करना सीख सकता है। हम यहाँ एक मानचित्रण समस्या को एक बहुभुज पूर्वानुमान कार्य के रूप में प्रस्तुत करते हैं, और एक गहन अध्ययन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं जो वस्तुओं की रूपरेखा बनाने वाले बहुभुजों की शिखरों की भविष्यवाणी करता है। सौर फोटोवोल्टिक सरणी स्थान डेटा सेट पर प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित नेटवर्क बहुभुज समन्वयों को सीखने में सफल होता है, सीधे वेक्टरियल मानचित्र आउटपुट उत्पन्न करता है।