Vehicle Vectors and Traffic Patterns from Planet Imagery

要約

私たちは、惑星画像内の自動車を検出し、移動する物体のための大規模なベクトル フィールドを構築する方法を探索します。
Planet は、高解像度の SkySat 衛星と中解像度の SuperDove 衛星という 2 つの異なる衛星群を運用しています。
高解像度の SkySat 画像では、静止している車両と移動している車両の両方を確実に識別できることを示します。
移動物体のバンド間変位 (または「虹」効果) を利用することで、移動車両の速度と方位を推定できます。
中解像度の SuperDove 画像で車やトラックを識別することははるかに困難ですが、同様の虹効果がこれらの衛星でも観察され、移動する車両を検出してベクトル化することができます。
プラネット衛星を頻繁に再訪問することで、幅広い関心領域と長期間にわたる自動車とトラックの活動パターンを分類することができます。

要約(オリジナル)

We explore methods to detect automobiles in Planet imagery and build a large scale vector field for moving objects. Planet operates two distinct constellations: high-resolution SkySat satellites as well as medium-resolution SuperDove satellites. We show that both static and moving cars can be identified reliably in high-resolution SkySat imagery. We are able to estimate the speed and heading of moving vehicles by leveraging the inter-band displacement (or ‘rainbow’ effect) of moving objects. Identifying cars and trucks in medium-resolution SuperDove imagery is far more difficult, though a similar rainbow effect is observed in these satellites and enables moving vehicles to be detected and vectorized. The frequent revisit of Planet satellites enables the categorization of automobile and truck activity patterns over broad areas of interest and lengthy timeframes.

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