c) Sprawdź, czy jest włączone narzędzie Image classification. Jeśli nie, to je włącz: Customize Toolbars Image Classification

Transkrypt

1 3. KLASYFIKACJA Proces klasyfikacji obrazów satelitarnych polega na utworzeniu ze zbioru danych wejściowych pojedynczej mapy wynikowej. Dane multispektralne stanowią zbiór map rastrowych z tym samym odniesieniem w przestrzeni. Podczas procesu klasyfikacji obrazów spektralna odpowiedź obiektów podlega analizie i każdy piksel zostaje przyporządkowany do odpowiedniej klasy. Mapa wynikowa składa się ze zbioru klas, które zawierają i reprezentują rodzaje terenu oraz rodzaje jego wykorzystania Klasyfikacja nienadzorowana Analiza danych, w wyniku której każdy piksel na zestawie danych zostaje przyporządkowany do odpowiedniej klasy na podstawie statystycznej analizy bez wyznaczania pól treningowych. a) Wczytaj do programu ArcGIS dane Landsat 8 (wystarczą bandy: 2,3,4,5). b) Wykonaj kompozycję barwną w naturalnych kolorach z kanałów 4,3,2. Zmień nazwę powstałej mapy na Kompozycja barwna. c) Sprawdź, czy jest włączone narzędzie Image classification. Jeśli nie, to je włącz: Customize Toolbars Image Classification d) Na pasku narzędzi odszukaj pasek klasyfikacji obrazu, następnie wybierz obraz Kompozycja barwna i w Classification wybierz metodę Iso Cluster Unsupervised Classification.

2 e) W oknie klasyfikacji wybierz miejsce, gdzie ma być zapisana mapa wynikowa oraz ustaw liczbę klas do których mają zostać przyporządkowane piksele. Zmieniaj parametry Number of classes, Minimum class size oraz Sample interval aż uzyskany zostanie zadowalający wynik. f) Wykonaj kompozycję w fałszywych kolorach z kanałów 5,4,3. Zmień nazwę powstałej mapy na Kompozycja fałszywa. g) Wykonaj klasyfikację nienadzorowaną obrazu Kompozycja fałszywa zawierającą 10 klas. Porównaj powstałą mapę z mapą klasyfikacji na kompozycji barwnej w kolorach naturalnych.

3 3.2. Klasyfikacja nadzorowana Analiza danych, w wyniku której każdy piksel na zestawie danych zostaje przyporządkowany do odpowiedniej klasy na podstawie ustalonych reguł klasyfikacji. Każda klasa jest wcześniej zdefiniowana na podstawie tzw. pól treningowych (wskazywanych przez użytkownika), stanowiących wyniki niezależnych obserwacji. a) W narzędziu klasyfikacji otwórz okno Training sample manager. b) Następnym krokiem będzie utworzenie 6 lub więcej klas: cieki wodne, zbiorniki wodne, lasy, obszar zabudowany, roślinność niska, gleby, ewentualnie inne, które da się zaobserwować na obrazie RGB Pierwszą klasą niech będą cieki wodne. Wyświetlamy mapę kompozycji w naturalnych kolorach, a następnie szukamy na niej cieków wodnych. Klikamy Draw a polygon:

4 c) Rysujemy kilka poligonów na pikselach reprezentujących cieki wodne. Im więcej takich poligonów wyznaczymy, tym dokładniejszy będzie wynik klasyfikacji. d) Gdy skończymy wyznaczać poligony z ciekami wodnymi zaznaczamy je wszystkie w Training sample manager i klikamy opcję Merge training sample. To spowoduje, że program będzie traktował utworzone poligony jako jedną klasę.

5 e) Zmieniamy nazwę klasy na Cieki wodne i kolor np. na niebieski. f) W taki sam sposób stwórz pozostałe klasy. g) Kiedy wszystkie klasy zostały stworzone, należy wykonać klasyfikację. W metodzie klasyfikacji wybierz Interactive Supervised Classification. Wykonaj klasyfikację zarówno na kompozycji barwnej w naturalnych kolorach jak i fałszywych. Porównaj wyniki. h) Podczas wykonywania klasyfikacji dla każdej z klas generowana jest sygnatura w niej zapisywane są pola treningowe. Eksportuj sygnaturę opcją Creat a signature file:

6 i) Wykonaj klasyfikację metodą Maximum Likelhood na kompozycji barwnej w naturalnych kolorach jak i fałszywych. W oknie klasyfikacji wczytaj wyeksportowany wcześniej plik sygnatur oraz ścieżkę do pliku wynikowego. Wynik klasyfikacji porównaj z pozostałymi.

7 Porównaj wyniki klasyfikacji z kompozycją barwną. Postaraj się wykonać klasyfikację nadzorowaną w taki sposób aby wszystkie klasy były zdefiniowane poprawnie. Dodaj ilość pól treningowych lub zmień liczbę klas Tworzeni kompozycji: W zakładce Windows znajdź narzędzie Image Analysis. Następnie w odpowiedniej kolejności (z wciśniętym klawiszem Ctrl) wybierz w odpowiedniej kolejności odpowiednie kanały. Dla RGB będzie to odpowiednio kanał 4,3,2. Następnie wybierz ikonkę zaznaczoną na żółto i gotowe.