Uydu Görüntülerinden Arazi Örtüsü Özelliği Çıkarma

Hem spektral hem de dokusal ekstraksiyon algoritmalarını kullanan arazi örtüsü CBS katmanları oluşturmak için düşük maliyetli veya açık kaynaklı bir çözümle ilgileniyorum. Geçmişte PCI Geomatica, ENVI ve Feature Analyst VLS kullandım; ancak bu çözümler fiyat aralığımın biraz ötesinde, herhangi bir yazılım önerisi var mı?

Radyometrik / segmentasyon yaklaşımına dayalı doku ekstraksiyonu ve görüntü sınıflandırmasını destekleyen GRASS GIS kullanabilirsiniz . Bir fikir için, bu konferans özetine bakın , Geoinformatics FCE CTU 2011'de planlanmış bir konuşma.

Ayrıca bkz . Genel bakış için http://grass.osgeo.org/wiki/Image_processing ve http://grass.osgeo.org/wiki/Image_classification .

Sizi doğru anlarsam, denetimli bir sınıflandırma prosedürü arıyorsunuz. Bazı teorik bilgiler: http://rst.gsfc.nasa.gov/Sect1/Sect1_17.html

Bu kesinlikle çim yoluyla mümkündür: http://grass.osgeo.org/wiki/Image_classification#Supervised_classification_2

Alternatif olarak ayrıca destan'a da bakabilirsiniz (daha iyi olduğunu söylemiyorum, sadece kendimi daha iyi biliyorum), ayrıca qgis ve R ile de güzel oynuyor. Bu sitede bunu gösteren bazı videolar var: http: // www.uni-koblenz-landau.de/landau/fb7/umweltwissenschaften/landscape-ecology/Teaching/geostat (sunumları almak için veri dosyalarını indirin).

Tüm gis programlarında, yapacağınız şey, daha sonra alanın geri kalanına tahmin edilen bir tür arazide birkaç referans noktası veya çokgen tanımlamaktır. İşte bir arazi kullanımı sınıflandırmasına örnek:

Aslında, herhangi bir gis programında eğitim çokgenlerinizi çizdiyseniz, tahmin etmek için R'yi kullanabilirsiniz. Izgaralarınızla bir kaplama yapın ve ardından istediğiniz tahmin sistemini kullanın (örneğin, sınıflandırma ağaçları istiyorsanız rpart). Bu kitap hakkında daha fazla bilgi için sayfa 222'yi ziyaret edin : http://www.lulu.com/product/file-download/a-practical-guide-to-geostatistic-mapping/14938111

Söyleyecek çok şey var, eğitim setleriniz çalışma alanınızı temsil etmelidir (belki de R'de rastgele noktalar oluşturmak ve bunları sınıflandırmak daha iyi olacaktır). Ayrıca yardımcı veri kümelerinizi de dikkatle seçmelisiniz ve örneğin doku önemli bir özellikse yenilerini oluşturmak isteyebilirsiniz.

-

Tüm yapmak istediğiniz bölgeleri veya özellikleri ayıklamaksa (onları sınıflandırmadan), bir segmentasyon algoritması istediğiniz şeydir. Bu makalede (SAGA CBS'de uygulanan) bir örnek tartışılmıştır: http://mirror.transact.net.au/pub/sourceforge/s/project/sa/saga-gis/SAGA%20-%20Documentation/GGA115/gga115_03 .pdf

Bunu GRASS ile yapabilirsiniz.

İlk olarak tarama verileri ile çalışacaksınız:

• Sizi bu eğiticiye yönlendireceğim . Raster kısmına bakın.
• İstediğiniz özellikleri ayıklamak için r.mapcalc ve r.reclass kullanırsınız.
• r.to.vect verilerinizi vektörleştirmenize izin verir.

Sonunda vektör verilerini işleyeceksiniz . v.db.select ve v.class size yardımcı olacaktır.