Met dy klasifik cie obrazu dpz
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 38

Met ódy klasifikácie obrazu DPZ PowerPoint PPT Presentation


  • 80 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Met ódy klasifikácie obrazu DPZ. Obsah predmetu. Seminár (prednáška + cvičenie): 1. Vizuálna interpretácia 2. Kontrolovaná klasifikácia 3. Nekontrolovaná klasifikácia, PCA 4. Fuzzy a pravdepodobnostná klasifikácia 5. Objektovo-orientovaná klasifikácia 6. Spektrálne indexy

Download Presentation

Met ódy klasifikácie obrazu DPZ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Met dy klasifik cie obrazu dpz

Metódy klasifikácie obrazu DPZ


Obsah predmetu

Obsah predmetu

Seminár (prednáška + cvičenie):

1. Vizuálna interpretácia

2. Kontrolovaná klasifikácia

3. Nekontrolovaná klasifikácia, PCA

4. Fuzzy a pravdepodobnostná klasifikácia

5. Objektovo-orientovaná klasifikácia

6. Spektrálne indexy

7. Detekcia a analýza zmien krajiny


Interpret cia obrazov ch dajov dpz

Interpretáciaobrazových údajov DPZ


Interpret cia obrazu

Interpretácia obrazu

riadkové obrazové údaje

interpretácia (ľudský mozog, počítač) využiteľné informácie


Mapovanie krajiny

Mapovanie krajiny

Údaje využívané pre mapovanie krajiny:

1. Terénny prieskum

2. Letecké meračské snímky (LMS)

3. Satelitné údaje

Terénny prieskum – detailné mapovanie

  • využívajú sa topografické mapy veľkých mierok + GPS alebo geodézia

  • časovo a finančne náročný

  • ťažko sa pomocou neho mapujú veľké alebo nedostupné územia

  • nerozoznáva regionálne vzory


Met dy klasifik cie obrazu dpz

Mapovanie krajiny

Metódy založené na využití údajov DPZ:

  • poskytujú synoptický prehľad

  • celá scéna je snímaná ako obraz namiesto skupiny bodových údajov

  • monitorovanie javov v krajinev príslušných časových okamihoch

    LMS – prvá letecká snímka v roku 1858 (z balóna)

  • využitie LMS sa rozšírilo v rokoch 1920 až 1930

  • lacnejšie, menej detailné ako TP, ale skúsený interpretátor môže získať presné informácie

  • finančne náročné v prípade rozsiahlych území

  • mierky LMS od 1:500 do 1:100 000, ale na mapovanie KP najčastejšie 1:10 000 až 1:40 000


Met dy klasifik cie obrazu dpz

Mapovanie krajiny

Satelitné údaje - začali sa využívať v r.1972 spolu s vypustením prvého satelitu Landsat, neskôr v 80-tych rokoch SPOT (predtým malé rozlíšenie)

  • pravidelnéčasové intervaly - generovanie rozsiahlych databáz informácií o krajine

  • obrazové údaje z jedného územia v rôznych častiach spektra (špecifické vlastnosti krajiny)

  • vhodnosť pre mapovanie veľkých území

  • vhodnosť pre automatizované spracovanie

  • menej detailné a poskytujú minimálne informácie o využití zeme, v súčasnosti sú však už aj satelitné snímky s veľmi vysokým rozlíšením (VHR)< 1 m


Fotointerpret cia

Fotointerpretácia

  • vyhodnocovací postup na získavanie odborných (kvalitatívnych a kvantitatívnych) informácií o objektoch a javoch z obrazových záznamov DPZ

  • systém DPZ je potrebné vidieť ako celok od snímania údajov až po výsledky vyhodnotenia – účel vyhodnotenia musí byť v súlade s druhom a časom snímania, formou údajov, spôsobom spracovania snímok pred vlastnou interpretáciou atď.


Aspekty fotointerpret cie

Aspekty fotointerpretácie

Vlnová dĺžka (pásmo) – ovplyvňuje druh a množstvo informácií, ktoré môžeme získať

VID

RADAR


Aspekty fotointerpret cie1

Aspekty fotointerpretácie

Časové aspekty

  • ročné obdobie (mapovanie vegetácie, poľ.plodín)

  • denná doba (mapovanie pôdy - vlhkosť)

  • snímky s listami (vegetačné mapovanie)

  • snímky bez listov (topografické mapovanie, mestské objekty)


Aspekty fotointerpret cie2

Aspekty fotointerpretácie

Mierka snímky – ovplyvňuje úroveň využiteľných informácií

  • LMS malej mierky – 1:50 000 a menej

  • LMS strednej mierky – 1:12 000 až 1:50 000

  • LMS veľkej mierky – 1:12 000 a viac

  • digitálne snímače - rozlíšenie


Fotointerpret cia1

Fotointerpretácia

Komplexný postup, pri ktorom sa využívajú:

  • všetky informačné komponenty snímky

  • odborné vedomosti a skúsenosti

  • poznatky o mieste vyhodnotenia

  • doplňujúce informácie (mapy, opisné, štatistické údaje a iné)


Fotointerpret cia2

Fotointerpretácia

Rozdiel medzi bežnou interpretáciou fotografií a interpretáciou leteckých a družicových snímok:

  • pohľad na objekty zhora

  • časté použitie vlnových dĺžok mimo viditeľného pásma spektra

  • zobrazenie zemského povrchu v nezvyklých mierkach a rozlíšeniach


Interpreta n znaky

Interpretačné znaky

  • tón / farba

  • tvar

  • veľkosť

  • rozlíšenie


Interpreta n znaky1

Interpretačné znaky

  • tón / farba

  • tvar

  • veľkosť

  • rozlíšenie

  • textúra


Interpreta n znaky2

Interpretačné znaky

  • tón / farba

  • tvar

  • veľkosť

  • rozlíšenie

  • textúra

  • vzor (štruktúra)


Interpreta n znaky3

Interpretačné znaky

  • tón / farba

  • tvar

  • veľkosť

  • rozlíšenie

  • textúra

  • vzor (štruktúra)

  • tiene


Interpreta n znaky4

Interpretačné znaky

  • tón / farba

  • tvar

  • veľkosť

  • rozlíšenie

  • textúra

  • vzor (štruktúra)

  • tiene

  • poloha

  • asociácia

    (vzájomné vzťahy)


Interpreta n k e

Interpretačné kľúče

  • súbory interpretačných znakov

  • dve základné časti:

    1. súbor popísaných snímok (stereodvojíc)

    2. grafický alebo slovný popis

  • dva základné druhy kľúčov:

    1. výberové (selekčné) – početné príklady

    2. vylučovacie (eliminačné) – rozhodovacie stromy

  • obdoba legendy na mape

  • nepoužívajú sa až tak často


Interpreta n k e1

Interpretačné kľúče

  • príklad vylučovacieho interpretačného kľúča:


Pom cky

Pomôcky

Ďalšie pomôcky pri interpretácii:

  • texty

  • tabuľky

  • mapy

  • grafy

  • číselné údaje

  • fotografie

  • iné letecké alebo družicové snímky

  • metaúdaje o snímkach

  • terénny prieskum

  • .....


Druhy fotointerpret cie

Druhy fotointerpretácie

  • Vizuálna interpretácia – vykonáva ju interpretátor

  • Automatizovaná interpretácia – obrazová klasifikácia, vykonávaná počítačom

  • Čiastočne automatizovaná interpretácia – niektoré fázy spracovania sú vykonávané počítačom


Pravidl fotointerpret cie

Pravidlá fotointerpretácie

Pred fotointerpretáciou je dôležité si zvoliť:

  • Klasifikačný systém (schému)

  • Minimálnu mapovaciu jednotku (MMU – Minimum Mapping Unit)

  • v závislosti od:

  • druhu snímok, ich rozlíšenia a iných vlastností

  • účelu vyhodnotenia

  • druhu fotointerpretácie

  • mierky výslednej mapy


Klasifika n syst m

Klasifikačný systém

  • predstavuje množinu kritérií, na základe ktorých sú oddeľované jednotlivé triedy objektov na snímke

  • odporúča sa vybrať niektorý z uznávaných klasifikačných systémov, ak už taký existuje pre javy, ktoré sú predmetom interpretácie

  • umožňuje to porovnanie výsledkov interpretácie s inými údajmi - interoperabilita


Klasifika n syst m1

Klasifikačný systém

  • hierarchický systém - hlavné triedy sa delia na podtriedy, ktoré sú ďalej detailnejšie delené

  • výhodou je jednoduchá generalizácia a vhodnosť pre rôzne mierky

  • nehierarchický systém - môže obsahovať mix detailných a generalizovaných tried

  • dá sa ľahko modifikovať pre rôzne aplikácie

  • väčšina klasifikačných systémov je hierarchických a obyčajne obsahujú nejaký typ klasifikačného stromu


Lccs land cover clas system fao

LCCS (Land Cover Clas. System) FAO

Klasifikačný systém organizácie FAO


Lulc land use land cover usgs

LULC (Land Use & Land Cover) USGS

Klasifikačný systém Geologickej služby USA

Level I Level II

1 Urban or Built-up Land 11 Residential

12 Commercial and Services

13 Industrial

14 Transportation,Communications, Utilities

15 Industrial and Commercial Complexes

16 Mixed Urban or Built-up Land

17 Other Urban or Built-up Land

2 Agricultural Land 21 Cropland and Pasture

22 Orchards, Groves, Vineyards, Nurseries....

23 Confined Feeding Operations

24 Other Agricultural Land

3 Rangeland 31 Herbaceous Rangeland

32 Shrub and Brush Rangeland

33 Mixed Rangeland

4 Forest Land 41 Deciduous Forest Land

42 Evergreen Forest Land

43 Mixed Forest Land

5 Water, 6 Wetland, 7 Barren Land, 8 Tundra, 9 Perennial Snow or Ice


Klasifika n syst m vs legenda

Klasifikačný systém vs. legenda

  • klasifikačný systém by mal byť nezávislý od mierky a použitých údajov

  • aplikáciou klasifikačného systému na konkrétnom území pre určitú mierku a konkrétnu sadu údajov je legenda

  • legenda predstavuje zoznam tried, a môže, ale nemusí byť odvodená od klasifikačného systému

  • u nás najpoužívanejšia legenda CORINE Land Cover (CLC) a Katalóg objektov ZB GIS (KO ZB GIS)


Minim lna mapovacia jednotka

Minimálna mapovacia jednotka

MMU - minimálna veľkosť areálu, resp.minimálna šírka línie, ktorá bude mapovaná ako samostatný objekt

  • má vplyv na veľkosť detailu interpretácie


Minim lna mapovacia jednotka1

Minimálna mapovacia jednotka

  • veľkosť MMU by mala byť približne 10-násobkom veľkosti pixla

  • na výslednej mape určitej mierky je ťažké vyjadriť plošný areál menší ako 0,10 inch (2,54 mm) na jednej strane

  • MMU nemusí byť rovnako veľká pre všetky triedy v rámci klasifikačného systému

  • areály < MMU – zlúčenie so susednými areálmi


Projekt corine land cover

Projekt CORINE Land Cover

  • program CORINE (Coordination of Information on the Environment) – schválený Európskou komisiou v roku 1985

  • cieľom bolo zabezpečovať kompatibilné údaje o životnom prostredí členských štátov EÚ

  • v r.1991 sa rozhodlo, že 3 projekty sa rozšíria aj na štáty strednej a východnej Európy – medzi nimi aj projekt Land Cover (CLC) – vytvorenie digitálnej bázy údajov o krajinnej pokrývke v mierke 1:100 000 aplikáciou družicových snímok

  • projekt koordinuje EEA (European Environmental Agency)

  • databázy CLC 1970, CLC 1990, CLC 2000


Projekt corine land cover1

Projekt CORINE Land Cover

  • údaje Landsat TM, ETM+, SPOT, IRS

  • geometrická presnosť < 50 m, od CLC90 < 25 m

  • MMU plošná 25 ha (500 x 500 m, čo v mierke 1:100 000 predstavuje 5 x 5 mm)

  • MMU líniová 100 m (1 mm v mierke 1:100 000)

  • geometrická presnosť údajov CLC < 100 m

  • tematická presnosť < 85 %

  • metóda interpretácie – počítačom podporovaná vizuálna interpretácia

  • CLC 2006 – mala by byť hotová v roku 2009

www stránka CLC Slovensko


Legenda corine land cover

Legenda CORINE Land Cover

  • 3 hierarchické úrovne:

    5 tried na prvej hierarchickej úrovni

    15 tried na druhej hierarchickej úrovni

    44 tried na tretej hierarchickej úrovni

  • Geografický ústav SAV – Feranec, Oťahel

  • r.1995-96 – návrh legendy CLC pre mierku 1:50 000 pre krajiny strednej a východnej Európy

  • doplnená 4.hierarchická úroveň


Vizu lna interpret cia

Vizuálna interpretácia

  • najjednoduchšia a najrozšírenejšia metóda

  • najstaršia – vyvinutá pre takmer 100 rokmi, keď boli k dispozícii iba analógové LMS

  • vyhodnocovateľ na základe pozorovania kvalitatívnych a kvantitatívnych charakteristík objektov a s použitím vlastných znalostí a skúseností, prípadne rôznych pomocných materiálov určuje na snímke rôzne objekty a javy

  • dá sa vykonávať pohotovo a s minimálnym technickým vybavením


Vizu lna interpret cia1

Vizuálna interpretácia

  • 3D interpretácia – využíva stereoskopické videnie

  • potrebná snímková dvojica (sterodvojica)

  • ZB GIS – 3D údaje (X,Y,Z)

  • 2D interpretácia – na snímke (rovina), ortofotosnímke


Vizu lna interpret cia2

Vizuálna interpretácia

  • v minulosti – zakresľovaním priamo do snímky alebo na priehľadnú fóliu, s využitím rôznych pomôcok a prístrojov

  • jednoduché - lupa, šošovkový al.zrkadlový stereoskop

  • zložitejšie - stereokomparátor, prekresľovač, obkresľovač

  • v súčasnosti – počítačom podporovaná (computer aided) vizuálna interpretácia (napr. digitalizácia na obrazovke, 3D interpretácia s využitím stereookuliarov)


Cvi enie

Cvičenie

Vizuálna interpretácia (2D) výrezu z farebnej ortofotosnímky Chopok-Jasná z r.2001

  • rozlíšenie 1 m

  • rozmer výrezu 1000 x 1000 pixlov (1 x 1 km)

  • cieľ – vyhraničiť areály krajinnej pokrývky

  • klasifikačný systém – legenda krajinnej pokrývky vysokých pohorí (KPVP) pre mierku 1:5000 odvodená z CLC

  • MMU plošná 150 m2 (cca 2,5 x 2,5 mm na mape 1:5000), budovy 50 m2 (cca 1,5 x 1,5 mm)

  • MMU líniová 10 m (2 mm na mape 1:5000)


Cvi enie1

Cvičenie

Pokyny:

1. stiahnuť údaje k cvičeniu zo stránky predmetu

(momentálne Využitie údajov DPZ v geografii)

2. vybrať si výrez

3. na digitalizáciu použiť softvér Quantum

GIS/GRASS alebo ArcGIS (prípadne Geomedia)

4. vytvoriť novú vektorovú vrstvu a pridať do

atribútovej tabuľky stĺpec KOD (Integer)

5. digitalizovať polygóny alebo línie a centroidy

6. zapísať do atribútovej tabuľky rozlohy areálov

7. vytvoriť mapu krajinnej pokrývky


  • Login