1 / 40

DPZ

DPZ. Část 3 Řízená klasifikace Spektrální indexy. Program přednášky. Řízená klasifikace trénovací plochy klasifikátory Spektrální indexy Aplikace DPZ v geografii. Řízená x neřízená klasifikace. Neřízená klasifikace

roland
Télécharger la présentation

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. DPZ Část 3 Řízená klasifikace Spektrální indexy

  2. Program přednášky • Řízená klasifikace • trénovací plochy • klasifikátory • Spektrální indexy • Aplikace DPZ v geografii Aplikace VT ve FG

  3. Řízená x neřízená klasifikace • Neřízená klasifikace • pomocí matematických algoritmů vytvoříme spektrálně separovené kategorie, kterým podle podpůrných dat (mapa, terén, letecké foto) přiřazujeme funkční význam • Řízená klasifikace • nejprve definujeme informační kategorie (legendu) a pak zkoumáme jejich spektrální odlišnost Aplikace VT ve FG

  4. Řízená klasifikace • Postup • definování „trénovacích ploch“ • výpočet statistických charakteristik pro plochy, editace a výběr vhodných pásem pro klasifikaci • výběr klasifikátoru • klasifikace • úprava, hodnocení, prezentace výsledků Aplikace VT ve FG

  5. Trénovací plochy 1. definice tříd 2. výběr ploch • vhodná lokalizace • vhodná velikost(>100px) • homogenita • přesná vymezitelnost Aplikace VT ve FG

  6. Trénovací plochy - statistika • Ověření homogenity trénovacích tříd a ploch • Výběr vhodných pásem pro klasifikaci • Statistické vlastnosti třídy z vybraných pásem - signatura Aplikace VT ve FG

  7. Trénovací plochy • Testování vhodnosti trénovacích ploch • histogramy - statistické rozdělení • normální – O.K. • bimodální (dva vrcholy) – chybně definovaná třída, obsahuje informačně odlišné prvky - rozdělení tříd • spektrogramy • korelogram Aplikace VT ve FG

  8. Trénovací plochy - statistika Aplikace VT ve FG

  9. Klasifikace • Pomocí vhodného rozhodovacího pravidla jsou pixely zařazovány do tříd. Natrénované třídy A, B, C a jejich spektrální hodnoty Zařazovaný pixel Centroid (střed shluku) Aplikace VT ve FG

  10. Klasifikátory • Základní algoritmy • Minimální vzdálenosti středů shluků • Klasifikátor pravoúhelníků (paralellpipeds) • Klasifikátor K nejbližších sousedů • Klasifikátor maximální pravděpodobnosti • Bayesovský klasifikátor • ...řada dalších Aplikace VT ve FG

  11. Klasifikátor minimální vzdálenosti středů shluků • Vypočtení polohy středu shluku (centroidu) • Příslušnost k dané třídě určena podle vzdálenosti pixelu od jednotlivých centroidů • nevýhoda – neuvažuje rozptyl hodnot (podle rozptylu má pixel blíž k C než k B) Aplikace VT ve FG

  12. Klasifikátor pravoúhelníků (paralellpipeds) • Ohraničení min a max hodnot ve všech hodnocených pásmech  hyperkvádry • Pixely mimo oblasti nejsou klasifikovány • Pixely v překryvu – definování pravidel pro zařazení Aplikace VT ve FG

  13. Klasifikátor K-nejbližších sousedů • Algroritmus vyhledá ke každému pixelu předem zadaný počet nejbližších pixelů v příznakovém prostoru. • Pixel je zařazen do třídy, která podle počtu příznakových pixelů převažuje Aplikace VT ve FG

  14. Klasifikátor maximální pravděpodobnosti • Při zatřiďování pixelů hodnotí rozptyl, korelaci a kovarianci • Vytvoří izolinie pravděpodobnosti výskytu pixelu s určitou hodnotou • Pixel zařazen do třídy, ve které má největší pravděpodobnost výskytu Aplikace VT ve FG

  15. Řízená klasifikace v MultiSpecu • Definice trénovacích ploch • Processor – Statistics Aplikace VT ve FG

  16. Řízená klasifikace v MultiSpecu Vymezení trénovací plochy, automatické uzavření polygonu po dvojkliku Definice nebo výběr třídy Přidání dokončené trénovací plochy do seznamu případné pojmenování plochy Aplikace VT ve FG

  17. Řízená klasifikace v MultiSpecu Testování homogenity tříd a trénovacích ploch separace jednotl. tříd Aplikace VT ve FG

  18. Řízená klasifikace v MultiSpecu výběr zobrazených pásem Aplikace VT ve FG

  19. Řízená klasifikace v MultiSpecu Aplikace VT ve FG

  20. Řízená klasifikace v Multispecu Výběr metody Aplikace VT ve FG

  21. Klasifikátory v MultiSpecu • 6 základních metod možnost vytvoření pravděpodobnostního souboru – hodnota, s jakou pravděpodobností pixel patří do dané třídy Výstup do souboru Aplikace VT ve FG

  22. Řízená klasifikace - výsledky Aplikace VT ve FG

  23. Kvantitativní kontrola výsledků Chybová matice Aplikace VT ve FG

  24. Řízená klasifikace - cvičení • Klasifikace jedné vybrané třídy • voda • jehličnatý les • Vytvoření pravděpodobnostního souboru Aplikace VT ve FG

  25. Řízená klasifikace - cvičení • Natrénování 5 tříd • voda • jehličnatý les • holé plochy • 2 druhy kultur • Výpočet řízené klasifikace Aplikace VT ve FG

  26. Modelování s daty DPZ • Spektrální / vegetační indexy • aritmetické operace s dvěma či více pásmy • cíl – na základě znalosti spektrální odrazivosti zvýraznit vegetační složku a její vlastnosti • Poměrové indexy • jednoduchý nebo normalizovaný poměr odrazivosti povrchu v červené viditelné a blízké infračervené části spektra • SR • NDVI • LAI, TVI, SLAVI aj. • Ortogonální indexy • lineární kombinace původních multispektrálních pásem • Tasseled Cap transfomation • PVI (perpendicular vegetation index) Aplikace VT ve FG

  27. Vegetační indexy • Maximalizují citlivost na biofyzikální paramtery rostlin tak, aby z výsledku bylo možno hodnotit stav a vegetační podmínky. • Eliminují rušivý vliv externích činitelů – atmosféry, půdy aj. • Pro validaci jsou navázány na některý z měřitelných parametrů vegetace (obsah chlorovylu, celková biomasa aj.) Aplikace VT ve FG

  28. Vegetační indexyNDVI • NDVI – Normalized Difference Vegetation Index • NDVI = (TM4 - TM3) / (TM4 + TM3) • hodnoty v intervalu [ -1; +1] • využití v systémech Landsat TM (TM3,4) NOAA AVHRR (pásmo 1,2) • přehledové mapování stavu vegetace Aplikace VT ve FG

  29. Vegetační indexyNDVI • Typické hodnoty (AVHRR, podle Williams, 1995) Aplikace VT ve FG

  30. Vegetační index SAVI • Soil Adjusted Vegetation Index • NIR ... TM4, red ... TM3 • L ... soil calibration factor, zpravidla • Index minimalizuje rušivý vliv půdy, citlivý na atmosférické vlivy, možnost další modifikace (ARVI – Atmospherically Resistant Veget. Indx) Aplikace VT ve FG

  31. Další indexy • SR – Simple Ratio • SR = TM4 / TM3 • první používaný vegetační index • Infrared index (Hardisky et al., 1983) • II = (TM4-TM5) / (TM4+TM5) • citlivější na změny biomasy rostlin a vodní stres vegetace než NDVI • Mid IR index (Musick & Pelletier, 1988) • Mid IR = TM5 / TM7 • vysoká korelace s obsahem půdní vláhy Aplikace VT ve FG

  32. Další indexy • Moisture stress index(Rock et al., 1986) • Leaf Water Content Index(Hunt et al., 1986) Crist, 1985 Aplikace VT ve FG

  33. Tasseled Cap • Kauth & Thomas – transformace pásem Landsat MSS do čtyř nových, obsahující odvozenou tematickou informaci: • Soil Brightness Index • Greeness Vegetation Index • Yellow Stuff Index • Non-such (rovnice viz Jensen, 2000; Dobrovolný, 1998) • Globální vegetační index, možnost použití v libovolné geografické oblasti Aplikace VT ve FG

  34. Modifikace Tasseled Cap pro Landsat TM Brightness, Greeness, Wetness • Brightness= 0.0243TM1 + 0.4158TM2 + 0.5524TM3 + 0.541TM4 + 0.3124TM5 + 0.2303TM7 • Greeness= 0.0243TM1 + 0.4158TM2 + 0.5524TM3 + 0.541TM4 + 0.3124TM5 + 0.2303TM7 • Wetness= 0.0243TM1 + 0.4158TM2 + 0.5524TM3 + 0.541TM4 + 0.3124TM5 + 0.2303TM7 Crist, 1985 Aplikace VT ve FG

  35. Výpočet spektrálních indexů v MultiSpecu 1. 2. 3. popis kanálů (pásem) ... C1 až Cx násobky bez znaménka (0.72C4) příklad: výpočet NDVI Aplikace VT ve FG

  36. Cvičení – vegetační indexy • Z dat Frymburk.lan vypočtěte • Simple Ratio (SR) • Moisture Stress Index (SRI) • Normalizovaný vegetační index NDVI Aplikace VT ve FG

  37. Aplikace DPZ v oblastech s vegetací • Zemědělství • Lesnictví • Krajinná ekologie • Aplikace: • Prostorová struktura krajiny (landcover) • Kvantitativní charakteristiky vegetace • rozlohy lesa, zemědělských kultur • Kvalitativní stav vegetace • zdravotní stav lesa • Časové změny vegetace • změna rozlohy lesa/luk/kultur Aplikace VT ve FG

  38. Aplikace DPZ v hydrologii • Oceánografie • Kontinentální hydrologie • Aplikace • rozloha vodních objektů • znečištění vodních objektů • teplotní charakteristiky vodních objektů • vlhkostní charakteristiky krajiny • rozloha sněhové pokrývky • analýza vodní hodnoty sněhu Aplikace VT ve FG

  39. Aplikace DPZ v urbanizovaných oblastech • Územní plánování • Krajinná ekologie • Aplikace: • změna struktury území • územní rozvoj • změny teplotních charakteristik urbanizované krajiny • analýza industrializovaných oblastí • změny krajiny v oblastech těžby Aplikace VT ve FG

  40. Aplikace DPZ v geomorfologii • Geomorfologie • Pedologie • Průzkum nalezišť nerostných surovin • Aplikace: • pedologie – půdní druhy, půdní vláha • analýza minerálů • geomorfologie – základní strukturní tvary a formy reliéfu (zlomy aj.) • změny reliéfu (zemětřesení, vulkanologie) • mapování • generování 3D DMT ze stereo družit (SPOT) • údolní a hydrografická síť Aplikace VT ve FG

More Related