Referat Teledetectie: Stanciu Bogdan Mircea. Grupa: 9404
Pentru realizarea acestui referat am utilizat LeoWorks 3.0, si am parcurs urmatoarele etape:
Deschiderea celor 7 imagini spectrale.
Interpreatarea vizuala a imaginii LANSAT
Pentru o analiza mai usoara a imaginii putem folosii combinatiile RGB , pentru a nuanta si diferentia diferitele clase prezente.
Usor observabil este faptul ca zona este acoperita in mare masura de teren(arabil sau cultivat), asa ca vom utiliza combinatia 4-5-3 , cu aceasta facandu-se celmai bine distinctia intre tipurile de vegetatie si utilizare a terenurilor.
Imaginea combinata denota prezenta a 2 clase majore de teren(culoare verde si maro).
Prin combinatia 4-3-2 putem evidentia diferitele clase in functie de cultura cultivata.
Combinatia 1-2-3,folosita in special pentru analiza suprafetelor acvatice, nu ofera in exemplu de fata o distinctie acceptabila a suprafetelor acvatice, asa ca vom analiza aceasta clasa din combinatiile create anterior.
Identificarea claselor si vectorizarea inaginii LANSAT.-pornim meniul: Gis Tool-creem temele necesare:
-teren arabil: polygon -rau : polyline -localitati: polygon
Pentru a identifica mai usor zona am folosit functia : View- Cursor Position.Astefel putem folosii coordonatele geografice pentru a identifica zona de lucru.
Dupa crearea temelor incepem vectorizarea propriuzisa, avand grija sa formatam temele pentru a le putea evidentia mai usor. Deasemenea putem insera attribute pentru fiecare shape creat.
Dupa finalizarea vectorizarii putem creea harta tematica, adaugand linia Nordului, scara hartii si titlul.
Legenda:
Rauri
Localitati
TerenArabil
Clasificarea automata a imaginii
Metoda supervizata
Pentru a realiza clasificarea supervizata a imaginii vom folosii combinatia spectral 4,3,2, si identificam elementele ce constituie imaginea, selectandu-le cu functia >Select Training Fields
Dupa denumirea fiecarei clase folosind functia >Maximun likelihood, cu treshold setat pe 0 realizam clasificarea. Vom obtine:
Metoda nesupervizata
Pentru aceasta metoda folosim functia >Unsupervised Classification, si selectam pentru analiza toate imaginile spectrale.
Folosind 3 clase si un numar mai mare de iteratii vom obtine urmatoarea: