Головна Новини Інструментарій QGIS для напівавтоматичної класифікації земель сільськогосподарського обробітку за даними КА Sentinel
  

Інструментарій QGIS для напівавтоматичної класифікації земель сільськогосподарського обробітку за даними КА Sentinel

До недавнього часу найбільш поширеним методом дешифрування було візуальне дешифрування знімка. В цьому випадку передбачається, що дешифрування проводить експерт, який добре обізнаний з особливостями території і властивостями об'єктів, відображених на знімку.

Цей метод є трудомістким і досить затратним по часу, тому актуальним є використання способів автоматичного дешифрування (автоматичної класифікації). Автоматичною класифікацією називають процес розбиття пікселів неперервного растрового зображення на категорії на основі їх спектральних значень, в результаті чого кожному пікселю присвоюється нове значення. На даний час існують два підходи у реалізації автоматичної класифікації: керована класифікація та некерована.

Для проведення класифікації супутникових знімків є комерційне програмне забезпечення, наприклад Erdas Imagine, ENVI та ін., та рішення на основі відкритих платформ, наприклад бібліотека для роботи зі знімками GDAL. Працювати з цією бібліотекою напряму досить складно через те, що вона не має графічного інтерфейсу. Найбільш відомі програми для роботи з нею SAGA GIS, QGIS.

Для класифікації знімків ми використовували QGIS з плагіном Semi-Automatic Classification Plugin. Безпосередньо цей плагін і дозволяє виконувати всі процедури по завантаженню знімків супутників MODIS, ASTER, Landsat, Sentinel-2, атмосферній корекції, проведенню керованих класифікацій, оцінці точності класифікацій.

Ми класифікували знімок супутника Sentinel-2 за 25 червня 2017 року. Проводилась атмосферна корекція та керована класифікація за алгоритмом найбільшої схожості. Результати класифікації використовувались для створення карти земель, які знаходяться у сільськогосподарському обробітку.
 



 
Main page info@tvis.com.ua Search info@tvis.com.ua Search