Компьютерная обработка аэрокосмических снимков.

Работа с многозональными снимками в свободно распространяемой программе MultiSpec

На главную страницу семинара

Тема 4.   Создание обучающих выборок для предложенных классов и их сравнение

Для осуществления классификации необходимо провести предварительную работу - определить список выделяемых классов объектов, создать набор эталонных участков и рассчитать по ним обучающие выборки для оценки их разделимости по спектральной яркости и для проведения в дальнейшем классификации с обучением.

Обучающие выборки должны удовлетворять нескольким важным критериям: быть представительными по яркостным признакам, основываться на достаточно большом количестве пикселов (обычно в несколько раз больше, чем число спектральных зон в снимке). Распределение значений в пределах каждой выборки должно быть близко к нормальному и иметь минимально возможную дисперсию для успешной работы статистических алгоритмов.

Обычно выполнение этих правил достигается созданием нескольких выборок по небольшим, хорошо определенным эталонным участкам для каждого класса.

В упражнении предлагалось ввести границы эталонных участков по заранее определенным координатам и оценить их качество по осредненным кривым спектрального образа.

Откройте снимок МСУ-СК на дельту Волги в выбранном ранее варианте синтеза (4-2-1, Linear Stretch, 2 Percent Tails Clipped).

Для проведения классификации природных объектов по многозональному снимку дельты Волги предлагается следующий набор классов природных объектов:

1 - полупустынная растительность за пределами дельты и на бэровских буграх

2 - остепненные луга и пахотные земли

3 - разнотравно-тростниковые луга и пахотные земли

4 - тростниково-рогозовые луга и галерейные леса по берегам проток

5 - тростниково-рогозовые заросли на островах и по краю дельты

6 - вода чистая

7 - вода со взвесями

8 - облака

Предлагаемый список далеко не исчерпывает разнообразия природных и антропогенных объектов, нашедших отражение на снимке. Для простоты проведения автоматической классификации в отдельные классы не выделены пахотные земли (сельскохозяйственные поля) и населенные пункты. Сельскохозяйственные поля хорошо распознаются визуально в средней части снимка по геометрическому рисунку очертаний, однако спектральные признаки полей оказываются близкими к различным видам природной растительности в зависимости от состояния посевов. Спектральные характеристики населенных пунктов наиболее близки к характеристикам пустынной растительности.

Наверх

Начнем создание эталонных участков. Информация об их размещении и статистика по обучающим выборкам хранится в так называемом файле проекта MultiSpec. Начать новый файл проекта можно либо выбрав в меню Project / New Project, либо автоматически, выбрав Processor / Statistics.

Каждый проект ассоциируется с базовым снимком, по которому определяются эталонные и тестовые участки, рассчитываются статистические параметры обучающих выборок. При переходе к работе с другим снимком и/или проектом следует вначале закрыть текущий проект в меню Project / Close Project.

Итак, начнем новый файл проекта, выбрав в меню Processor / Statistics. В появившемся диалоге Set Project Options примите все параметры по умолчанию, нажмите ОК. В правой части экрана появляется меню создания и редактирования эталонных участков. В начале работы единственный доступный раздел этого меню - диалог Select Field, т.е. возможность выбрать на снимке эталонный участок. Сделайте окно со снимком активным и в основном меню MultiSpec выберите View / Coordinates Bar. Вверху окна со снимком появляются значения координат. Выберите прямоугольный участок с координатами углов (х, у) по диагонали (5, 1) и (23, 11). Этот участок будет представлять класс полупустынь.

Если точно задать участок не получилось, исправьте координаты в меню Edit / Edit Selection Rectangle.

После этого в меню редактирования эталонных участков нажмите Add to List (добавить в список). Появляется диалог определения свойств эталонного участка. Задайте имя класса (Class Name) как полупуст. (сокращенное название для класса полупустынь). Если русский шрифт на вашей машине не поддерживается, введите название по-английски или латинскими буквами. Остальные параметры оставьте по умолчанию и нажмите ОК. Это возвращает нас в редактор эталонных участков.

Обратите внимание, что в поле Class теперь по умолчанию стоит значение 'полупуст.' Если мы выберем очередной прямоугольник для эталонного участка на снимке, то по умолчанию нам будет предложено внести его как второй участок в класс полупустынь. Однако можно заменить значение класса по умолчанию на 'New', что позволит отнести участок к новому классу и ввести название этого класса. Выберите значение 'New' и введите на снимке новый прямоугольник с координатами противоположных углов (190, 109) и (199, 118). Дайте название классу: луга остеп. (сокращенное название для класса остепненных лугов и пахотных земель).

Продолжайте набор эталонных участков по следующей таблице:

Для простоты в этом упражнении мы задаем прямоугольные эталонные участки. Однако возможна оцифровка и сложных полигональных участков - для этого нужно отметить поле Polygon enter под полем Class в диалоге Select Field.

Заметьте также, что в редакторе эталонов по мере набора классов появляются новые доступные меню - в частности, можно переходить в меню Select, Class, Project и  Field, позволяющие редактировать эталоны на разных уровнях. Например, чтобы удалить полностью один эталонный участок (Field) нужно в разделе Project выбрать нужный класс, затем войти в меню Class (используя кнопку или дважды нажав на имени класса), выбрать нужный участок, нажать Shift + Delete.

Закончив набирать эталонные участки, выделите те же участки и постройте по ним осредненные кривые спектрального образа, используя команды меню Options / New Selection Graph / Keep Selection Graph.

В конце работы сохраните файл проекта (Project / Save Project).

Можно проверить правильность набора эталонов по образцу файла проекта (файл delt1234.prj). Для этого перепишите файл проекта в директорию, где находится delt1234.bil. Затем откройте файл delt1234.prj в редакторе Notepad и в третьей строке замените цифры 367 и 109 на 1 и 1 (это координаты начала нашего фрагмента из исходного снимка МСУ-СК, которые в файле delt1234.bil не сохранились). Если у вас возникнут вопросы, подробно формат файла проекта описан в приложении к 171-страничному учебнику MultiSpec. Теперь можно открыть файл проекта в Multispec (Project / Open Project). Если соответствующий файл снимка не открывается автоматически, используйте меню Project / Change Base Image File и File / Open Project Image для выбора нужного файла.

Наверх

Теперь остается набрать эталонные участки для снимка на район Северного Бутово. Создайте новый проект и следующие классы и участки:

Обратите внимание на большое количество участков для задания выборок по теням зданий. Это связано с их малой площадью и с тем, что они сильно перемешиваются по спектральной яркости с некоторыми водоемами. Постройте и сравните осредненные графики спектрального образа по теням и водоемам, а также по всем типам растительности. Какие объекты различаются лучше и хуже всего?

Наверх

На главную страницу семинара     |     Интернет-семинары