Opgave 4 - Pokhara Region - Forrige
Klassifikationen maximum likelihood (den mest sandsynlige klassifikation) er en overvåget klassifikationsmetode baseret på avancerede statistiske algoritmer. Den integrerer menneskets viden ved at anvende træningsfelter, der repræsenterer de forskellige klasser af landdække (land cover).
Hver klasse af landdække har sit eget specifikke spektrale fingeraftryk. For hver type land cover, der skal klassificeres, skal der defineres mindst et træningsfelt. Bemærk: Jo flere træningsfelter, du er i stand til at vælge for en klasse, og jo mere nøjagtigt du gør det, jo mere nøjagtigt bliver resultatet. Vi skal anvende hele spektret af LANDSAT-bånd. For at kunne det skal du åbne billederne:
anapurna_landsat_2000_SE_band_1.tif
og for at vælge øvelsesfelterne åbnes: Vælg (aktivér) billedet Annapurna_Landsat_2000_SE_band_432.tif, og vælg Multivariate Analysis>Supervised Classification>Select Training Fields. Vælg Draw Polygon fra værktøjslinjen.
Start med øvelsesfelterne for vandmasser. Tegn en polygon inden for søen Phewa, og kald denne klasse "Vand". Tegn en anden polygon inden for den sydøstlige sø, og kald også denne klasse "Vand". Gør det samme med alle de andre klasser. Klasser på højt niveau:
Indstil Threshold Value til '5%'.
Vælg Edit LookUp Table, og vælg farven for klassen skov. Ændr farven til mørkegrøn. Ændr også alle de andre farver på samme måde.
Gem klassifikationen som "Pokhara_2000_supervised.tif" i mappen Annapurna.
Se nærmere på det klassificerede billede, og beskriv dit indtryk.
Hvordan passer det klassificerede billede med de optiske billeder?
Hvilke træk er godt repræsenteret, og hvilke er mindre godt repræsenteret? Hvorfor er der hvide (ikke-klassificerede) dele i billedet? Sammenlign den overvågede og den uovervågede klassifikation. Beskriv fordelene ved den overvågede klassifikation. Hvilke dele er især bedre?
Vælg Image>Transparent Overlay, og vælg billederne Pokhara_2000_supervised.tif og anapurna_landsat_2000_SE_band_423.tif Vælg for eksempel 50 for Opacity, og klik på OK. Denne parameter styrer, hvor meget der kan ses af det underliggende billede.
Last update: 19 Juni 2013
|