Ejercicio 4 - La región Pokhara - continuado
|  | Selección de campos de aprendizaje | |
Clasificación supervisada
La clasificación de máxima probabilidad es el método de clasificación supervisada, que se basa en sofisticados algoritmos estadísticos. Integra el conocimiento humano mediante campos de aprendizaje que representan las distintas clases de cobertura del suelo.
Cada clase de cobertura del suelo tiene su característica espectral específica. Es necesario definir al menos un campo de aprendizaje por cada tipo de cubierta del suelo que se desee clasificar.
LEOWorks evalúa dichos campos de aprendizaje y atribuye cada elemento de imagen (píxel) a una de las clases de cubierta de suelo.
Nota: Cuantos más campos de aprendizaje selecciones para una clase y cuanto mayor sea la precisión con que lo hagas, más exacto será el resultado. Utilizaremos todo el espectro de las bandas del Landsat.
Para ello, abre las imágenes:
anapurna_landsat_2000_SE_band_1.tif
anapurna_landsat_2000_SE_band_2.tif
anapurna_landsat_2000_SE_band_3.tif
anapurna_landsat_2000_SE_band_4.tif
anapurna_landsat_2000_SE_band_5.tif
anapurna_landsat_2000_SE_band_7.tif
y selecciona los campos de aprendizaje:
anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif
Selecciona (activa) la imagen anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif y elige Multivariate Analysis>Supervised Classification>Select Training Fields.
Selecciona Draw Polygon en la barra de herramientas.
Empieza por los campos de aprendizaje para masas de agua. Traza un polígono dentro del lago Phewa y pon a la clase el nombre 'agua'. Traza otro polígono dentro del lago del sudeste y vuelve a llamar "agua" a la clase. Haz lo mismo con las demás clases.
Clases de alto nivel
- agua
- ciudad
- bosque
- vegetación escasa
- tierra desnuda
- suelo
- sombras
- nubes
Elige Multivariate Analysis>Supervised Classification>Maximum Likelihood y selecciona todas las imágenes (excepto anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif).
Ajusta el valor Threshold Value en '5%'.
| | Clasificación supervisada de la región de Pokhara | |
En este caso también es necesario cambiar los colores del resultado de la clasificación para facilitar la interpretación.
Elige Image>Add Legend y comprueba la combinación de colores y los nombres de clases.
Elige Edit LookUp Table y selecciona el color de la clase "bosque". Cambia el color por verde oscuro. Cambia los demás colores de la misma manera.
Guarda la clasificación como 'Pokhara_2000_supervised.tif' en tu carpeta Annapurna.
Observa atentamente la imagen clasificada y explica tu impresión.
¿En qué coincide la imagen clasificada con las imágenes ópticas?
¿Cuáles son las características que están muy bien representadas y cuáles las que no lo están tanto?
¿Por qué hay partes blancas (sin clasificar) en la imagen?
Compara las clasificaciones supervisada y sin supervisar. Explica las ventajas de la clasificación supervisada. ¿Qué partes, en concreto, son mejores?
| | | Imágenes superpuestas |
El último paso es superponer la clasificación supervisada a la imagen de falso color de infrarrojo para obtener una impresión más realista.
Elige Image>Transparent Overlay y selecciona las imágenes
Pokhara_2000_supervised.tif y
anapurna_landsat_2000_SE_band_423.tif.
Por ejemplo, selecciona 50 para Opacity y haz clic en OK. Este parámetro controla cuánto de la imagen subyacente se puede ver.
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