Exercício 4 - Região de Pokhara - continuação
|  | Selecção de campos de formação | |
Classificação supervisionada
A classificação de probabilidade máxima consiste num método de classificação supervisionada baseado em sofisticados algoritmos estatísticos. Este método integra o conhecimento humano, utilizando campos de formação que representam as diferentes classes de cobertura territorial.
Cada classe de cobertura territorial tem a sua própria impressão espectral específica. Tem de ser definido pelo menos um campo de formação para cada tipo de cobertura territorial a classificar.
O LEOWorks avalia todos estes campos de formação e atribui cada elemento da imagem (pixel) a uma das classes de cobertura territorial.
Nota: quantos mais campos de formação fores capaz de seleccionar para uma classe com a máxima precisão possível, mais preciso será o resultado. Utilizaremos o espectro completo de bandas do Landsat.
Para isso, abre as imagens:
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
e, para seleccionar os campos de formação, a imagem
anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif
Selecciona (activa) a imagem anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif e selecciona 'Multivariate Analysis>Supervised Classification>Select Training Fields'.
Selecciona a opção 'Draw Polygon' na barra de ferramentas.
Inicia com os campos de formação para massas de água. Desenha um polígono no Lago Phewa e atribui à classe o nome 'água'. Desenha outro polígono no lago a sudeste e denomina novamente a classe 'água'. Efectua o mesmo com todas as outras classes.
Classes de alto nível
- água
- cidade
- floresta
- vegetação dispersa
- solo nu
- solo
- sombras
- nuvens
Selecciona 'Multivariate Analysis>Supervised Classification>Maximum Likelihood' e selecciona todas as imagens (excepto anapurna_landsat_2000_SE_band_432.tif).
Define a opção 'Threshold Value' para '5%'.
| | Classificação supervisionada da região de Pokhara | |
Mais uma vez, aqui as cores dos resultados da classificação devem ser alteradas para uma interpretação mais simples.
Selecciona 'Image>Add Legend' e verifica a combinação de cores e os nomes das classes.
Selecciona 'Edit LookUp Table' e selecciona a cor da classe 'floresta'. Altera a cor para verde-escuro. Altera as outras cores do mesmo modo.
Guarda a classificação como 'Pokhara_2000_supervised.tif' na pasta Annapurna.
Observa atentamente a imagem classificada e descreve a tua avaliação.
De que modo a imagem classificada corresponde às imagens ópticas?
Que elementos são muito bem representados, e quais se encontram menos bem representados?
Por que motivo existem partes em branco (não classificadas) na imagem?
Compara a classificação supervisionada e a classificação não supervisionada. Descreve as vantagens da classificação supervisionada. Que partes em particular estão melhor?
| | | Imagens sobrepostas |
O passo final consiste em sobrepor a classificação supervisionada na imagem de cores falsas em infravermelhos de modo a obter uma impressão mais realista.
Selecciona a opção 'Image>Transparent Overlay' e selecciona as imagens
Pokhara_2000_supervised.tif e
anapurna_landsat_2000_SE_band_423.tif
Por exemplo, selecciona 50 para a opção de opacidade 'Opacity' e clica em 'OK'. Este parâmetro controla quanto se vê da imagem subjacente.
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