Landsat 1-8: Можно ли отделить пашню от леса?

[Natalia Novoselova]

Хоть уже в отклонении от темы, но всё же, есть ли где-нибудь в изложении все этапы обработки Landsat-ов для доведения их до возможности использования в анализе?

И вопрос (с надеждой) к nadiopt - а не будет ли, случайно, это хоть как-то освещено в статье по старым ландсатам?

Взгляд из под плинтуса, так сказать, очень сложно входить в среду, так как не хватает этого основного, как же начать работать по тому или иному.. Профи и авторы статей считают, почему то, что все и так всё знают, и начинают изложение сразу откуда-то издалека, а как к этому подходить - нет ни малейшей зацепки.


Вот, в качестве примера, статья "ENHANCED LAND COVER CLASSIFICATION IN A TROPICAL KENYA LANDSCAPE", PDF
Так, по проделанной работе - это именно то, что мне нужно (за какие-то года). Но в изложении - не указаны ключевые черты методики, как шла подготовка и обработка Landsat.

Возможно, это что-то очень базовое, но где искать это?
На Гис-Лабе в статьях тоже нет таких базовых статей по Landsat, да и по другим темам - единицы.
Таких, чтобы все в комплексе было ясно - что вообще надо с ним сделать после скачивания, чтобы можно было использовать в анализе.

[nadiopt]

наташ, я конечно могу в статью дать этапы, но они проще, чем для более новых

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[Natalia Novoselova]

наташ, я конечно могу в статью дать этапы, но они проще, чем для более новых

Думаю, лучше дать. Чем больше в статье шаги освещены "от самого начала", тем больше людей смогут их использовать.

Опять таки, повторюсь, что полная картина того, что и как нужно сделать с каждым номером Ландсата - есть в головах только супер-профи. У основной массы населения этого нет, даже представления, бывает, нет, что вообще что-то нужно проводить (вообще, логично думать, что при скачивании получаешь уже готовый продукт, по которому не надо самому проводить какие-то коррекции.. )

[gimran]

Наталья, сходите с навигатором в лес и на пашни и снимите учебные координаты, чтобы хотя бы визуально одно от другого отличать, иначе Вы ищете панацею от того, что сами не знаете. Если Вы на снимке не видете, то как Вы обучите компьютер видеть?

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[Natalia Novoselova]

Наталья, сходите с навигатором в лес и на пашни и снимите учебные координаты, чтобы хотя бы визуально одно от другого отличать, иначе Вы ищете панацею от того, что сами не знаете. Если Вы на снимке не видете, то как Вы обучите компьютер видеть?

Для меня эта работа еще повод - просто этому научиться. Уже сейчас намного больше понимаю в практике.
То есть программа-минимум такая, что показать на снимках 1972, 1984, 2003 и 2014 года - как изменялась площадь леса по отношению к площади "пашни и участков с разреженной растительностью"
И по снимкам 2014 года - я могу легко определить участки с пашней и задать их компьютеру при контролируемой классификации.
Возможно (такая идея) выбрать то, что заведомо точно было пашней в те года и использовать этот участок для контролируемой классификации по снимкам 1984 и 1972 года

Пока тренируюсь на снимке 1984 г(Landsat5, TM)
При комбинации каналов, указанных в статье ГИС-Лаба - уже, как кажется, можно сделать какие-то выводы о различии.

Но вот вопрос, который не могу решить, - насколько критично проводить атмосферную коррекцию для того, чтобы пробовать выявлять различия через вегетационные индексы? А потом (в связи или отдельно - еще не уяснила) проводить контролируемую классификацию?

В статье Гис-Лаб прочитала, что в большинстве снимков какую-то усредненную атм. коррекцию уже делают. Итого, если разница будет небольшая, то, может и не нужно?
То есть я не против, конечно, и даже очень хочу этому научиться. Но опять - целая сложная тема, к которой не знаю как подступиться, чтобы не наделать ошибок, которые, вместо улучшения качества результатов их ухудшат.
Нет научрука рядом для контроля, а так был бы нужен.. эх

[ericsson]

Наталья, вообще-то я вам про коррекцию отвечал.
Но раз уж вы не поняли на словах - попробуйте сами прикинуть математически.
Например:
NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)
представим теперь, что у нас снимок до коррекции (то есть у него линейно другой контраст с коэффициентом k и постоянная составляющая b, и эти коэффциенты в двух каналах равны для простоты):
NDVInoncorrected=(NIR*k+b-VIS*k+b)/(NIR*k+b-VIS*k+b)=(k*(NIR-VIS)+2*b)/(k*(NIR+VIS)+2*b)

Изменится ли качественно результат вычисления индекса (что он изменится количественно - это очевидно)? Это вопрос, для которого достаточно закончить три класса, потому что он ограничивается арифметикой.

[Natalia Novoselova]

Наталья, вообще-то я вам про коррекцию отвечал.
Но раз уж вы не поняли на словах - попробуйте сами прикинуть математически.
Например:
NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)
представим теперь, что у нас снимок до коррекции (то есть у него линейно другой контраст с коэффициентом k и постоянная составляющая b, и эти коэффциенты в двух каналах равны для простоты):
NDVInoncorrected=(NIR*k+b-VIS*k+b)/(NIR*k+b-VIS*k+b)=(k*(NIR-VIS)+2*b)/(k*(NIR+VIS)+2*b)

Изменится ли качественно результат вычисления индекса (что он изменится количественно - это очевидно)? Это вопрос, для которого достаточно закончить три класса, потому что он ограничивается арифметикой.

Спасибо. Из контекста ваших слов я понимаю, что качество сильно изменится, можно и не прикидывать. )
Но вот - видите, пытаюсь разобраться с QUick Atmospheric Correction.

Понимаете, для меня именно этот вопрос - еще совсем черный ящик. Вот уж действительно, не могу ничего, кроме попробовать просто набрать формулы и нажать кнопки, предложенные в разных методах. А этих методов много, их разницы я не понимаю.
Самое печальное - что данных объяснений в описаниях мне не достаточно для того, чтобы быть уверенной, что я делаю правильно.
Пока вот, и с простейшим QUAC не получается.

Но, вероятно, когда я с этим поработаю, я начну это понимать лучше. Так со всеми вопросами - начинаю почти вслепую, потом картина проясняется, потом могу уже сама делать правильно и комбинировать с другими задачами.

[syroezhka]

Наталья, вот: http://www.fs.fed.us/foresthealth/techn ... h00_03.pdf (который раз ссылку даю Вам).

[ Сообщение с мобильного устройства ]

Спасибо!!! Вот просто огромнейшее спасибо.

[gimran]

syroezhka, если Вам интересно, есть начатый перевод книги: http://czl02.ru/wiki/index.php/%D0%94%D ... 1%81%D0%B0 (к сожалению, не успеваю к нему пока вернуться).

[gimran]

Наталья, спасибо, что Вы начали чтение. Я правда рад, теперь части вопросов у Вас будет меньше.

[Natalia Novoselova]

Наталья, спасибо, что Вы начали чтение. Я правда рад, теперь части вопросов у Вас будет меньше.

Вопросов становится меньше, когда получаю общую картину технологии, когда выстраивается понимание сути этой технологии и связей между ее составляющими на столько - что могу уже ориентироваться и учиться по научной литературе и статьям.
А это всё дает, прежде всего, практика.

Потому все мои вопросы - или просьба сориентировать в целом, или просьба помочь разобраться в конкретных деталях техники, которые сложны и запутанно изложены в источниках.

[Natalia Novoselova]

И сейчас последний этап, по которому еще не понимаю точно, - это контролируемая классификация с целью распознавания «лес» и «пашня», или более мелкое деление. В остальных пунктах уже более-менее разобралась. Хотя, если бы по ним тоже ответили, это добавило бы уверенности..


Вы и nadiopt мне рекомендовали в таком порядке:

Потом поканальная склейка, затем комбинации каналов, затем желательно - атмосферная коррекция и удаление облаков. А дальше вегетационные индексы, или ручное дешифрирование, или автоматическое.

1. Вегетационные индексы – думаю, самое простое и перспективное это NDVI, учитывая что его можно сделать по всем Landsatам, включая и Landsat1
Но карта после NDVI ведь не предполагает использование метода классификации с обучением? В статье ГИС-Лаба и других местах дана примерная интерпретация: значение индекса NDVI – тип объекта .
Н-р, из статьи ГИС-Лаб
http://gis-lab.info/qa/ndvi.html
Густая растительность, NDVI = 0.67
Разряженная растительность, NDVI = 0.5
Открытая почва, NDVI = 0.09
Возможно, получится найти статьи по тропикам, возможно, здесь будут иные соотношения.
Но, думаю, общий принцип карты –просто задать цвета в соответствии с этими параметрами?


2. Анализ комбинаций каналов – дает визуальное отображение. При этом (если вообще делать легенду) можно задать цвет и тип дешифрированного объекта? Также с этим вместе можно применить способ визуального сравнения, описанного в учебнике Сухих, с 266: №1. Метод цветового синтеза разновременных изображений.
То есть просто визуально оценить площади, расположение.


3. И вот, последнее, что здесь можно сделать (и по чему у меня вопрос) - это метод Классификации с обучением.
Ее нужно проводить, выбирая образцы «сигнатур», затем рассчитывая параметры статистики.
То есть моя задача, суметь выделить на снимке классы объектов и задать их, как образцы, компьютеру. Так это нужно делать после какой-то конкретной комбинации каналов снимка? Как именно выделять эти классы, ориентируясь по цвету, числовому значению спектральной яркости пикселя или как-то иначе?


Как вообще к этому подойти (не в смысле кнопок, а в смысле алгоритма и сути процесса)? Прочитала статью Болотоведа – но (из подступа к началу) вынесла только про те же сигнатуры. Вот, просьба сориентировать меня в этом...


Понимаю, что в этой теме я давно уже нарушаю правила форума (спрашиваю разное). Да и вообще... правда, слишком много всего спрашиваю..

[gimran]

Изучите и освойте что-то одно вначале на практике, сейчас назопоминаете умных слов и будет каша в итоге.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[Natalia Novoselova]

Изучите и освойте что-то одно вначале на практике, сейчас назопоминаете умных слов и будет каша в итоге.

Я спрашиваю не с целью умных слов, а с целью разобраться в том конкретном, чего не понимаю. Что обозначаю в вопросах.

Ну ладно. Видимо, кредит доверия и правда, исчерпан.

[gimran]

Метод цветового синтеза разновременных изображений это, из простого, два вегетационных индекса, которые отображены как 3 канала, или результат вычитания До и ПОСЛЕ. К примеру, r:ndvi1,b:ndvi2,g:ndvi1.
Или _delta_ndvi=ndvi2-ndvi1.

[ Сообщение с мобильного устройства ]