GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Опыт классификации космоснимка Landsat с помощью Semi-Automatic Classification Plugin в QGIS

Обсудить в форуме Комментариев — 25Редактировать в вики

Эта страница опубликована в основном списке статей сайта
по адресу http://gis-lab.info/qa/landsat_qgis_scp.html


Данная статья описывает опыт работы с Semi-Automatic Classification Plugin для QGIS для классификации снимка Landsat с целью выявления лесонарушений на примере НП "Орловское полесье", а также содержит пошаговую инструкцию для лесного дешифрирования снимка с помощью данного плагина.

Карпачев Андрей Петрович, научный сотрудник НП "Орловское полесье"

Содержание

[править] Цели проекта

1) Выявление участков усохшего и нарушенного леса на территории НП «Орловское полесье».

2) Общее дешифрирование фрагмента территории Орловско-Брянско-Калужского региона.

Для реализации классификации были выбраны тестовые участки на основе материалов лесоустройства. Примеры этих участков показаны на рисунке ниже.

Отметка тестовых участков на местности: 1 - лиственный лес 2 - хвойный лес 3 - нарушенный лес, усыхание 4 - санитарная вырубка, голая почва 5 - пойма реки, голая почва

[править] Определение и формирование макроклассов, проведение классификации

[править] 1. Подготовка

а) На этом этапе мы должны подготовить область (тестовый участок) на базе космоснимка Landsat 8 за сентябрь 2014 года на территорию Орловско-Брянско-Калужского региона включая границы НП «Орловское полесье». Космоснимок можно "собрать" непосредственно в QGIS, как показано здесь. Для данного проекта нам понадобятся 6 диапазонов: R, G, B, ближний ИК, коротковолновый ИК-1 и ИК-2. В работе необходимо использовать изображение, полученное из шести каналов (2-7), иначе плагин отказывается строить спектрограммы (однако, классификация выполнена будет), а этот момент важен для последующих расчётов и анализа.

[править] 2. Начало работы

Полученный растр добавляем в QGIS с помощью соответствующей кнопки. Landsat qgis scp 02.png


Чтобы добавить наш космоснимок непосредственно в плагин, нажимаем на кнопку "обновить" в плагине (рисунок ниже).

Загрузка собранного изображения и загрузка его в плагин

Для более точной визуализации объекта наблюдения можно использовать функцию "RGB: представить снимок в синтезированных и натуральных цветах".

Функция плагина RGB

[править] 3.Формирование директорий

После загрузки космоснимка нам необходимо сформировать директории, куда впоследствии запишутся файлы ROI и файлы сигнатур.

Переходим в раздел интерфейса плагина, отвечающего за регионы интереса (ROI):

Часть плагина, отвечающая за формирование, редактирование и запись ROI


Нажимаем на кнопку "New shp" и задаём на рабочем столе папку с названием ROI, затем открываем и сохраняем документ с названием ROI (сюда будут записываться наши регионы интереса). Переходим в раздел интерфейса плагина, отвечающего за формирование сигнатур и классификацию.

Нажимаем на кнопку "SAVE" и на рабочем столе создаем папку SIG, в которой будет находиться документ с названием SIG. Здесь будут храниться наши сигнатуры для дальнейшей классификации.

[править] 4. ROI и SIG

Приступим к формированию файлов "регионов интереса" и сигнатур (рисунок 4).

Раздел интерфейса, отвечающий за запись и редактирование SIG, а также за проведение классификации


а) Для объектов с большой площадью, таких как зеркала озёр, используем кнопку полигонального захвата пикселей.

Кнопка для полигонального захвата пикселей. Пример захвата


После задаём выбранному объекту id и название и нажимаем на "SAVE ROI".

Раздел плагина, предназначенный для присвоения информации и записи региона интереса

После записи ROI автоматически изменится и лист сигнатур.

б) Теперь перейдём к захвату пикселей, характеризующих застройку населенных пунктов, и используем коэффициент радиуса захвата.

Визуальное представление населенного пункта

В строчке "Range radius" меняем коэффициент на 2000, нажимаем на кнопку с плюсом и переходим к захвату пикселей на снимке.

Изменение range radius
Захваченные пиксели городской застройки + элементы дорог

Даём id и название элементу ROI (2, Built-up / 2, Buildings) и нажимаем "save roi" (снова произойдёт отображение в листе сигнатур).

в) Теперь выделим участки голого грунта (с/х угодия) таким же образом. Ввиду большого разнообразия цветности открытого грунта (в примере от фиолетового до слабого марганцового) увеличим радиус захвата до 3500. Выбираем оптимальный вариант отображения.

Захваченные пиксели голой почвы и с/х

Даём id и название элементу ROI (3, Bare soil / 3, sh) и нажимаем "save roi" (снова произойдёт отображение в листе сигнатур).

г) Теперь мы переходим непосредственно к главной задаче проекта: поиску и идентификации леса и участков нарушенного леса (Vegetation:Veg). В данном варианте нам нужно разбить территорию леса на хвойную составляющую (h), лиственную (l) и нарушенную (d: defect).

Фрагмент территории наблюдения НП "Орловское полесье": у - усохшие участки; вырубка - проведенная в 2014 году санитарная вырубка

Начнём с нарушенного леса. Выберем коэффициент радиуса захвата равным 550.

Отмеченный (захваченные пиксели) участок усохшего леса

Даём id и название элементу ROI (4, Veg / 4, d) и нажимаем "save roi" (снова произойдёт отображение в листе сигнатур). Далее таким же образом захватываем тёмно-зеленые пиксели, характерные для хвои (range radius = 1000), и светло-зелёные, характерные для листвы (range radius = 2000) Лиственный и хвойные лес в данном случае были отнесены к разным ROI путём изменения параметров записи регионов интереса и сохранения по порядку, т.е. 5, Veg / 5, h и 6, Veg / 6, l соответственно.

д) Переходим в лист сигнатур.

Лист сигнатур. Записанные сигнатуры в авто-цветах

По мере записи ROI в листе SIG сформировались строчки с соответствующими названиями и классами регионов интереса, а также задался цвет. Теперь мы должны изменить цвет для финальной визуализации классифицированного изображения. Изменяем цвета примерно вот так:

Изменение цветовых характеристик в листе сигнатур ( цвета изменены на более привычные)

[править] 5. Классификация

Теперь выбираем метод классификации (в разделе интерфейса плагина, отвечающего за сигнатуры), выбираем "Spectral Angle Mapping", "Size = 500" и наводим курсор на космоснимок.

Выбор метода классификации (пример)

После нажимаем на кнопку "perform classification", создаем папку "classification" и называем в ней документ "classification.tif". Классификация выполнена.

Хочется отметить следующее: если для демонстрации результатов классификации более ничего не требуется (т.е. визуализация проекта отвечает реальным полевым объектам), то дальнейшую более углубленную обработку проводить необязательно. Что касается пиксельного захвата – то можно посоветовать пользоваться кнопкой "show", т.е. определить пиксели, отметить их и далее посмотреть, как они ложатся и не втягиваются ли лишние. Поэтому с коэффициентом захвата можно "поиграть" до определения оптимального отображения (не обязательно использовать числа, указанные в руководстве). Также нелишним, если позволяет снимок (т.е. без проведения атмосферной коррекции), будет отметить дороги и травянистые сообщества. Ошибки, связанные с втягиванием пикселей в какой-то другой класс, предлагается не исправлять, а добавить новый (по очереди в соответствии с id) класс, корректно отображающий объект. Появление жёлтой строчки в QGIS (предупреждение) будет свидетельствовать о пересечении выбранных классов; проверку можно осуществить по графику спектральных кривых. Тот класс, который получился ошибочным, предлагается просто забелить (изменить цвет на белый): так как в проекте нас интересует нарушенная и ненарушенная растительность, белым у нас будет: почва, застройка; воду оставляем без изменений.

[править] Конкретизация и корректировка результатов классификации; представление результатов, вывод

Для этого раздела нам нужно будет подготовить shp-файл (квадрат) тренировочной территории, т.е. часть территории, на которой мы будет проводить дальнейшую классификацию. Шейп-файл лучше сразу же подготовить в QGIS; обратите внимание на проекцию, используемую в проекте (в данном проекте проекция EPSG: 32636, WGS 84/ UTM zone 36N).

[править] Загрузка исходного снимка Landsat. Атмосферная коррекция

а) Вызовем панель загрузки снимка иконкой Landsat qgis scp 18.png или так:

Вариант открытия панели загрузки снимка Landsat

Далее мы оказываемся на вкладке параметров снимка, здесь нам предлагается создать или выбрать директорию загрузки снимка. Сделать это можно, нажав на кнопку "Select Landsat database directory" и выбрав путь к папке (или создать). Hазовём папку "LandsatDB", нажмём "OK". Теперь ставим галочку в графе "Only Landsat 8" и жмём "Update database" для обновления (ОК). Далее мы должны ввести Image ID (смотрим из предыдущей части анализа на номер архива космоснимка, это оно и есть; в данном проекте это "LC81790232014255LGN00"). Продвинутый пользователь может внести координаты интересующей территории. Нажимаем "Find images". В "image list" появится строчка с записью о космоснимке. Нажимаем на "display image preview" для отображения снимка.

Preview снимка

При увеличении масштаба мы видим: качество детализации низкое. Теперь нам необходимо задать параметры загрузки космоснимка. Карточка параметров загрузки должна выглядеть вот так (в нашем примере):

Параметры загрузки снимка (выбор каналов)

Нажимаем на "download images from list" (выбираем рабочий стол) и ждём загрузки. В зависимости от особенностей вашего компьютера и подключения к Интернету загрузка может занять разное (иногда значительное) время. Ход загрузки мы можем наблюдать в интерфейсе QGIS.

Ход загрузки снимка

Конец загрузки будет сопровождаться звуковым эффектом. Удаляем из QGIS слой космоснимка.

Нажимаем на иконку Landsat qgis scp 23.png, в открывшейся форме заходим на вкладку "Landsat". Жмём на кнопку "Select directory" и на рабочем столе ищем и открываем папку со снимком (ОК) – в форме откроются строчки с каналами. Далее ставим галочку в "Apply DOS1 atmospheric correction". Форма должна иметь следующий вид:

Заполненная карточка (вкладка) по снимку Landsat, preprocessing

Жмём на "perform conversion"; в папке со снимком создаём папку с названием "REF" (ok-ok). Ждём окончания процесса (звуковой сигнал).

RT-снимок после коррекции

В данном проекте выполнение атмосферной коррекции имеет характер проверки (демонстрационный характер). Было необходимым проверить работу данной функции плагина.

В QGIS отобразятся 7 каналов с префиксом "RT". Далее нам будет необходимо открыть заранее подготовленный shp-файл тренировочной территории и произвести прикрепление этого квадрата к снимку (clip).

Кнопкой Landsat qgis scp 26.png добавляем shp-файл (в текущем проекте этот файл назван "test_location").

Снимок + территория наблюдения (shp-файл)

В форме плагина Landsat qgis scp 23.png нажимаем на вкладку "Clip multiple rasters". Далее нажимаем на "refresh list" – "select all". Ставим галочку на "use shapefile for clipping", жмём "refresh list" - в строчке отобразится шейп-файл. Теперь нажимаем "Clip selected rasters" (на рабочем столе создаем папку "clip"; ок-ок) – звуковой сигнал. Полученный вид в QGIS:

Clip-изображение:снимок + территория наблюдения (шейп-файл)

Нажимаем на любой слой с префиксом "clip_RT", правой кнопкой выходим в свойства и нажимаем "увеличить до слоя". Таким образом, мы ограничиваем территорию исследования. Далее мы отключаем и удаляем все слои с префиксом "RT".

Следующим этапом мы создаем "band set", т.е. набор каналов. Нажимаем на иконку Landsat qgis scp 29.png (открывается форма) – нажимаем "select all", потом "add rasters to set". Справа будут кнопки со стрелочками (control bands) – ими можно передвигать порядок каналов. В строчке "quick wavelength settings" выбираем Landsat 8 Oli [bands 2, 3, 4, 5, 6, 7].

Функция band set

В плагине у нас теперь отобразился набор каналов, и в дальнейшем процессе в строчке RGB мы сможем составить свою комбинацию каналов для наилучшей визуализации объектов (ну или воспользоваться предложенными). Теперь, после настройки дополнительных параметров, мы можем продолжить классификацию. Иконкой Landsat qgis scp 26.png открываем shp-файл из папки ROI (из предыдущего раздела классификации) и загружаем регионы интереса. В разделе интерфейса плагина, отвечающем за регионы интереса, нажимаем на кнопку Landsat qgis scp 31.png выбираем файл. В ROI list отобразились записи. В разделе интерфейса плагина, отвечающем за сигнатуры, нажимаем "open", ищем папку из предыдущего раздела классификации (SIG) и из неё открываем XML-файл. В списке отобразятся сигнатуры. Теперь настроим цвета композита (в примере каналы 5-4-6). После окраски визуально определим травянистые сообщества и, выбрав оптимально отражающий объект (коэффициент захвата), так же, как в предыдущем разделе классификации, создадим и сохраним новый регион интереса. Важный момент: теперь к макроклассу Veg (vegetation) добавим новый ROI (grassland). В "MC ID" ставим "4" (в предыдущей части так мы назвали класс вегетации); в "MC Info" ставим "Veg"; в "C ID" ставим номер по порядку (в данном случае это номер 14, потому что ранее автор проводил несколько раз классификацию для закрепления навыка); в "C Info" вписываем название "grassland" и жмём "Save ROI".

Нажмём на строчку "grassland", далее на кнопку Landsat qgis scp 32.png. Отобразится спектральная кривая:

Кривая травы в графике

Проведя курсором по снимку, мы также сможем отметить некоторые закономерности: если выбрать все строки в листе сигнатур и нажать на кнопку Landsat qgis scp 32.png то мы получим спектральный график, который в дальнейшем можно использовать в математическом объяснении результатов.

ROI, представленные в форме графика

Следующим пунктом выделим дороги и добавим их к классу застройки "Built-up" (2), в "C ID" ставим номер по порядку - 15, в "C Info" вписываем название "road" и жмём "Save ROI". В листе ROI при нажатии "C ID" стрелочками можно поправить нумерацию.


Фрагменты дорожного полотна

Осталось финализировать классификацию (дополнительную). По желанию (и для поиска наилучшего отображения результата классификации) можно выбрать другой классификационный алгоритм и размер окна. Нажимаем +. В конце процесса нажимаем "perform classification", выбираем папку для сохранения. Данный способ (второй раздел) позволяет нам конкретизировать объекты городской застройки. В ходе данного проекта, когда требовалось провести анализ вегетационной составляющей территории, способ имел ведущее значение. Как отмечалось выше, элементы голой почвы, застройки и некоторые погрешности в определении класса были окрашены белым цветом.

Результат классификации
Полученное классифицированное изображение. Вариант с закраской белым цветом
Сравнение исходного и классифицированного снимка

[править] Выводы

Semi-Automatic Classification Plugin для QGIS успешно справился с поставленной задачей классификации космического снимка Landsat с целью выявления усыханий леса. Поэтому ее можно использовать в качестве свободной альтернативы платному специализированному ПО. Кроме того, одним из плюсов плагина является его тесная интерграция с QGIS, что облегчает визуализацию и анализ результатов классификации.

[править] Литература

1.http://semiautomaticclassificationmanual-v4.readthedocs.org/en/latest/Tutorials.html

2.Крылов А. М., Соболев А. А., Владимирова Н. А. Выявление очагов короеда-типографа в Московской области с использованием снимков Landsat //Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. – 2011. – №. 4. – С. 54-60

3.Крылов А.М., Владимирова Н.А., Малахова Е.Г. Использование свободных ГИС в системе дистанционного лесопатологического мониторинга // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной Вестник, №1 2012. С. 148-152

4.Крылов А.М., Владимирова Н.А. Дистанционный мониторинг состояния лесов по данным космической съемки // "ГЕОМАТИКА" №3(12), 2011 г. с. 53-57

Обсудить в форуме Комментариев — 25Редактировать в вики

Последнее обновление: 2016-06-25 19:30

Дата создания:
Автор(ы): Zubr


(Геокруг)

Если Вы обнаружили на сайте ошибку, выберите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter