Отделить лес на снимках высокого разрешения

[gamm]

коллеги! Как можно отделить лес от травы (полян) на снимках высокого разрешения (GE, WV, QB,...), если NDVI одинаковый? есть ли другие индексы, которые помогают это делать? на высоком разрешении, в отличие от Landsat, мешает именно высокое разрешение.

[ericsson]

Дык если разрешение избыточно - что мешает получить меньшее каким угодно доступным методом?
Дело-то не только в разрешении, еще в наборе каналов, которые позволяют все это различать.

[gimran]

gamm, термальный канал там есть?
Если есть — напишу способ, пиши в личку.

[gamm]

Дык если разрешение избыточно - что мешает получить меньшее каким угодно доступным методом?

gamm, термальный канал там есть?

мешает желание сохранить разрешение. Термального канала нет, стандартный набор - видимые+NIR.

Пока единственный метод, который приходит в голову - измерять дисперсию (или вариограмму) в локальном окне, трава однородна (сильная автокорреляция, низкая дисперсия), деревья - нет. Хлопцы из DG придумали интересный способ использования вложенных бинарных масок (по порогу, с последующим вычислением статистик), реализации кроме как у них пока не видел.

Но все это - на панхроме, хочется использовать и спектральные каналы.

[gimran]

Вообще есть маски леса, которые американцы делали с ландстата, но там разрешение иное.
Вообще анаглиф (стереопару) и очки используют.... Теоретически можно вывести формулу и с двух изображений как-то вычислять... Вообще с Ракурсом поговорите, может дадут учебную версию и снимки?

[andreygeo]

Вообще анаглиф (стереопару) и очки используют.... Теоретически можно вывести формулу и с двух изображений как-то вычислять... Вообще с Ракурсом поговорите, может дадут учебную версию и снимки?

В случае стерео да, можно. Рослесинфорг питерский этим плотненько занимается на PHOTOMOD. Мы спец модуль написали даже под это. Сейчас фаза активного тестирования.

Но вот может быть тут пара слайдов будет полезна: презентации 13-й конференции "От снимка к карте"
Искать надо презентацию Джиовани Маркизио, директор по научно-исследовательским работам, DigitalGlobe, США. В презентации есть что-то связанное с распознаванием растительности именно по мультиспектру. Может быть по ключевым словам и литературу/публикации найти можно будет. Хотя эти товарищи хитрые, до конца они никогда ничего не расскажут. Скоро будут видео докладов конференции, он отвечал на вопросы лесников и вроде как именно в этом аспекте.

[gimran]

andreygeo, про распознавание растительности по мультиспектру у меня дома две книжки Сухих лежат и книжка еще одного автора (фамилию забыл), выклянчил у директора почитать и отсканировать.

[gimran]

А само стерео можно с накладывающихся снимков или с разновременных снимков одного и того же спутника.

[andreygeo]

andreygeo, про распознавание растительности по мультиспектру у меня дома две книжки Сухих лежат и книжка еще одного автора (фамилию забыл), выклянчил у директора почитать и отсканировать.

на основе VHR данных и при условии одинакового NDVI?

[ErlonNor]

Весьма ценная штука

[gamm]

Вообще есть маски леса, которые американцы делали с ландстата, но там разрешение иное.
Вообще анаглиф (стереопару) и очки используют.... Теоретически можно вывести формулу и с двух изображений как-то вычислять... Вообще с Ракурсом поговорите, может дадут учебную версию и снимки?

не, это все не о том, да и стереопар нету. Нужно именно спектральное что-то, на высоком разрешении. Там текстура лезет, на нее все и переключаются. А она нестабильна, к сожалению, для природных объектов.

[gamm]

Искать надо презентацию Джиовани Маркизио

спасибо, погляжу. Интересно будет и дискуссию посмотреть.

[gimran]

на основе VHR данных и при условии одинакового NDVI?

Книжки 65-80 годов, не знали тогда об NDVI

[nadiopt]

Гамм, а по текстурным признакам?
написала и посмотрела, уже есть в обсуждении...
вообще в голову приходит, что у травы и леса разная влажность, нужен индекс, учитывающий влажность, вроде Гимран такой считал по Ландсату...

[Дмитрий Барышников]

Не проще вручную отрисовать? Пример ОСМ показывает очень неплохие результаты.