Индексы

ГИС и ДЗЗ в Охране Природы, РПП и смежных науках (экологии, биологии и лесном деле)
Ответить
Дамира
Новоприбывший
Сообщения: 1
Зарегистрирован: 18 окт 2021, 01:52
Репутация: 0
Откуда: Алматы

Индексы

Сообщение Дамира » 18 окт 2021, 09:46

Добрый день! Подскажите пожалуйста, какой индекс лучше всего использовать для изучения изменения почвенной линии островов включая мели

_taras_
Активный участник
Сообщения: 185
Зарегистрирован: 28 июл 2018, 08:40
Репутация: 12
Откуда: Киев

Re: Индексы

Сообщение _taras_ » 18 окт 2021, 11:57

NDWI иногда лучший результат дает NDVI. Всё зависит от задач, гидрологических условий, состояния водной и вышей водной растительности.
В и-нете была статья как раз посвященная Вашему вопросу - Использование космических снимков для определения границ водоёмов и изучения процессов эвтрофикации.

gamm
Гуру
Сообщения: 4044
Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
Репутация: 1049
Ваше звание: программист
Откуда: Казань

Re: Индексы

Сообщение gamm » 18 окт 2021, 12:14

Лучше не индексы мутить, а настроить классификатор, он вам индекс и построит. Вода обычно отбивается нормально.

Аватара пользователя
Natalia Novoselova
Гуру
Сообщения: 3020
Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69
Ваше звание: Лиса
Откуда: **
Контактная информация:

Re: Индексы

Сообщение Natalia Novoselova » 27 апр 2022, 22:23

gamm писал(а):
18 окт 2021, 12:14
Лучше не индексы мутить, а настроить классификатор, он вам индекс и построит. Вода обычно отбивается нормально.
Интересен ваш ответ. Добрый день. Что он означает? Какой классификатор, как его настроить, чтобы он строил индексы?

Вот у меня, например, задача, научиться использовать снимки Sentinel2 (10 м) или Landsat8-9 (30м) для дешифрирования сильного техногенного загрязнений грунта, разреженного (пустынного) растительного покрова.
И думаю, что вот именно что-то такое и надо делать - строить новые индексы. Или искать их готовые в литературе по загрязнениям.

gamm
Гуру
Сообщения: 4044
Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
Репутация: 1049
Ваше звание: программист
Откуда: Казань

Re: Индексы

Сообщение gamm » 28 апр 2022, 09:14

все как обычно, набираем образцы для обучения, и обучаем нейронную сеть. Перед этим можно, используя статистиические методы (типа дискриминантного анализа) и методы машинного обучения (типа RandomForest) оценить полезность каналов и существующих индексов.

Аватара пользователя
Natalia Novoselova
Гуру
Сообщения: 3020
Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69
Ваше звание: Лиса
Откуда: **
Контактная информация:

Re: Индексы

Сообщение Natalia Novoselova » 28 апр 2022, 17:37

gamm писал(а):
28 апр 2022, 09:14
все как обычно, набираем образцы для обучения, и обучаем нейронную сеть. Перед этим можно, используя статистиические методы (типа дискриминантного анализа) и методы машинного обучения (типа RandomForest) оценить полезность каналов и существующих индексов.
Выглядит многообещающим методом! Может быть, вы могли бы посоветовать какие-то статьи, в которых выполняется подобная (моей) задача подобным методом? Чтобы увидеть общую схему и ее опробовать.

У меня именно есть образцы территории, по которым известно, что они загрязнены и примерно чем. Нужно, оценить окружающие территории методом анализа космоснимков, чтобы составить карту распространения и интенсивности данного типа загрязнений (причина загрязнений - минерия, техногенные аварии или выбросы, не считающиеся аварийными, также перенос ветром токсичной пыли с больших открытых хвостохранилищ).

Ivor
Завсегдатай
Сообщения: 345
Зарегистрирован: 11 дек 2006, 09:46
Репутация: 102
Откуда: Иркутск

Re: Индексы

Сообщение Ivor » 28 апр 2022, 18:19

Natalia Novoselova, вам, по хорошему, так же нужны образцы, про которые точно известно, что они не загрязнены

gamm
Гуру
Сообщения: 4044
Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
Репутация: 1049
Ваше звание: программист
Откуда: Казань

Re: Индексы

Сообщение gamm » 28 апр 2022, 20:54

если есть только положительные примеры, то вариантов тоже много, начиная от классического метода максимального правдоподобия, использования фона (как в MaxEnt), и заканчивая "наивным Байесом", когда строится много классов, и для каждого определяется вероятность наличия в нем пикселей целевого класса.

для начала можно взять тот же MaxEnt, или метод максимального правдоподобия, он практически везде есть.

Аватара пользователя
Natalia Novoselova
Гуру
Сообщения: 3020
Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69
Ваше звание: Лиса
Откуда: **
Контактная информация:

Re: Индексы

Сообщение Natalia Novoselova » 30 апр 2022, 07:09

Ivor писал(а):
28 апр 2022, 18:19
Natalia Novoselova, вам, по хорошему, так же нужны образцы, про которые точно известно, что они не загрязнены
Есть и такие задачи, т.е. когда даются образцы точно загрязненные и точно не загрязненные.

Есть задачи, когда затруднительно определить незагрязненные участки.

Аватара пользователя
Natalia Novoselova
Гуру
Сообщения: 3020
Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69
Ваше звание: Лиса
Откуда: **
Контактная информация:

Re: Индексы

Сообщение Natalia Novoselova » 30 апр 2022, 07:18

gamm писал(а):
28 апр 2022, 20:54
если есть только положительные примеры, то вариантов тоже много, начиная от классического метода максимального правдоподобия, использования фона (как в MaxEnt), и заканчивая "наивным Байесом", когда строится много классов, и для каждого определяется вероятность наличия в нем пикселей целевого класса.

для начала можно взять тот же MaxEnt, или метод максимального правдоподобия, он практически везде есть.
MaxEnt мне ищется вот про это https://wiki.gis-lab.info/w/%D0%9A%D1%8 ... %B2_MaxEnt
программы MaxEnt, предназначенной для моделирования географического распространения биологических видов методом максимальной энтропии.

Наверное, вы что-то другое имели в виду? Или именно это?

Ну, в целом стратегия такова - искать публикации в сфере "использования ДЗЗ для оценки загрязнения земной поверхности" и искать среди них методы, которые используют обучаемую классификацию, построение индексов и какую-то статистику для выбора лучших индексов.

Ответить

Вернуться в «Охрана природы»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 1 гость