ID космоснимка и назначение зоны (Landsat)

[Vedmed]

Вопрос новичка. Стоит задача отделить сухостепную и полупустынную зону от степной. Хотя бы приблизительно. Предполагаю, сделать это по густоте и цвету растительности. Какую для этого зону лучше использовать? Снимки Ландсата идут с такими обозначениями L5143025_02520100820_B20.TIF, цифра в конце меняется от 10 до 70. Правильно ли для оценки зеленой растительности использовать B20? Где-то читал, что для этого вторая зона используется из семи. Или я неправильно понимаю ситуацию?
Еще, есть старый снимок 1975 года, обозначение 154025_750614_02.tif, где в конце меняются цифры от 01 до 04. Это тоже самое или нечто другое? Если тоже, то эквивалентна ли 02 в конце B20?

[dime1]

это не цифры, это номера каналов
http://web.pdx.edu/~emch/ip1/bandcombinations.html
http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html

[Максим Дубинин]

По вашему вопросу, для начала, рекомендую почитать про сенсоры MSS, TM, ETM+ http://gis-lab.info/projects/ss/ss.html

[Vedmed]

это не цифры, это номера каналов
http://web.pdx.edu/~emch/ip1/bandcombinations.html
http://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html

Ага, значит по первому снимку это именно то, что я и думал. А по второму? 02, это B20? Т.е. второй канал? За ссылки спасибо.

[Максим Дубинин]

второй канал у одного сенсора не обязательно имеет тот же спектральный диапазон съемки, что канал у другого сенсора

[dime1]

Vedmed, я не спец в этом, но мне кажется вам нужно использовать NDVI - http://gis-lab.info/qa/ndvi.html
навскидку, вот как это делается в Erdass Imagine - http://www.youtube.com/watch?v=3KhUaIwr ... ure=g-vrec
Читайте по поводу сенсоров. Информация о спутнике и его сенсоре находиться в файле L********_***********_MTL.txt, который обычно находиться в папке с каналами. Его нужно открыть редактором WordPad.

[Vedmed]

Vedmed, я не спец в этом, но мне кажется вам нужно использовать NDVI

Насколько мне известно, NDVI не подходит для территорий с разреженной растительностью. В моем случае, либо она есть, но немного, либо отсутствует почти полностью.

С сенсорами, вроде, разобрался. У ландсата 7, диапазон 0,5-0,6 - 2-й канал, у ландсата 1-2 - 4-й.

[dime1]

А как Вы тогда предполагаете разграничивать природные зоны по густоте и цвету растительности?
Если придумаете/найдёте в сети как это делается, отпишитесь здесь, интересно.

[Михаил Жиленев]

Добрый день, Vedmed.
На мой взгляд, на настоящий момент обработка ДЗЗ так устроена, что, наряду с постановкой задачи не повредит указать какими средствами программными и иными, например методиками и подобными материалами располагаете для для ее решения. Это связано, в первую очередь с тем, что разное ПО, технологии их использования и дальнейшей обработки данных ДЗЗ до требуемого уровня постобработки, зачастую позволяют разные способы решения. Например, каждый из таких программных комплексов (ПК) как ENVI, PCI Geomatics, ERDAS IMAGINE и других платных, легальных (с технической поддержкой -можно позвонить или написать mail и получить консультацию) имеют в своем составе одинаковые или валидные (тысечеккратно отработанные, дающие устойчивый очень близко повторяющийся или одинаковый результат обработки) встроенные методы. Соответственно, по применению данных ПК для схожих задач можно в Internet и в библиотеках найти статьи, отчеты и т.д. и т.п. К сожалению, большинство из них написано на английском языке. Но, зачастую, они написаны вполне понятно и не на очень сложном языке. Когда я это обнаружил, то сделал перевод и обобщение подобных материалов с небольшой привязкой к ERDAS IMAGINE и ENVI. На PCI Geomatics мне времени не хватило (маловато было на тестирование), а с другим ПО я не работал. Соответственно, к тому, что Вам посоветовали dime1 Maxim Dubinin можете посмотреть мой перевод : http://geomatica.ru/pdf/2009_03/2009_03_008.pdf (в нем есть информация и об индексах), статью Черепанова, в которой он выводит свои нужные для задачи индексные оценки, да и почти весь №3 данного журнала за 2009 год. Еще в каком-то из номеров за 2010 или 2011 год (можно легко найти в электронном архиве данного журнала) была очень неплохая (именно по подходу к решению задачи) статья по применению немецкими специалистами данных ДЗЗ с RapidEye по обновлению карт дорожной сети.
Вообще данном журнале, на мой взгляд много именно практических рецептов.
С пожеланием дальнейших успехов

[Vedmed]

А как Вы тогда предполагаете разграничивать природные зоны по густоте и цвету растительности?
Если придумаете/найдёте в сети как это делается, отпишитесь здесь, интересно.

Да какой там, "придумате". Было бы чем думать .
По принципу есть/нет. Классификация снимка в Image Analisys в ArcView по максимально возможному количеству классов, преобразование полученной картинки в шейп и ручной отбор классов с растительностью.

2 Михаил Жиленев
Спасибо за статью, что-то похожее читал, но на английском с пониманием с пятого на десятое. Считаю что переводы, да и просто написание статей такого рода не просто нужно, а необходимо. Действительно, литературы на русском языке маловато.
По существу вопроса. Увы, но специализированных средств анализа космоснимков вроде ENVI или ERDAS, пока не имеем. Только ArcView 3 и QGIS.

[rhot]

По существу вопроса. Увы, но специализированных средств анализа космоснимков вроде ENVI или ERDAS, пока не имеем.

SAGA, GRASS имеют возможности для анализа космоснимков.

[Александр Мурый]

Увы, но специализированных средств анализа космоснимков вроде ENVI или ERDAS, пока не имеем. Только ArcView 3 и QGIS.

Изучайте открытые ГИС (ниже уже привели в пример GRASS и SAGA), там есть разнообразные классификации изображений. Можно посмотреть также в сторону OSSIM, OTB + Monteverdi.

[Vedmed]

Изучайте открытые ГИС (ниже уже привели в пример GRASS и SAGA), там есть разнообразные классификации изображений. Можно посмотреть также в сторону OSSIM, OTB + Monteverdi.

Не можете подкинуть линков на обучающие материалы по этим продуктам? Желательно бы на русском, но сойдут и на английском. Если попроще и с примерами, то вообще замечательно.