Форумы GIS-Lab.info

Скажите пожалуйста какой программой лучше в автоматическом и/или ручном режиме обработать landsat для получения вектора с данными о типе растительности и почвах, для определения типов среды обитания животных?

Какие именно виды "обработки" вы собираетесь применять? Неконтролируемые классификации / классификации с обучением / индексы считать какие-то? Какие программы для работы с данными ДЗЗ у вас есть и работали ли вы уже с ними?

Иван_2013 писал(а):Скажите пожалуйста какой программой лучше в автоматическом и/или ручном режиме обработать landsat для получения вектора с данными о типе растительности и почвах, для определения типов среды обитания животных?

лучше в ручном. Особенно хороший результат получится, если вы предварительно окончите кафедру географии почв МГУ (или подобную).

На гислабе есть слои с типами почв. Лучше их обработать.
Замечу, что часть животных живут в лесу. Чтобы узнать о типе растительности и почвы лучше всего взять повыдельный план и таксационное описание с типом леса, который определяет тип живого напочвенного покрова, как раз и являющегося кормовой базой и естественной средой обитания живых организмов.
При этом Вы определите лишь условия на основе архивных данных, но никак не современное состояние данных участков. То есть оптимально: берете векторный слой поввдельный, подгружаете атрибутивную таблицу, выделяете ("стратифицируете") по типу леса и иным параметрам однородные на Ваш взгляд участки и на основе этого составляете карту. Затем по космоснимку или данным лесопатологических обследований (лучше и то и то) актуализируете + убираете вырубленные участки (если есть данные о хвойных посадках - смело заносите в кормовую базу лося).
Затем - на основе страт выборочно обследуете участки, входящие в страту, затем интерполируя выборочно обследованные участки на всю страту.
Так оно вернее будет и научнее, уж поверьте.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

Ну и почитайте биологические основы охотничего хозяйства в лесах и биологию зверей для выбора корректных параметров для стратификации и построяния гипотезы, которая ляжет в основу исследования.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

Иван_2013 писал(а):Скажите пожалуйста какой программой лучше в автоматическом и/или ручном режиме обработать landsat для получения вектора с данными о типе растительности и почвах, для определения типов среды обитания животных?

Имея некоторый опыт работы в данной тематике , осмелюсь дать пару советов.

Программное обеспечение в данном вопросе не первично, а находится примерно на 5-м месте, о чем здесь коллеги уже сказали.

1. Нужно четко сформулировать задачи (если они еще не сформулированы в техническом задании или научным руководителем). На этой стадии мудрый руководитель смотрит, что в этой области уже сделано. Нужно читать научные статьи и прикидывать, какие методики по силам вашему коллективу. Заранее скажу, что многие алгоритмы заложены как в свободном ПО, так и в проприетарном, по этому исходить нужно скорее из опыта работы в том или ином ПО или конкретных алгоритмов, которые вам понадобятся. Весьма желателен опыт программирования хотя бы на высокоуровневом языке для большей гибкости.
2. Нужно оценить, какими данными о почвах, растительности и животных вы располагаете. В современных российских реалиях, скорее всего, вам понадобится дополнительный сбор данных в поле - т.е. проведение экспедиций. (Потому что, если данные и есть, то привязка их не удовлетворительна и, следовательно, эти данные сложно использовать в моделировании с использованием ДДЗ).
3. У вас прозвучали и почвы, и растительность, и местообитания животных... Ни один уважающий себя специалист (полевой биолог или эколог) единолично не возьмется за такой труд. Т.е. нужно собрать команду из почвоведа, ботаника и зоолога (лучше в 2-х кратной повторности, причем учитывая, что среди зоологов, есть, орнитологи, энтомологи, териологи и, например, териолог, скорее всего, не соберет качественных данных о птицах). Ну и конечно в этой компании, в том числе в экспедиции должен быть спец по дистанционному зондированию.
4. Перед тем, как отправлять всю эту шайку в поле, им нужно дать четкий инструктаж, как правильно собирать данные с учетом того, что они будут экстраполироваться по космической съемке Landsat. Данные должны быть собраны в достаточной повторности, все данные должны быть точно привязаны. Весьма желательно перед выездом в поле разработать первичную систему местообитаний в пределах которых набирать статистику по наличию/отсутствию, численности и др. параметрам биоразнообразия. В ходе полевых работ эта первичная система местообитаний будет уточняться и, в конце концов, станет легендой карты местообитаний. Спец по дистанционному зондированию, консультируясь с полевыми биологами и опираясь на предложенную ими систему местообитаний учится в поле различать оные местообитания и выявляет их дешифровочные признаки.
5. Обработка данных. Вот тут только встает вопрос о ПО. Из своего опыта. Начинал я как полевой биолог (ботаник) и не зная ни о каких ГИС, первый свой Landsat, который был распечатан на бумаге, я дешифрировал в поле с помощью карандаша. Потом были ArcView, ArcGIS, ERDAS (купленные на рынке в виде диска за 100 р. "Лучшие ГИС 2005"). В 2008 году я узнал о том, что существует свободное ПО и, поскольку, организация не располагала деньгами на закупку ПО, я принял решение переучиться на свободные аналоги. Потратив год на переучивание, я спустя 5 лет, осознаю, что это было одно из самых удачных вложений времени в свое образование, потому как имея весь необходимый комплект ПО у себя на компе, я получал поддержку разработчиков, учился и учил варясь в ноосфере таких же как я. И карандаш и ArcGIS и GRASS так или иначе помогали решать поставленные задачи. Но действительная мощь компьютера я ощутил, когда написал первые строки своего кода на Python и R, которые начал осваивать одновременно. Теперь, читая учебник или научную статью, мне уже не нужно было думать "А есть ли такая кнопка в известном мне ПО, чтобы реализовать найденный алгоритм?". С помощью весьма посредственных навыков программирования (и такого же посредственного знания английского) можно достаточно быстро решать задачи, которые казались немыслимыми в бытность "кнопочного мышления".

На уровне ландшафтов и регионов полевая стадия не нужна, достаточно правильно дешифрировать снимки Landsat.

Автор, видимо, хочет сначала созадть карту растительности, а потом по ней произвести карту потенциальных местообитаний.

Задавая свой вопрос я всего навсего хотел узнать кто какое ПО использует? Как реализовывает подобные задачи?

лучше в ручном. Особенно хороший результат получится, если вы предварительно окончите кафедру географии почв МГУ (или подобную)

Не поверите но именно ручной метод я и использую, Конечно кафедру почв не оканчивал, но географическое образование имею.

Замечу, что часть животных живут в лесу. Чтобы узнать о типе растительности и почвы лучше всего взять повыдельный план и таксационное описание с типом леса, который определяет тип живого напочвенного покрова, как раз и являющегося кормовой базой и естественной средой обитания живых организмов.

А если повыдельного плана лесов нет или они очень стары и находятся в непотребном состоянии?...

Так же цифруя в ручном виде очень легко отделить Леса от лугов и пашень, но очень сложно по космоснимку понять какой лиственный или хвойный, даже если посмотреть по картам генштаба то не всегда есть описание.
Да и в ручном режиме очень много времени уходит на определение всех тонкостей хорошо когда территория 30000 ГА., но когда территория 10000000ГА тогда затраты труда и времени колосальные!

Имея некоторый опыт работы в данной тематике , осмелюсь дать пару советов.

Программное обеспечение в данном вопросе не первично, а находится примерно на 5-м месте, о чем здесь коллеги уже сказали.

Вопрос о ПО после того как задача ясна я бы поставил на ПЕРВОЕ место!, так как финансирование на ПО есть не у всех и не всегда, а результат который необходимо получить подсильны не всем ГИС и ДЗЗ программам.
Как уже сказал ранее цифрую в ручном режиме использую Arc Gis, конечно дороговато для банальной векторизации, но тем не менее...
Все пункты которые предложил bolotoved имеют место быть, но давайте разберем по порядку:
1. Задачи сформированы изначально нужно получить картинку с элементами среды обитания животных по результам ДЗЗ. Читая научные статьи можно узнать много нового и интересного, но у каждого человека свои методики, свое ПО, и свои задачи, изучая которые не всегда понятно что и как реализовано, и нужно не забывать, что каждый случай индивидуален!
2. и 3. Данные это космоснимки, карты Генштаба и знания которые можно подчеркнуть из уже имеющегося картографического материала, собирать экспедиции считаю нецелесообразным, так как весь штат сотрудников и советников нужно не только прокормить, но так же транспортировать на место, обеспечить оборудованием и т.д. и т.п., а это уже получится целое НИИ.
4. Зачем специалистам инструктаж, специалисты и берутся на работу для того, что бы у них получать нужные данные, а не обучать их.
5. Дешефрировать космоснимки в поле имея площадь в 10000000 ГА считаю нерациональным.
ДЗЗ и ГИС придуманы для облечения сбора и вывода полученных данных без выездов на местность, разные спектры снимков позволяют выявить разный тип растительности.

На уровне ландшафтов и регионов полевая стадия не нужна, достаточно правильно дешифрировать снимки Landsat
Автор, видимо, хочет сначала созадть карту растительности, а потом по ней произвести карту потенциальных местообитаний.

5+

В своем сообщении мне хотелось просто узнать Какое ПО кто использует для решения подобных задач, какие методы, какие данные берете, какие есть методы для автомазированного способа получения данных, может кто какой статьей поделиться
как для примера предложу отличную статейку которую прочел в журнале Геоматика geomatica.ru/pdf/2013_01/2013_01_53-62.pdf

Данное сообщение прошу не считать личной критикой кого либо. И по возможности прошу Вас поделиться опытом!

Иван_2013 писал(а):Задавая свой вопрос я всего навсего хотел узнать кто какое ПО использует? Как реализовывает подобные задачи?

у вас типичная (для людей, не владеющих материалом), ошибка - вы считаете, что работу выполняет ПО; отсюда же слова про "картинку: "Задачи сформированы изначально: нужно получить картинку с элементами среды обитания животных по результам ДЗЗ".

Если вы получите хотя-бы основы профильного образования, то вам многое станет понятнее, в частности то, что раскрашенные "мурзилки" и характеристики биотопа - немного разные вещи ...

P.S. а вот это просто шедевр:

5. Дешефрировать космоснимки в поле имея площадь в 10000000 ГА считаю нерациональным.
ДЗЗ и ГИС придуманы для облечения сбора и вывода полученных данных без выездов на местность, разные спектры снимков позволяют выявить разный тип растительности.

это на втором месте после чиновника, который на совещании в Роскосмосе требовал, чтобы спутник летал только над территорией России ...

1) Хвойные от лиственных по зимним снимкам.
2) остальные породы - снимки за июнь-август
Из бесплатного ПО qgis с плагином semi automatic classification для контролируемого дешифрирования (нужны эталоны).
Маску леса с global forest change.

Актуальность данных лесных зависит от региона и тд, конечно же. Данные в научных целях в лесничествах, филиалах Рослесинфорга и Рослесозащиты запросите, может дадут.

ДЗЗ и ГИС придуманы для облечения сбора и вывода полученных данных без выездов на местность, разные спектры снимков позволяют выявить разный тип растительности.

А вот за это "двойку" можно ставить, оно для СОКРАЩЕНИЯ работ на местности, их оптимизации при планировании работ, а не для их отмены, потому что достоверность снижается без наземных работ, а многие породы деревьев имеют ИДЕНТИЧНЫЕ/близкие спектральные характеристики (даже в упомянутые мною выше периоды), без сверхвысокого разрешения (тень, форма кроны хотя бы) или работе на местности достоверно породу не выявите.
На топокартах ("генштабе") леса вычерчены с лесных карт, а давность топокарт огромна + использованы тоже не сверхактуальные лесные карты при их создании.

Главный "шедевр" - человек хочет "дешифрировать почву" на основе статьи про дешифрирование групп лесной растительности, отрицая наземную проверку (!) результатов дешифрирования с использованием материалов дист.зондирования! Прекрасно.
Видимо Иван не изучал основы дешифрирования, зато ООО "Рога и копыта" получило заказ на дешифрирование 10000000 га, а потом "экстренно" решило узнать как дешифрировать.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

Еще "шедевр": "Зачем специалистам инструктаж, специалисты и берутся на работу для того, что бы у них получать нужные данные, а не обучать их" - к сведению Ивана, каждый полевой сезон (каждый год) и полевики, и дешифровщики должны проходить заново инструктаж, проходить стадию дешифрирования наземно+дистанционно и получать допуск (по разумным правилам, введенных еще в СССР).
А тут, видимо, человек получил корочку и самонадеянно думает, что может без опыта наземных работ отдешифрировать незнакомый ему участок. Вы, пардон, как отличите хотя бы преобладание хвойных над лиственными? Можете перевести 4Е6Б+Д на русский и сказать, что это такое? Простейший вопрос.

Предлагаю закрыть тему, поскольку "гуру всегда прав": gis-lab.info/forum/viewtopic.php?f=48&t=13179
Раз уж человек за год основал фирму, пару дней как научился скачивать космоснимки, а сегодня уже "100500 га" дешифрирует на коммерческой основе без наземных работ, "но у каждого человека свои методики, свое ПО, и свои задачи, изучая которые не всегда понятно что и как реализовано, и нужно не забывать, что каждый случай индивидуален!".
"У каждого своя шизофрения", как говорится, и, видимо, "свое географическое образование", раз учиться не хотим, но считаем, что "НИИ содержать дорого, а нужны бесплатные советники на форуме", при этом не зная как отличить хвойные от лиственных (светлохвойные и темнохвойные, видимо, только с помощью стеклянного шара определяются, или по кофеной гуще), заодно обвиняя в "непрофессионализме" "неучей-советников"

В свою очередь, предлагаю не горячиться, а просто помочь человеку советом.
В правилах форума вообще-то есть такой пункт:

1.2 Удаляются или редактируются записи
1.2.1 Сообщения, содержащие: ненормативную лексику, оскорбления, переходы на личности (то же для аватар и ников), оценку умственных способностей, грамотности, состоятельности как специалиста,

Так что давайте не будем нарушать правила и заодно не будем флудить.

Прошу прощения, помощь оказал выше, просто пытаюсь объяснить человеку, что следует внимательно прочитать рекомендации, тематическую литературу по дешифрированию и прочему.
Нам сейчас спор, а потом на основе этой дешифровки может пострадать животный мир на "10 000 000 га", что, согласитесь, обязывает объяснить человеку, что к своей работе нужно подходить ответственно.
Мы вот, к примеру, как-то за неделю полевых работ провели полную инвентаризацию лесополос наземно с определением состояния полос огромным числом специалистов, а снимки использовали лишь для перепроверки определения координат при отрисовке карты района (площадь не очень большая и бюджет в тысяч в 15-20 рублей, но зато колоссальные трудозатраты и ответственность - данные необходимы были для проведения санитарных мероприятий и лесовосстановления для защиты населенных пунктов и сельхозземель), а тут - многомиллионные по площади работы без соответствующих знаний, без желания перепроверки наземно хотя бы выборочно.
Каждый специалист должен хоть какую-то этику иметь хотя бы в смысле ответственности перед людьми и поколениями, иначе будет как с осушением болот в Подмосковье, несвоевременным проведением СОМ московскими лесными властями и вспышкой короеда - и как следствие громадного очага и пожара.
А тут - охотничьи угодья, которые могут привести к экологической катастрофе, которая может привести к уничтожению ареала распространения животных неумелой работой.
Просто одно дело научный эксперимент или студенческая работа, а другое - реальная коммерческая работа, которую собираются внедрить после исполнения. Причем за некачественную работу могут и штраф "впаять" ивплоть до уголовной ответственности привлечь. Поэтому прошу Ивана обдумать свои знания и умения, поэкспериментировать на пробных участках с наземной проверкой, узнать степень достоверности, а после за "10 000 000 га" браться.
[ Сообщение с мобильного устройства ]