Форумы GIS-Lab.info

Приветствую всех!
У меня имеется несколько одноканальных растров (рассчитанные уровни прироста, сезонности, NDVI, VCI, высоты над уровнем моря). Используя инструмент САГИ создал новый растр (кластеры) и таблицу результатов.
Теперь как проверить точность проведенной классификации?
r. kappa, Semi-Automatic модули требуют одного, но мультиспектрального изображения, но в лоб (создать виртуальный растр) не получается.
И второй вопрос. Как проследить пространственную динамику изменения групп кластеров во времени? Изменение площадей и др. характеристик описать можно, а изменение пространственного положения плотности и т.п. затык.

k-means кластеры и точность - оксюморон (точность это про lvq). Попробуйте описать, что сделано, и чего от сделанного требуется

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 15:29Попробуйте описать, что сделано, и чего от сделанного требуется

Спасибо за ответы!
Имеются карты NDVI, VCI, сезонности, ежемесячного прироста для трех типов растительности (водная, луговая и древесная) водохранилища за вегетационный период.
По каждому типу растительности сделан обзор (площади, среднее и т.п.). Сравнение типов растительности по индексам показало их близость. (что вообщем-то и понятно). Несколько различаются водная и древесная.
Теперь хочется дать некую интегральную оценку динамики всех перечисленных индексов по типам растительности.

откуда взялись типы растительности, и где среди перечисленного k-means? Что такое интегральная динамика (устойчивый набор значений индексов и переход территории от набора к набору?). Сколько есть данных во временном ряду? Детальность (по времени), наличие повторов (многолетние наблюдения)?

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 17:10откуда взялись типы растительности, и где среди перечисленного k-means?

Снимки за один вегетационный период. С марта (чистая вода без растительности) по середину октября (позднее все в облаках).
Используя мартовские снимки, по водному индексу разделили землю и воду. Т.е. сделал маску для разела.
На майских снимках была отчетливо видна выделена именно древесная растительность.
Таким образом получил три набора по типам растительности.
Затем считал индексы по месяцам и типам растительности.
k-means хотел использовать как один из вариантов обобщения.

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 17:10Что такое интегральная динамика (устойчивый набор значений индексов и переход территории от набора к набору

В этом-то и затык.. Я предполагал, что будут какие-то статистически значимые отличия в индексах... По факту более-мене отличаются водная и древесная...

Попробуем как-то формализовать ...
1. Имеется некоторое количество снимков за один сезон. Сколько? Ответа нет ...
2. По снимкам выделено 3 класса landcover
3. По снимкам построены временные ряды индексов
4. Можно сравнивать ряды индексов для разных классов, можно сравнивать значения индексов разных классов на одну дату, и оценивать статистическую значимость различий. Осталось понять, зачем, чего хотим-то?

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 19:29Сколько? Ответа нет ...

Я же написал апрель-окрятбрь т.е. 7 групп снимков.

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 19:29Можно сравнивать ряды индексов для разных классов, можно сравнивать значения индексов разных классов на одну дату, и оценивать статистическую значимость различий.

Исходя из знакомств с литературными источниками и для моих целей вполне достаточно дать то, что Вы перечислили.

gamm писал(а): ↑03 апр 2021, 19:29Осталось понять, зачем, чего хотим-то?

Не являясь спецом в оценке такого рода данных, спрашиваю у спецов, что еще можно вытащить?

_taras_ писал(а): ↑03 апр 2021, 19:53 что еще можно вытащить?

Похоже, никаких реальных задач нет, чем помочь не знаю.