Форумы GIS-Lab.info

Как в ENVI от карты температур, сделанной по снимку, перейти к карте с классами ее диапазонов?

1. При конвертировании в ENVI снимка Landsat5 в значения температуры по приведенному описанию (за два шага):
1) convert the digital number (DN) of pixel to radiance values
2) convert radiance to temperature

получается карта в серо-белой раскраске, для каждого пикселя которой отображается параметр “DATA” равный температуре в градусах Кельвина (или градусах Цельсия после операции в BandMath по вычитанию из DATA 273.15).


2. И следующим шагом желательно весь диапазон температур разделить на 5-7 классов, задать каждому свой цвет и вывести легенду – какому классу соответствует какой диапазон температур.


Вопрос в следующем. Правильно ли эту задачу решать через “Classification” – “Unsupervised Classification” или “Supervised Classification”?


Пробуя, я провела "Classification – Unsupervised Classification – K-means" конечного файла указанной выше операции. При этом программа разделила весь диапазон (так думаю, что значений температур) на 5 классов. При связывании дисплеев (карты, где для каждого пикселя отображается значение температуры в градусах и карты, где для каждого пикселя отображается номер класса) в одном окне "Cursor Location\Value" отображается смена и температуры, и классов (от 1 до 5). То есть так можно предположить, что классы второй карты действительно меняются в соответствии с изменением значений температуры на первой.

Но при этом я не знаю как (и возможно ли вообще) – вытащить диапазон значений температуры, которая программа присвоила каждому классу?

То есть, повторюсь, конечной целью хотелось бы иметь цветную карту с выделенными 5-7 цветными классами и легендой, где для каждого цвета указан диапазон температур, ему соответствующий.
Желтый = 10-15 градусов
Голубой 15,1- 20 градусов, etc
Как-то так.

Может быть, я не правильно понимаю суть процесса Классификации? Можно ли как-то решить эту задачу – этим способом или другим? (только в ENVI или при переходе для этого в ArcGis, пытаюсь найти любые варианты решения)


Например в этом пособии по процессу создания карты в ENVI:
http://www.exelisvis.com/portals/0/tuto ... sition.pdf

на с. 11 приводится описание опции “Color Ramp Annotation”, которое дает почти такую легенду, которую мне и надо. Но как к этому перейти от полученной выше карты температуры в серо-белой раскраске? После проведения классификации (описанным выше способом) опция Color Ramp Annotation не доступна.

Natalia писал(а):То есть, повторюсь, конечной целью хотелось бы иметь цветную карту с выделенными 5-7 цветными классами и легендой, где для каждого цвета указан диапазон температур, ему соответствующий.
Желтый = 10-15 градусов
Голубой 15,1- 20 градусов, etc
Как-то так.

Тогда такой порядок действий:
Из окна где открыт растр с температурой Tools->Color Mapping ->Density Slice.
Выставляете в окне Density Slice нужные Вам диапазоны/цвета. И из этого же окна File->Output Ranges to Class Image..
Открываете в новом окне Image то, что у Вас получилось.
Далее можно построить Quick Map и в него поместить легенду или сразу поместить легенду прямо на изображение - из окна Image: Overlay->Annotation, в окне Annotation выбираете Object-> Map Key и Edit Map Key Items..., указываете окно в котором будете помещать легенду и левой кнопкой мыши помещаете в нужное место.

а ещё можно изотермы построить
окно в котором открыт растр->overlay->contour lines->выбор слоя->задаёте значения температур по которым будут строиться изотермы

Большое спасибо, буду пробовать!
Построение изотерм - было бы еще одним вопросом Спасибо!

Данная задача на данном уровне решена, всё получилось, спасибо! Буду двигаться дальше ))

Но на следующим уровнем, думаю, нужно будет оценить точность построения таких карт ... то есть величину ошибки, даваемую разными методами, методы ее минимизирования и пр. То есть понять - насколько всё же близко к действительности получается строить карту температур по снимку.

Будет интересно почитать.

Natalia писал(а): Но на следующим уровнем, думаю, нужно будет оценить точность построения таких карт ... то есть величину ошибки, даваемую разными методами, методы ее минимизирования и пр. То есть понять - насколько всё же близко к действительности получается строить карту температур по снимку.

а характер самих данных какой? это ряды данных или отдельные измерения, площадные измерения или точечные, какие используются сенсоры?

Pilot писал(а):

Natalia писал(а): Но на следующим уровнем, думаю, нужно будет оценить точность построения таких карт ... то есть величину ошибки, даваемую разными методами, методы ее минимизирования и пр. То есть понять - насколько всё же близко к действительности получается строить карту температур по снимку.

а характер самих данных какой? это ряды данных или отдельные измерения, площадные измерения или точечные, какие используются сенсоры?

Я говорю об оценке точности карты температур, сделанной из распространяемых для общего пользования снимков Landsat5 (за 2011 г.), а также ASTER (за 2011) и, возможно, Landsat8, - как понимаю эти 3 типа снимков - имеют наибольшее из существующего разрешение в thermal band - 120м, 90 м и 100 м соответственно. Уже сейчас вижу, что существуют разные способы "вытащить" данные температуры из этих снимков и сделать, таким образом, температурные карты. Но во всех описаниях (тех, которые я увидела здесь или в найденных пособиях в Интернете по ENVI, ASTER и Landsat), я пока не встретила оценки ошибки, то есть оценки точности карты.

Может быть, это есть в хелпе ENVI, детально этим вопросом я еще не занималась. Поскольку пока поставила цель - просто научиться это делать способами, которыми пользуются другие. А потом уже - попробовать.. их сравнить, оценить точность (в т.ч. чтобы представить в работе, если потребуется) и выбрать что-то более подходящее для моей задачи.

Ну точность зависит от кучи условий. Поиск в помощь - estimation of land surface temperature using thermal images.

alexandr cherepanov писал(а):Ну точность зависит от кучи условий. Поиск в помощь - estimation of land surface temperature using thermal images.

Спасибо! Это даст мне с чего начать. Также собираюсь взять в университете курс по Remote Sensing и GIS (если возьмут на него, конечно), буду и с той стороны подходить. Хоть, предполагаю, это будет нелегко для меня еще и по причине языка преподавания - португальским владею еще плохо
А тут сразу два объекта незнания - язык и сам предмет изучения..

kog9 писал(а):Будет интересно почитать.

Если будут интересные вещи в этом плане - я опишу это в отдельной теме.

если верить разным умным дяденькам, то цифирки, которые показывает тепловой канал, имеют к собственно температуре земной поверхности (верхнего слоя почвы) весьма косвенное отношение, см. например первое, что выдал гугля. Там есть насчет точности, в лучшем случае объяснили 80% дисперсии, ошибка до 6 градусов Цельсия. Так что красивые картинки нарисовать можно, народу понравится. Только работать с этими цифирками нужно с осторожностью.