Форумы GIS-Lab.info

Здравствуйте!
Кто пользовался Monteverdi 1.6 (OTB) для SVM, как вы готовили эталонные вектора?
Там есть два пути:
1. через labeled image
2. через шейпы
Так воть: 1. labeled image приходится делать неудобным способом и во внешней среде.
2. если через шейп: то программа снимок для классификации загружает в файловой системе координат, а шейпы с эталонами в географической. Врезультате не получается сформировать эталонную выборку.
Вопрос:
Как бы сформировать labeled image с минимумом трудозатрат либо заставить монтеверди загрузить и снимок и шейп в нормальных координатах?

а перепроецировать снимок? не хотите?

Получается такая ерунда, что и снимок и шейп в одной системе координат.
И монтеверди их видит правильно.
Дальше, при подаче снимка в SVM, почему-то снимок оказывается в файловой системе координат, а шейп имеет правильную географическую). Врезультате - ерунда.
Можно конечно собирать эталоны в шейп с файловой системой координат. Но это не дело: карту время от времени нужно подложить или другой снимок.
*P.S. Ко мне лучше "на ты"

не сочти за рекламу, но вот в энви такой проблемы нет. Ща лично поставила классифицироваться, задумчиво, но идет

Пасиб. Я пробовала в енви: классификация у меня шла всю ночь и че-то ничего толком и не посчиталось.
Хотя может я что-то не так сделала.
По результатам напиши, пожалуйста, если получится путное

мне кажется, результат классификации от софта не зависит. раз фигня получилась, так оно в любой программе так
напишу. считает правда очень долго
предварительно (не лес 6 классов, болота, лес) - вполне прилично. завтра буду пытаться делить на классы лес

nadiopt писал(а):а перепроецировать снимок? не хотите?

у меня почему-то сложилось стойкое мнение, что пере проецирование снимка слегка убивает данные, необходимые для классификации. Лучше его лишний раз не трогать, а переводить в другую проекцию уже результаты классификации.

есть такое дело. или можно вектор с эталонами плющить.

Boris писал(а):

nadiopt писал(а):а перепроецировать снимок? не хотите?

у меня почему-то сложилось стойкое мнение, что пере проецирование снимка слегка убивает данные, необходимые для классификации. Лучше его лишний раз не трогать, а переводить в другую проекцию уже результаты классификации.

Так и есть, при перепроецировании и связанным с этим ресемплингом, данные искажаются. При Nearest neighbour – граница едет, при Bilineal и Coubic - вообще меняются значения.

Впринципе, у меня получилось сделать классификацию используя labaled image в качестве эталонов.
Вопрос, как бы это сделать поудобнее.
Я, наверное, попрошу блог, распишу там как я делала классификацию. Заодно и для себя разложу все по полочкам, и вопросы, непонятные мне, четко сформулирую. А-то обсуждение получается через чур абстрактное .

а может все прямо здесь? а то блог там- блог здесь. Лучше по рабоче-крестьянски - статейку на гис-лабе, ее обсуждение и правка по результатам.

Хе. До статейки оно пока не тянет.
Я тогда тут оформлю, правда не раньше среды.

Меня не съел крокодил, честно-честно.
Просто оформить, как оказалось, нужно время. А оно, куда-то делось.
Надеюсь закончить в ближайшее время

jdem. a ya postaraus sdelat statiu po rezultatam klassifikazii v envi

[Сообщение с мобильного устройства]

поставил Monteverdi под Ubuntu 10.10 ничего не работает даже меню не открывается.

На работе ставили под какую-то линукс систему и она работала. В понедельник спрошу под какую.