Форумы GIS-Lab.info

здравствуйте.

у меня стоит задача определения подсолнечника (по тестовым участкам) с использованием космических снимков RapidEye. Необходимо прогнозировать урожайность культуры.

На ряду с этим возникает несколько вопросов. Как это можно осуществить на практике, может есть какие то методики прогноза урожайности культуры по космическим снимкам? или по анализу спекральных кривых космоснимков на основе тестовых участков? какой набор каналов для этого необходим и алгоритмы их обработки?

очень жду ваших ответов!!! заранее спасибо

В первом приближении биомасса пропорциональна NDVI (5-3/(5+3), для рапид ая кажется так), проще всего попробовать посчитать регрессию с ним. Но в РапидАй специально для продуктивности и состояния растительности добавили "красный край"(4), но как его использовать никто не говорит. Я бы попробовал насчитать разных индексов по образу NDVI, а потом погонять множественную регрессию: какие индексы покажут меньшую ошибку.

скажем так, просчитать различные индексы по образу NDVI я еще смогу, а вот что такое множественная регрессия я не совсем понимаю, и как определить ошибки индексов. не могли бы Вы рассказать поконкретней???

Я делаю так:
- вытаскиваю значения каналов стопки снимков в точках эталонах (можно http://gis-lab.info/qa/extract-values-rasters.html
можно http://gis-lab.info/qa/extract-values-grids.html
можно Erdas
я вытаскивал последний раз GRASS)
- совмещаю их в Excel c наземными значениями, выбраковываю лишнее
- считаю все возможные разницы, индексы в Excel
- закидываю таблицу из Excel в Statistica 6.0 (у нас лицензия, ни и так найти можно)
- там есть в меню анализ есть и множественная регрессия (для неприрывных значений - урожайность например) и дискриминантный анализ (для дискретных например разные культуры).
- полезно там же построить график размаха значений каналов по группам культур или по урожайности чтобы визуально посмотреть какие каналы лучше работают.

Матерые профессионалы закидают сейчас меня тухлыми помидорами и скажут что нужно делать все скриптом R как например здесь http://gis-lab.info/qa/regress-r.html или в Grass, но мне кажется что со Statistica разобраться проще и там все нагляднее. Но это все вопрос вкуса.
P. S. если не закидают могу попробовать описать подробнее с картинками

не важно где делаете регрессию, если удобнее в Статистике - дело ваше, статьи нужны про все что можно использовать для анализа.

спасибо за исчерпывающую информацию. Мне очень сложно все это понять с первого раза, так как я новичок в этом деле. Вы оговорились, что сможете описать подробнее с картинками. Буду очень признательна, если Вы все таки это сделаете)

Добрый вечер, а какие снимки вы заказывали? На сколько я знаю у RapidEye несколько продуктов для сельского хозяйства. В этом году занимаемся прогнозирование урожайности по "Картам проективного покрытия". Но только на зерновых культурах.

здравствуйте, извините за задержку с ответом. мы заказывали RapidEye в стандартной поставке уровня 1В. для меня такая задача определения урожайности вообще в новинку, так что буду рада если поделитесь какими-то наработанными методиками прогнозирования урожайности хотя бы зерновых культур))). может быть нам это поможет.

Если у меня будут какие-то полезные результаты, выложу здесь)

kryl писал(а):Матерые профессионалы закидают сейчас меня тухлыми помидорами и скажут что нужно делать все скриптом R как например здесь http://gis-lab.info/qa/regress-r.html или в Grass, но мне кажется что со Statistica разобраться проще и там все нагляднее. Но это все вопрос вкуса.
P. S. если не закидают могу попробовать описать подробнее с картинками

Для любителей кнопочного интерфейса типа Statistica есть надстройка для R - R Studio ссылка, и она бесплатная.

Преимущество R в том, что он может напрямую читать снимки, да и статистических моделей в нем сильно поболее, чем в Статистике (но многое придется запускать руками).