9422

Вопросы для самопроверки:

1.Какие каналы Landsat необходимо использовать при дешифрировании растительности и каким спектральным диапазонам они соответствуют?

2.Как правильно выбрать количество классов в алгоритме Isodata?

3.По какому принципу производится перекодирование значений пикселей?

4.В чем особенности автоматической векторизации классов объектов не-

движимости?

50

Лабораторная работа № 8

Мониторинг паводковой обстановки

Цель работы: Провести анализ изменения паводковой обстановки на ис-

следуемой территории.

Порядок выполнения:

1) Открыть растровые изображения Landsat-5 за 26 апреля 2011 года

LT51740212011116KIS00 и за 12 мая 2011 года LT51740212011132KIS00,

настроить цветовую гамму растров в комбинации 3-2-1.

2) Выбрать небольшой регион, где заметны существенные различия на снимках (рис. 8.1).

Рис. 8.1 – Выбор региона для детектирования изменений

51

3)Создать векторный слой в виде полигона на участок исследования «Pavodok».

4)Выполнить команду «Классификация – Без учителя – IsoData» (рис. 8.2)

Рис. 8.2 – Определение параметров классификации объектов

В списке «Растры» необходимо указать спектральные каналы, которые будут обработаны.

Выпадающий список «Векторная маска для обучения» задает границу области, используемой при начальной инициализации кластеров. В качестве границы может быть использована векторная маска или определенная прямоугольная область.

Результатом обработки является новый растровый слой, содержащий получившиеся кластеры, объединенные по принадлежности к спектральным классам. Получившиеся спектральные классы кодируются от минимальных средних к максимальным и нумеруются с единицы. Последующая обработка сводится к тематической интерпретации получившихся спектральных классов. Для отнесения полученных спектральных классов к тематическим необходимо использовать соответствующий инструментарий, описанный в лабораторной работе №7.

Вопросы для самопроверки:

52

1. Какой временной диапазон необходимо выбрать для анализа паводко-

вой обстановки?

2. Какое количество классов рекомендуется выбирать для классифика-

ции?

3. Какие спектральные диапазоны нужно использовать в мониторинге па-

водковой обстановки?

53

Лабораторная работа № 9

Реализация алгоритма автоматического детектирования пожаров для целей мониторинга

Цель работы: Научиться выполнять алгоритм автоматического детекти-

рования пожаров по спектрорадиометру MODIS (Terra, Aqua).

Порядок выполнения:

1) Выполнить команду «Файл – Открыть растр». Открыть файл

MOD03.201007200820.

2) В диалоговом окне «Открыть» появятся выпадающие списки рис. 9.1,

сгруппированные по пространственному разрешению 36 каналов MODIS

(табл.1).

Рис. 9.1 – Добавление растров

modis_1km – содержит спектральные каналы с пространственным раз-

решением 1000м;

54

modis_mask_1km – содержит маски, получаемые по каналам с про-

странственным разрешением 1000м;

modis_hkm – содержит спектральные каналы с пространственным раз-

решением 500м;

modis_mask_hkm – содержит маски, получаемые по каналам с про-

странственным разрешением 500м;

modis_qkm – содержит спектральные каналы с пространственным раз-

решением 250м;

modis_mask_qkm – содержит маски, получаемые по каналам с про-

странственным разрешением 250м.

3)Открыть каналы 6, 2, 1.

4)Для расчета масок пожаров выполнить команду «Настройки – Маски

MODIS – Обнаружение пожаров»

5) В появившемся диалоговом окне можно выполнить настройки для рас-

чета маски пожаров (рис. 9.2).

Рис. 9.2 – Параметры маски пожаров

55

В данном алгоритме используются две основный величины – значение температуры в 21 (4 нм) канале (чем больше температура, тем выше вероят-

ность пожара) и разность между температурами в 21 (4 нм) и 31 (11 нм) кана-

лах (чем больше разность, тем выше вероятность пожара).

Значения температуры даны в Кельвинах: 00С = 273,15 К.

6) В группе «Файл журнала обнаружения пожаров» нажать на кнопку

и задать путь для log-файла. Log-файл (файл с регистрационными дан-

ными) содержит информацию о дате и времени работы по детектирования по-

жаров (09 января 2013 г., 11:57:05), имя исходного файла

(mod021km.201007200820), и в табличном виде выводятся (рис. 9.3):

координаты пикселей с обнаруженными пожарами;

мощность пожара в пикселях в Ватт/м2;

зарегистрированная температура в канале 4 мкм в градусах Кельвина;

фаза возгорания.

Рис. 9.3 - Файл с регистрационными данными

56

7) Выполнить команду «Файл – Открыть растр». На вкладке «Добавить растры» в выпадающем списке modis_mask_1km выбрать FIRES и нажать кнопку «Загрузить».

Настроить комбинацию каналов FIRES-2-1 (рис. 9.4).

Рис. 9.4 – Результат автоматического детектирования пожаров, комбинация каналов FIRES-2-1

8) Выполнить автоматическую векторизацию масок пожаров:

Выполнить команду «Инструменты – Экстент». На вкладке «Трансфор-

мировать в экстент», в группе «Фильтр передискритизации» выбрать «Бли-

жайщий сосед», в списке растров выбрать FIRES. Нажать кнопку «Трансфор-

мировать» и «ОК».

После выполненных действий в списке растров Fires в скобках должна появиться надпись «Identity» (рис. 9.5).

Через команду «Вектор – Управление векторными слоями» создать но-

вый слой «пожары».

Выполнить команду «Вектор – Векторизация диапазона». В появив-

шемся диалоговом окне в списке «Исходный растр» выбрать FIRES, в списке

«Результирующий векторный слой» выбрать слой «пожары» (рис. 9.6, 9.7). В

57

этом же окне можно задать стиль, нажав кнопку «Задать стиль объектов».

Нажать кнопку «Выполнить».

Рис. 9.5 – Окно «Экстент»

Рис. 9.6 – Векторизация диапазона значений растра

Рис. 9.7 – Векторизация растра

58

Вопросы для самопроверки:

1. На каком принципе работает алгоритм автоматического детектирова-

ния пожаров?

2.Какие каналы MODIS используются для расчета маски пожаров?

3.Что содержит в себе отчет автоматического детектирования пожаров?

4.Какие каналы позволяют лучше визуализировать пожары?

5.Какие дешифровочные признаки возгораний вы знаете?

59