15.2.3. Классификация снимков

Существует два типа классификации [1]:

  1. Классификация с обучением (группа методов, в которых входной образец путём сопоставления идентифицируется как член уже определённого класса). К этой группе методов относится дискриминантный анализ, персептрон, нейронные сети и др.
  2. Классификация без обучения (группа методов, в которых входной образец назначается к неизвестному до этого классу). К этой группе методов относятся различные реализации алгоритмов кластеризации.

В случае классификации с обучением, самый простой способ - это выделение эталонов в ручном режиме и отнесение их к тому или иному классу. Далее алгоритм выполнит поиск по изображению близких по текстуре областей и оконтурит их.

В случае классификации без обучения классификации, алгоритм принимает на вход необходимое количество классов и разделяет все изображение на группы с однородной текстурой в рамках заданного порога.

Классификация может быть довольно ресурсным процессом. Для ускорения выполнения заданий возьмем первый канал ранее скачанного снимка с КА Landsat 8 и откроем его в NextGIS QGIS. Далее увеличим небольшую область снимка и выполним Растр ‣ Извлечение ‣ Обрезка. В открывшемся диалоге (см. Рис. 15.34.) указываем выходной файл, на карте рисуем прямоугольник для обрезки.

../../../_images/cut_ruster.png

Рис. 15.34. Диалог обрезки растра.

Далее, если не открыта панель «Инструменты анализа», идем Анализ данных ‣ Панель инструментов. В панели инструментов переходим к пункту SAGA (2.2.0) [235 geoalghorithms] ‣ Imagery-Classification ‣ Cluster analysis for grids. В открывшемся диалоге (см. :numref:`ngcource_cluster_pic) указываем один или несколько одноканальных растров, выбираем алгоритм - «Combined Minimum Distance / Hillclimbing», количество кластеров (по-умолчанию стоит 5).

../../../_images/cluster.png

Рис. 15.35. Диалог настройки классификации.

Далее нажать кнопку «Run». В результате работы алгоритма должен быть получен растр с не более пяти градаций яркости.

Настроим стиль у полученного растра. Для этого в дереве слоев на полученном растре вызовем контекстное меню и выберем в нем пункт «Свойства». В открывшемся диалоге (см. Рис. 15.36.) настроим стиль отображения растра.

../../../_images/cluster_raster_style.png

Рис. 15.36. Диалог настройки стиля растра.

Для выполнения классификации с обучением служит специальный плагин DTClassifier. Подробнее о плагине см. http://gis-lab.info/qa/dtclassifier.html .

Ссылки

[1]http://altay-geojournals.ru/wp-content/uploads/2015/02/8-17.pdf