Řízená klasifikace v programu PCI Geomatica Focus
Zadání: proveďte řízenou klasifikaci multispektrálního snímku. Využijte dvou různých
klasifikátorů. Pro jeden z klasifikátorů zhodnoťte přesnost výsledné klasifikace, výsledky
klasifikace upravte vhodnou filtrací a převeďte do vektorové podoby. Klasifikovaný snímek
prezentujte v podobě mapové kompozice. V textové části stručně komentujte výsledky
klasifikace.
Potřebná data: Snímek LANDSAT 7 (ETM+), obsahující pásma 1,2,3,4,5,6,7
Základní kroky zpracování
1) V programu PCI Geomatica Focus otevřete soubor se snímkem, který budete
klasifikovat. Zobrazte snímek, který budete klasifikovat v různých barevných
syntézách. Sestavte klasifikační schéma základních druhů povrchů. Toto schéma by
mělo obsahovat třídy povrchů, které jste na snímku schopni rozpoznat. Může však
obsahovat i tzv. sub-třídy (definované odlišným spektrálním chováním např. z důvodu
vlivů topografie). Ve výsledné mapě lze tyto spektrální sub-třídy spojit (agregovat) do
výsledných tříd.
2) Založte nový projekt (session) pro řízenou klasifikaci (Analysis – Image
Classification – Suppervised). Program po vás požaduje otevřít snímek ve formátu
PIX, který budete klasifikovat. Soubor se snímkem by měl obsahovat alespoň 3
obrazová pásma z různých částí elmag. spektra. (Z klasifikace vynechejte termální
pásma.)
3) Vyberte váš soubor a založte nový projekt (New session). Následně se vám otevře
konfigurační panel. Program automaticky vytvoří barevnou syntézu z prvních tří
pasem obrazu. Do souboru PIX přidejte (Add Layer) alespoň dvě prázdné obrazové
vrstvy (8 bitů), do kterých budou v průběhu zpracování uložena trénovaní data a
výsledek klasifikace.
4) Nastavte potřebné informace v konfiguračním.
V uvedeném příkladu bude v programu Focus zobrazena RBG syntéza vytvořená
z prvních tří pasem. Pro trénování a klasifikaci budou použita pásma 3,4,5,6, trénovaní
plochy budou uloženy do pásma 7 a výsledek klasifikace do pásma 8. Zvolte vlastní
nastavení referenční RGB syntézy (budete na ní rozpoznávat trénovaní plošky) a
vstupních pásem obrazu. Jaké vlastnosti by měla mít množina pásem vstupujících do
klasifikace? Potvrďte OK.
Zkontrolujte, že v programu Focus byla vytvořena tzv. Classification MetaLayer
obsahující zvolenou barevnou syntézu zpracovávaného snímku, vrstvu pro trénovaní
ploch a vrstvu pro výstup z klasifikace (viz. obr). Zároveň se vám otevře okno pro tvorbu
trénovacích množin (Training Site Editor).
5) Po otevření editoru trénovacích ploch postupně založte třídy základních druhů
povrchů, které budete trénovat a následně klasifikovat. Jednotlivé třídy založte
příkazem Class – New. K jednotlivým třídám zvolte jméno, barvu a eventuelně popis.
6) Trénovaní plochy pro jednotlivé třídy postupně vytvořte pomocí nástroje New shapes
v programu Focus jedním ze dvou způsobů: A. New Shapes – Polygon (při vhodném
zvětšení vybrané části obrazu kliknutím vkládáte vrcholy polygonu. Polygon uzavřete
dvojklikem). B. New Shapes – Raster Seeding …(kliknutím na jeden určitý pixel
vybíráte skupinu sousedních podobných pixelů. Nástroj umožňuje nastavit tzv.
toleranci a definovat charakter sousedství. Vyzkoušejte různá nastavení obou
parametrů.) Dbejte na výběr vhodných vzorů pro trénovaní plochy z hlediska jejich
počtu, velikosti, umístění atd. – viz. přednáška.
7) Analyzujte vlastnosti jednotlivých natrénovaných tříd pomocí nástrojů, které
Geomatica nabízí. Pravým tlačítkem myši klikněte na vybranou třídu. Prostudujte
popisné statistiky (Statistics) a histogramy (Histograms) pro jednotlivá pásma
multispektrálního snímku. Jak by měly vypadat statistiky/histogramy pro vhodně
(resp. nevhodně) natrénované třídy?
8) Využijte nástroje pro posouzení odlišnosti (separability) jednotlivých tříd. V Training
Site Editor zvolte Tools – Signature Separability resp. Scatter Plot . S využitím obou
nástrojů popište, které dvojice tříd se nejlépe (nejhůře) odlišují a zdůvodněte? Jakými
způsoby by bylo možné zvýšit separabilitu „problémových“ tříd?
9) S využitím nástroje Tools – Classification preview si prohlédněte, jak by vypadal
výsledek klasifikace se současnými trénovacímí plochami, s daným nastavením
parametrů klasifikace a při použití různých klasifikátorů.
10) V náhledu vyhledejte problematická místa. Výsledek klasifikace se pokuste zpřesnit
nastavím parametrů Threshold a Bias. Jejich význam je následující:
Threshold – hodnota udává násobek směrodatné odchylky (default 3) a vymezuje část
spektrálního prostoru, kterému je vepsána elipsa. Všechny pixely uvnitř elipsy budou
klasifikovány jako daná třída. Zmenšením hodnoty threshold se zmenší rozměry elipsy
– dojde k „ořezání“ natrénovaných pixelů s nejvyššími či nejnižšími (tedy
„netypickými) DN hodnotami.
Bias - Hodnota (default 1) udává váhu, která vyjadřuje význam dané třídy. V
klasifikaci řeší případy, kdy i po úpravě parametru Threshold se elipsy dvou či více
tříd ve spektrálním prostoru překrývají. Sporný zpracovávaný pixel bude zařazen do
třídy, jejíž váha (Bias je největší). Hodnota váhy se může řídit například
procentuálním zastoupením daného povrchu (třídy) ve scéně – plošně málo zastoupená
třída bude mít menší váhu (Bias)
Jaké nástroje vám slouží k rozhodování zda upravit hodnoty parametrů threshold a
bias? Ukončete trénovaní etapu uložením trénovacích ploch a uložením nastavených
parametrů (Save and close)
11) Kliknutím pravým tlačítkem myši na Classification MetaLayer v okně Maps zvolíte
požadované rozhodovací pravidlo (klasifikátor) a nastavíte některé další parametry
klasifikace (viz. obr.). Vhodný klasifikátor a vytvoření (resp. nevytvoření) třídy
neklasifikovaných pixelů zvolte na základě analýzy, kterou jste provedli v trénovaní
etapě.
Spusťte vlastní klasifikaci. Její výsledek se uloží do souboru PIX do předem
zvoleného výstupního pásma (viz. první obrázek). Uložte dále také zprávu (report) a
barevnou paletu (PCT)
12) V programu Focus zkontrolujte výsledek klasifikace. Veškerá nastavení v programu
Focus můžete uložit pro další použití jako soubor *.gpr (File – Save project).