Российская сеть изучения и охраны пернатых хищников
Я хочу сообщить о встрече окольцованной птицы!
Пернатые хищники
Соколообразные
Совообразные
Изучение
Ключевые виды
Мониторинг
Фаунистика
Миграции
Кольцевание
Охрана
Платформинг
Нестбоксинг
Птицы и ЛЭП
ООПТ
Информация о сети
Устав и программа
Члены сети
Проекты
Мероприятия сети
Блоги
СМИ о нас
Библиотека
Журнал “RC”
Методики
Книги
Статьи
Отчёты и доклады
Презентации
Новости
События
Конференции
Прочие объявления
Из соцсетей
Для спонсоров
Горящие проекты
МЫ В СОЦСЕТЯХ
RRRCN RRRCN
Fatbirder's Top 1000 Birding Websites
НАШИ БАННЕРЫ
RRRCN RRRCN

ArcView GIS для экологов

3.1.2.4.5.2. Извлечение отдельных объектов и их классификация

Одной из целей процесса анализа снимков является идентификация и нанесение на карту отдельных объектов ландшафта не используя полную классификацию снимка. Например, можно обнаружить объекты, применяя различные растяжки гистограмм для подчеркивания некоторых областей снимка, либо разные комбинации каналов. Затем перейти к извлечению объектов, оцифровав отдельные однородные полигоны, либо систему полигонов с характеристиками выбранного полигона.

В Image Analyst для извлечения объектов имеется инструмент отбора (Seed Tool) и доступна процедура «Find Like Areas – Поиск сходных классов». Инструмент отбора может использоваться для идентификации и автоматического нанесения на карту области или объекта особого интереса в пределах пространственно непрерывной области. Полученные при этом результаты могут использоваться процедурой «Поиск сходных классов» для обнаружения других областей по всему снимку с такими же спектральными характеристиками. Отобранные объекты могут быть классифицированы отдельно, без применения классификации всего снимка.

Инструмент отбора и «Поиск сходных классов» основаны на классификации по методу параллелепипеда (параллелепипедный классификатор). Image Analyst использует параллелепипедный классификатор для сравнения значения пикселя с нижним и верхним значениями классового интервала в каждом канале. В процедуре «Поиск сходных классов», в определении классовых интервалов в каждом отображаемом канале используются пиксели области, указанной пользователем.

Параллелепипедный классификатор управляется правилом классификации. Правило классификации это уравнение или алгоритм, распределяющий пиксели по классам в соответствии с их сходством с уже идентифицированными классами. Например, если используется инструмент отбора для оцифровки полигона водоема, то класс «водоем» уже определен значениями пикселей, создающих его (попавших в отбор).

Для правила классификации в каждом отображаемом канале определяется интервал значений пикселей, определяющий класс. Для всех добавляемых пикселей параллелепипедный классификатор оценивает попадание их значений в указанный интервал. Если они попадают, то пиксели включаются правилом классификации, если не попадают, то не включаются. Параллелепипедный классификатор может выполнять эти присвоения быстро, поскольку только оценивает значения пикселей исходных данных. Для получения значений пикселей и оценки принадлежности классам вычисления не нужны. В случае, если пиксель попадает в более чем один класс, Image Analyst относит его к последнему созданному классу. Если один подходящий класс создан первым, а другой – пятым, то пиксель будет отнесен к пятому. Примером такой классификации может быть болото, которое может быть отнесено к классу водной поверхности или к классу растительности. Чем больше каналов используется, тем более ограничивающим становится правило классификации, так как пиксель должен удовлетворять интервалу каждого используемого канала. Для отображения и, следовательно, для оценки, можно использовать от одного до трех каналов.

Значения пикселей в каждом канале можно рассматривать как координаты по осям некоторого пространства. Если используется три канала, то это пространство будет трехмерным. Интервал значений на каждой оси (т.е. в каждом канале) выделяет часть этого пространства. Пересечением трех таких частей будет параллелепипед. Отсюда – название «параллелепипедный классификатор». Отнесение пикселя к классу, определяемому параллелепипедом, эквивалентно тому, что точка, представляющая данный пиксель, окажется внутри этого параллелепипеда, что математически выражается как xmin < x < xmax и ymin < y < ymax и zmin < z < zmax , где x, y, z – оси значений пикселей по каждому каналу. Собственно, это и есть правило классификации.

Рассмотрим по порядку алгоритм отбора объектов, поиска сходных классов и классификации отдельных объектов.

 

Содержание

 

 

Страниц: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55

Наверх

Пернатые хищники и их охрана
Форум сети
Фотоальбом
Видеотека
  • Login

  • Войти через loginza

    20.03.2017

    Солнечные орлы начинают игру на выбывание — миграция началась!

    Мира. Фото И. Карякина

    Из 5 орлов с передатчиками, начавших свою первую миграцию в 2014 г. в живых остался единственный Ороша — он второй год подряд зимует в Казахстане и до сих пор остаётся на месте зимовки. Из 6 орлов, начавших свою первую миграцию в 2016 г. в живых остаются двое — Гагарин из Оренбургской области и Канди из Республики Татарстан. Гагарин пока ещё находится на месте зимовки в пустыне на границе Саудовской Аравии и Ирака, а вот Канди уже 25 февраля 2017 г. начала весеннюю миграцию!

    18.03.2017

    Охота с ловчими птицами: история и современность

    Охота с ловчими птицами: история и современность

    Международная научно-практическая конференция «Охота с ловчими птицами: история и современность» будет проходить в Казахстане 23-24 ноября 2017 г.

    Все новости

    Орнитофауна центра Европейской России

    Орнитофауна центра Европейской России: динамика, антропогенная трансформация, пути сохранения

    Монография посвящена одному из наиболее актуальных направлений экологических исследований — антропогенной трансформации биоты. Птицы рассматриваются как модельная группа, демонстрирующая широкий спектр реакций и адаптаций живых организмов к воздействию антропогенных факторов, а также важнейший объект компенсационной природоохранной деятельности.

    Миграции птиц Северо-Запада России. Неворобьиные

    Миграции птиц Северо-Запада России. Неворобьиные

    Настоящая монография основана на богатом фактическом материале, накопленном коллективом исследователей в результате многолетних работ на Северо-Западе России. В ней рассматриваются проблемы миграции через призму концепции места миграционной активности в годовом цикле птиц, разработанной авторами монографии.

    Все публикации