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

3.1.2.4.5.2.2. Поиск сходных классов

Процедура поиска сходных классов создана для поиска областей снимка с характеристиками, подобными областям, выбранным инструментом отбора, но которые не прилегают к ним. Результаты процедуры поиска сходных классов оказываются в отдельной теме, которая может быть уже существующей, либо новой. Если класс уже существует, то новые области добавляются к этому классу. Если же в выходной теме такого класса еще нет, то он будет создан.

Рассмотрим пример поиска и выделения сходных классов на примере болот и пустошей Керженского заповедника.

Для поиска сходных классов:

1. Настраиваем инструмент отбора, для чего заходим в панели управления ArcView в меню «Image Analysis», выбираем команду «Seed Tool Properties – Свойства инструмента отбора», в открывшемся окне настройки свойств инструмента отбора в окошке переключения «Include Islands Polygons – Включить островные полигоны» включаем опцию, поставив галочку (если она была отключена), и нажимаем «ОК», закрыв тем самым окно настроек.

2. Для сохранения выбранных контуров выделенных полигонов, создаем полигональный шейп-файл, для чего в панели управления ArcView в меню «View – Вид» выбираем команду «New Theme – Новая тема», в открывшемся окне «New Theme» в меню выбираем «Polygon – Полигон», нажимаем «ОК», в открывшемся окне сохранения файла выбираем диск, папку, записываем имя файла и нажимаем «ОК» — полигональная тема в режиме редактирования добавляется в оглавление Вида

3. В оглавлении Вида выделяем изображение (Landsat ETM+) на котором будем выделять объекты инструментом отбора, вызываем редактор легенды, меняем комбинацию каналов, и присваиваем легенду изображению, нажав «Apply».

4. В панели инструментов ArcView выбираем инструмент отбора (Seed Tool), кликнув на нем левой кнопкой мыши, ведем курсор в нужную область снимка в окне Вида (в данном примере выделяем болото – голубоватая окраска) и, удерживая левую кнопку мыши, растягиваем квадрат нужного размера – как только клавиша мыши отпущена, запускается процесс построения полигона и он автоматически добавляется в шейп-файл и становится выделенным, о чем свидетельствует обрамление из черных квадратиков.

Внимание! Приступая к операции поиска сходных классов не следует снимать выделение с полигона, по которому будет осуществляться поиск сходных классов.

5. В панели управления ArcView в меню «Image Analysis», выбираем команду «Find Like Areas – Поиск сходных классов» — открывается окно настройки параметров поиска сходных классов в активном изображении (Find Like Areas <имя активного изображения>).

Рис. 314. Алгоритм операции поиска сходных классов
Рис. 314. Алгоритм операции поиска сходных классов.

6. В окне настроек параметров поиска сходных классов в блоке «Find like areas using:» включаем опцию «Selected Features – Выделенные объекты», поставив галочку в окошке переключения, а в меню «in: – В:» выбираем тему, по объектам которой будем осуществлять поиск сходных объектов (в данном примере Theme3.shp).

7. В меню «Class Name – Имя класса» вместо «Unclassified» пишем осмысленное название выбранного класса (в данном примере «Болото»).

8. В меню «Output Image Theme – Результирующее изображение» создаем изображение для импорта найденных сходных классов, для чего нажимаем кнопку «New — Новое» — в меню отобразится название New Classification и сходные классы будут импортированы в новое результирующее изображение с данным названием.

9. Завершая настройки поиска нажимаем «ОК» (рис. 314) — запускается процесс поиска сходных классов в завершении которого формируется новое изображение «New Classification», которое автоматически добавляется в оглавление Вида. Новое изображение является классифицированным и содержит 2 класса: нулевой класс, включающий неклассифицированные пиксели и класс «Болото», включающий пиксели, идентифицированные как болота в соответствии с пикселями, выбранными инструментом отбора.

Рис. 315. Классификация отдельных объектов изображения на примере Керженского заповедника: мозаика из снимков Landsat ETM+ – нижнее левое изображение, изображение с выделенным с помощью опции «Поиск сходных классов» классом «Болота» – верхнее левое изображение, изображение с выделенными с помощью опции «Поиск сходных классов» классами «Болота» и «Пустошь» – верхнее правое изображение и итоговый шейп-файл (карта болот и пустошей Керженского заповедника), полученный из генерализованного классифицированного изображения – нижнее правое изображение
Рис. 315. Классификация отдельных объектов изображения на примере Керженского заповедника: мозаика из снимков Landsat ETM+ – нижнее левое изображение, изображение с выделенным с помощью опции «Поиск сходных классов» классом «Болота» – верхнее левое изображение, изображение с выделенными с помощью опции «Поиск сходных классов» классами «Болота» и «Пустошь» – верхнее правое изображение и итоговый шейп-файл (карта болот и пустошей Керженского заповедника), полученный из генерализованного классифицированного изображения – нижнее правое изображение.

10. Далее инструментом отбора (Seed Tool) выделяем следующую идентификационную область (в данном примере выделяем пустошь – розоватая окраска) – следующий полигон автоматически добавляется в шейп-файл и становится выделенным.

11. Повторяем поиск сходных классов: в панели управления ArcView в меню «Image Analysis», выбираем команду «Find Like Areas», в открывшемся окне настроек параметров поиска сходных классов в меню «Class Name – Имя класса» вместо «Unclassified» пишем осмысленное название выбранного класса (в данном примере «Пустошь»), в меню «Output Image Theme – Результирующее изображение» выбираем ранее созданное изображение «New Classification» и нажимаем «ОК» — в изображение добавляется новый класс «Пустошь» (рис. 315).

12. Генерализуем классифицированное изображение болот и пустошей, конвертируем его в шейп-файл (см. главу 3.1.2.4.5.1. Полная классификация изображения), добавляем шейп-файл в Вид и задаем для него легенду (рис. 315).

 

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

    30.11.2016

    Международная конференция по сохранению птиц в Венгрии

    Международная конференция по охране птиц в Венгрии

    Международная конференция по сохранению птиц, организованная Венгерской национальной сетевой компанией MAVIR , в сотрудничестве с Обществом охраны птиц Венгрии (MME/Birdlife) и Институтом Германа Отто, прошла в Венгрии 7-8 ноября 2016.

    29.11.2016

    Прослеживание балобанов, помеченных передатчиками, подтверждает, что браконьерство наносит основной урон популяциям соколов

    DSC_7919-

    Из 10 балобанов (6 самок и 4 самцов), помеченных передатчиками в Алтае-Саянском регионе в 2016 г. после сезона браконьерского лова соколов продолжило миграцию лишь 4 сокола (3 самца и 1 самка).

    Все новости

    Flora Hoser on the conference. Photo by Márton Horváth

    Презентации докладов Международной конференции по сохранению птиц в Венгрии

    Презентации докладов Международной конференции по сохранению птиц в Венгрии, проходившей 7-8 ноября 2016 г.

    Эльвира Николенко на конференции «Сохранение биоразнообразия в Южной Сибири»

    Презентации докладов конференции «Сохранение биоразнообразия в Южной Сибири»

    Презентации докладов конференции «Сохранение биоразнообразия в Южной Сибири», проходившей в г. Новосибирск (Россия) 4–6 ноября 2016 г.

    Все публикации