4. Панель SCP

Панель SCP забезпечує визначення входових даних, створення ROI (Regions Of Interest - областей інтересу) та спектральних сигнатур, проведення класифікації входового зображення.

Входове зображення для класифікації може бути багатоканальний растр або набір окремих каналів, визначених у Набір каналів.

Входові навчальні дані, створений SCP, зберігає полігони ROI та спектральні сигнатури, що використовуються для проведення класифікації земельного покриву Входове зображення.

ROI це полігони, що використовуються для визначення спектральних характеристик класів земельного покриву. SCP забезпечує створення тимчасових полігонів ROI з використанням алгоритму нарощуваня області або ручного окреслювання. При застосуванні алгоритму нарощування області зображення сегментується навколо пікселя-насінини з включенням спектрально однорідних пікселів. Тимчасові полігони ROI можуть бути збережені до Входові навчальні дані разом з спектральними сигнатурами ROI. Варто зазначити, що класифікація завжди ґрунтується на спектральних сигнатурах.

В SCP класи земельного покриву (та ROI) визначаються системою Класів (ID класу) та Макрокласів (ID макрокласу) (див. Класи та макрокласи), які використовуються в процесі класифікації; кожний ID макрокласу співвідноситься з Характеристика макрокласу (тобто ім’я макрокласу) та кожний ID класу співвідноситься з Характеристика класу (тобто ім’я класу), але тільки ID макрокласу та ID класу використовуються в процесі класифікації.

Входові навчальні дані складаються з векторної частини (тобто, шейпфайлу) та незалежної частини спектральних сигнатур. Атрибутивна таблиця векторної частини містить поля, які охарактеризовано в таблиці нижче.

Поля входових навчальних даних

Характеристика	Ім’я поля	Тип поля
Унікальний ідентифікатор макрокласу	MC_ID	ціле
Характеристика макрокласу	MC_info	текст
Унікальний ідентифікатор класу	C_ID	ціле
Характеристика класу	C_info	текст

Спектральні сигнатури класів розраховуються на основі ROI та зберігаються до Входові навчальні дані. Крім того, спектральні сигнатури можуть бути імпортовані з інших джерел (див. Імпорт сигнатур).

Використання ID макрокласу або ID класу для проведення класифікації визначається вибором Використовувати MC ID або C ID на вкладці Алгоритм класифікації. Варто зазначити, що при використанні ID макрокласу всі спектральні сигнатури оцінюються поокремо та кожен піксель відноситься до відповідного MC ID (тобто комбінування сигнатур перед класифікацією відсутнє).

Класифікація може бути проведена як для всього зображення ( Результат класифікації ) так і для його частини зі створенням Попередній перегляд результатів класифікації.

Ці функції детально описано нижче з використанням наступних умовних позначень:

= Введення дати

= Ведення тексту

= Вибір елемента з переліку

= Введення числа

= Необов’язковий елемент

= Налаштування зберігається в активному проекті QGIS

= Налаштування зберігається в реєстрі QGIS

= Повзунок

= Таблиця

4.1. Входові дані SCP

Входові дані SCP

4.1.1. Входове зображення

Ця частина дозволяє визначити зображення для проведення класиікації. Растрові файли повинні бути вже завантаженими до QGIS.

Входовим зображенням може бути багатоканальний растр або набір окремих каналів, визначений у Набір каналів. Якщо обрано багатоканальний растр, перелік його каналів буде наведений у Набір каналів.

• : відкрити один або декілька растрових файлів та додати їх до Набір каналів;

• : відкрити Набір каналів;

• Входове зображення : вибрати входове зображення з переліку багатоканальних зображень, завантажених до QGIS; якщо визначено Набір каналів, то цей перелік міститиме елемент << band set >>;

• : оновити перелік шарів;

4.1.2. Входові навчальні дані

Входові навчальні дані це файл .scp, створений в SCP (тобто, zip-файл, що містить шейп-файл та xml-файл), та використовується для збереження ROI та спектральних сигнатур.

Застереження: Перелік сигнатур, збережений в попередніх версіях SCP не сумісний з SPC 5; однак, ви можете імпортувати шейп-файл ROI за допомогою інструмента Імпортувати шейпфайл.

ROI та спектральні сигнатури відображаються у Перелік сигнатур ROI. ROI та спектральні сигнатури можуть бути імпортовані з інших джерел (див. Імпорт сигнатур) та експортовані (див. Експорт сигнатур). ROI відображаються в QGIS як векторний файл (з метою запобігання втрати даних, не редагуйте цей файл стандартними засобами функцій QGIS).

• : відкрити входовий навчальний файл; ROI та спектральні сигнатури завантажуються до Перелік сигнатур ROI; векторна частина входових навчальних даних завантажується до QGIS;

• : створити пустий входовий навчальний файл (.scp); векторна частина входових навчальних даних завантажується до QGIS; під час збереження входових навчальних даних також створюється резервний файл (файл .scp.backup в тому самому каталозі, що і файл .scp);

• Входові навчальні дані : відображає шлях до входового навчального файлу;

• : відкрити Завантаження знімків;

• : відкрити Інструменти;

• : відкрити Передоброблення;

• : відкрити Післяоброблення;

• : відкрити Калькулятор каналів;

• : відкрити Налаштування;

• : відкрити онлайн-посібник користувача у веб-переглядачі;

• : відкрити Онлайн-довідку у веб-переглядачі; також, для поширення інформації та отримання допомоги при роботі з SCP доступні Група Facebook та Спільнота Google+ ;

4.1.3. Новини SCP

Ця секція відображає новини про SCP та пов’язані сервіси. Новини завантажуються під час запуску (необхідне Інтернет-з’єднання). Ця можливість може бути увімкнена або вимкнена в налаштуваннях Панель.

4.2. Панель класифікації

Панель класифікації створена для управління спектральними сигнатурами та класифікації Входове зображення.

4.2.1. Перелік сигнатур ROI

Перелік сигнатур ROI

Перелік сигнатур ROI відображає полігони ROI та спектральні сигнатури, що містяться в Входові навчальні дані. Якщо елемент - це полігон ROI, двічі клацніть на ньому, щоб наблизитись до цієї ROI на карті. Елементи в таблиці можуть бути виділені клацанням лівою кнопкою мишки.

Зміни в Переліку сигнатур ROI застосовуються до файлу Входові навчальні дані лише під час збереження проекту QGIS. В цій таблиці ROI можуть бути відредаговані, видалені або об’єднані.

ЗАСТЕРЕЖЕННЯ: З метою уникнення втрати даних, не редагуйте вектор Входові навчальні дані інструментами QGIS. Застосовуйте лише інструменти SCP для управління Входовими навчальними даними.

• Перелі сигнатур ROI:

  • S: перемикач вибору; тільки спектральні, що сигнатури позначені в цьому переліку, будуть використані в процесі класифікації;

  • Type: тип елемента:

    • R = тільки полігон ROI;

    • S = тільки спектральна сигнатура;

    • B = обидві, ROI та спектральна сигнатура;

  • MC ID: унікальний ідентифікатор макрокласу ROI [ціле]; редагується одинарним клацанням; MC Info відображається у Макрокласи; якщо ID спектральної сигнатури дорівнює 0, тоді пікселі, що належать до цієї сигнаури позначаються як некласифіковані;

  • C ID: унікальний ідентифікатор класу ROI [ціле]; редагується одинарним клацанням;

  • C Info: характеристика класу ROI [текст]; редагується одинарним клацанням;

  • Колір: колір C ID; двічі клацніть для вибору кольору класу, який буде застосований при відображенні класифікації; якщо ID спектральної сигнатури дорівнює 0, тоді пікселі, що належать до цієї сигнаури позначаються як некласифіковані;

• : видалити виділені ROI та сигнатури;

• : об’єднати виділені спектральні сигнатури або ROI з отриманням нової сигнатури, що розраховується як середнє значень сигнатури для кожного каналу (з виключенням матриці коваріації);

• : розрахувати спектральні сигнатури виділених ROI;

• : відобразити спектральну сигнатуру ROI на Графік спектральних сигнатур; спектральні сигнатури розраховуються на основі Входове зображення;

• : відкрити Графік розсіву;

• : відкрити вкладку Експорт сигнатур;

• : відкрити вкладку Імпорт сигнатур;

4.2.2. Створення ROI

Створення ROI

Створення ROI це доповнення до Робоча панель, яке дозволяє зберігати ROI до Входові навчальні дані з визначенням класів та макрокласів. Набір каналів повинна бути визначена до створення ROI та полігони ROI мають знаходитись всередині території охоплення Band set.

• MC ID : унікальний ідентифікатор макрокласу ROI [ціле]; відповідна MC Info буде завантажена, якщо вона вже визначена у Макрокласи;

• MC Info : характеристика макрокласу ROI [текст]; стиль та характеристика макрокласів визначаються в Макрокласи;

• C ID : унікальний ідентифікато класу ROI [ціле];

• C Info : характеристика класу ROI [текст];

• : видалити останню збережену ROI з Входові навчальні дані;

• Розрахувати сиг. : якщо увімкнено, під час збереження ROI її спектральна сигнатура буде розрахована (на основі значень пікселів Входове зображення, що охоплює полігон ROI) та збережена до Входові навчальні дані (час розрахунку залежить від кількості каналів Входове зображення);

• : зберегти тимчасову ROI до Входові навчальні дані, застосовуючи визначені класи та макрокласи; ROI унаочнюється в Перелік сигнатур ROI;

• Відобразити : якщо вказівник створення ROI активовано (див. Робоча панель), то для даного пікселя на карті відображається значення вибраного вегетаційного індекса; з спадного списку доступні такі вегетаціні індекси:

  • NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - нормалізований різницевий вегетаційний індекс); NDVI потребує ближнього інфрачервоного та червоного каналів;

  • EVI (Enhanced Vegetation Index - вдосконалений вегетаційний індекс); EVI потребує синій, ближній інфрачервоний та червоний канали, перераховані в значення відбивальності; довжина хвиль повинна бути визначена на Набір каналів;

  • Нетиповий; застосувати нетиповий вираз, визначений наступним рядком Вираз;

• Вираз : визначити нетиповий вираз; вираз ґрунтується на Набір каналів; канали визначаюься як bandset#b + номер каналу (наприклад, bandset#b1 для першого каналу з Набір каналів); наприклад, NDVI для зображення Landsat може бути представлний як ( bandset#b4 - bandset#b3 ) / ( bandset#b4 + bandset#b3 );

• Канал швидкої ROI : якщо увімкнено, то тимчасова ROI створюється з застосуванням алгоритму нарощування області з використанням тільки одного каналу Входове зображення (тобто нарощування області відбувається швидше); канал визначається номером в Набір каналів; якщо вимкнено, то ROI є результатом перетину між ROI, розрахованими для кожного каналу (тобто нарощування області відбувається повільніше, але ROI спектрально однорідні для кожного каналу);

• Автоматично оновити ROI: автоматично розраховувати нову тимчасову ROI під час зміни Параметри нарощування області на Робоча панель;

• Автоматичний графік: автоматично розрахувати спектральну сигнатуру тимчасової ROI та відобразити її на Графік спектральних сигнатур (MC Info цієї спектральної сигнатури позначається tempo_ROI);

4.2.3. Макрокласи

Макрокласи

Макрокласи забезпечують визначення Назв та кольорів макрокласів (використовуються для відображення результатів Попередній перегляд результатів класифікації та Результат класифікації). Відповідно до Алгоритм класифікації, класифікації, що виконуються на підставі C ID, використовують кольори, що визначені для класів в Перелік сигнатур ROI; класифікації, що виконуються на підставі MC ID, використовують кольори, визначені у Макрокласи.

MC ID автоматично додаються до цієї таблиці, коли нова ROI зберігається до Перелік сигнатур ROI (якщо MC ID вже не додано до переліку). Налаштування зберігаються в Входові навчальні дані.

• Макрокласи :

  • MC ID: унікальний ідентифікатор макрокласу [ціле]; редагується одинарним клацанням;

  • MC Info: характеристика макрокласу [текст]; редагується одинарним клацанням;

  • Колір: колір MC ID; двічі клацніть, щоб вибрати колір для макрокласу, яки буде використовуватись для відображення результатів класифікації;

• : додати новий рядок до таблиці;

• : видалити виділені рядки з таблиці;

4.2.3.1. Стиль класифікації

Додатково, в якості стилю класифікації може бути відкритий та використаний завчасно збережений стиль класифікації (файл QGIS .qml) .

• Відкрити qml : вибрати файл .qml, скасовуючи кольори, визначені для C ID або MC ID;

• : повернутись до стандартного стилю (тобто використовувати кольори, визначені для C ID або MC ID);

4.2.4. Алгоритм класифікації

Алгоритм класифікації

Алгоритм класифікації об’єднує декілька функцій процесу класифікації, які також застосовуються під час Попередній перегляд результатів класифікації.

• Застосувати MC ID C ID : якщо MC ID увімкнено, то класифікація відбувається на підставі унікальних ідентифікаторів макрокласів (код сигнатури MC ID); якщо увімкнено C ID, то класифікація відбувається на підставі унікальних ідентифікаторів класів (код сигнатури C ID);

• : відкрити Вага каналу для алгоритму для визначення вагових коефіцієнтів каналів;

4.2.4.1. Алгоритм

Класифікація відбувається на підставі обраного алгоритму.

• : доступні Алгоритми класифікації:

  • Мінімальної відстані;
  • Максимальної вірогідності;
  • Картографування спектрального кута;

• Порогова величина : дозволяє визначати порогову величину класифікації (застосовується до всіх спектральних сигнатур); для розширених налаштувань див. Порогові величини сигнатур; якщо порогова величина дорівнює 0, то жодні обмеження не застосовуються та класифікуються всі пікселі зображення; в протилежному випадку:

  • для Мінімальної відстані пікселі не класифікуються, якщо відстань більша за значення порогової величини;

  • для Максимальної імовірності пікселі не класифікуються, якщо імовірність менша за значення порогової величини (максимально 100);

  • для Картографування спектрального кута пікселі не класифікуються. якщо спектральний кут більший за значення порогової величини (максимально 90).

• : відкрити Порогові величини сигнатур для визначення порогових величин сигнатур;

4.2.4.2. Класифікація сигнатур земельного покриву

Класифікація сигнатур земного покриву це класифікація, яка може бути використана в якості альтернативи або у поєднанні з Алгоритм (див. Порогові величини LCS). Піксели, що належать до двох або більше класів (або макрокласів) класифікуються як Перекриття класів з значеннями растра = -1000.

• Застосувати LCS Алгоритм тільки перекриття: якщо увімкнено LCS, то застосовується Класифікація сигнатур земельного покриву; якщо увімкнено Алгоритм, вибраний Алгоритм застосовується до некласифікованих пікселів Класифікація сигнатур земельного покриву; якщо увімкнено тільки перекриття, вибраний Алгоритм застосовується лише до пікселів з класів, що перекриваються за Класифікація сигнатур земельного покриву; некласифіковані пікселі Класифікація сигнатур земельного покриву залишаються некласифікованими;

• : відкрити Порогові величини LCS;

4.2.5. Результат класифікації

Classification output

Результат класифікації класифікує Входове зображення відповідно до параметрів, визначених в Алгоритм класифікації.

Растр класифікації це файл .tif (файл стилю QGIS .qml зберігається разом з результатом класифікації); додатково можуть бути розраховані і інші результати. Після завершення розрахунків, результат завантажуються до QGIS.

• Застосувати маску : якщо увмікнено, то для маскування результатів класифікації може бути використаний шейп-файл (тобто, територія поза межами шейп-файлу не класифікується);

• : повторно встановити шейп-файл маски;

• Створити вектор : якщо увімкнено, то додатково до растру класифікації зберігається шейп-файл класифікації до того ж каталогу і під тією самою назвою, що і Результат класифікації; перетворення у вектор може бути реалізоване і пізніше (див. Класифікацію у вектор);

• Звіт за результатами класифікації : якщо увімкнено, то розраховується звіт за результатами класифікації земельного покриву та зберігається як файл .csv в той самий каталог та під тією самою назвою (з приставкою _report), які визначено як Результат класифікації; звіт також може бути розрахований пізніше (див. Звіт за результатами класифікації);

• Зберегти файли алгоритму : якщо увімкнено, то додатково до растра класифікації зберігається Растр алгоритму в той самий каталог, що і Результат класифікації; в якості входових даних використовується растр для кожної спектральної сигнатури (з приставкою _sig_MC ID_C ID) та створюється загальний растр алгоритму (з приставкою _alg_raster);

• : визначити каталог вихідних результатів та розпочати класифікацію зображення;