You are not logged in.
Хм, да, трябваше да спомена изрично - 4,3,2->RGB и 4,5,3->RGB е фолс-колор с Ландсат 7 бандове, каквито REAKTOR спомена, че е ползвал за тест с изображение на Родопа. От Ландсат 8 отиват с един нагоре.
Дотук приготвих тестов геотиф от въпросния хай-рез източник, еднобандов изваден от усреднени R+G канали, B изрязан (всичко това като имитация на панхроматичния ландсат-сензор). SCP плъгина обаче нещо се запъна да сваля ландсат-изображения.
Едит: Подкарах все пак плъгина. Изглежда обаче паншарпена да е доста стриктно закачен за пан-банда от сваления комплект, т.е. не може да се внесе лесно външно изображение. Ще пробвам с друг тул, да видим :-)
Last edited by dido3 (2017-08-28 21:40:33)
Offline
Можеш ръчно да го направиш във Фотошоп, където имаш удобенначин да режеш и да колокираш ПАН и ландсат. Панхроматичния банд много лесно може да се добави там като преминеш в LAB, подменяш Л канала с твоя панхроматичен и връщаш в RGB. (преди това си рисайзнал цветната снимка до размера на пан банда, с Bicubic ресамплинг) Най-общо това представлява паншарпенинга. Писал съм дипломна работа върху това и там имплементацията на преминаването към и от лаб е по-добра, затова пък ако си с фотошоп ще ти се получат не много добри цветове, но все пак достоверни. За тях ще е нужна пост обработка, което Фотошоп добре го може. После добавяш геотаг информацията (geotifftools) от пан банда в резултатния цветен тиф, за да може да го отвориш с гис софтуер.
За източник с 1-2 метра мисля, че е добре да се ползват 5-6 метра цветни снимки. На ландсата 30 метровите бандове може би няма да се окажат така подробни за толкова подробен пан. Там ще имаш различни детайли с еднакви цветове. Иначе може да опиташ да качиш резолюцията двойно като веднъж направиш паншарпенинг на ландсат8 с неговия си 15 метров пан и резултатната цветна 15 метрова снимка да я паншерпнеш с 1-2 метровата или да ползваш Сентинел2
Last edited by REAKTOR (2017-08-29 09:58:35)
Offline
Предложението ти е добро, ще пробвам и него. Намерих го нейде описано като тип паншарпен с ъпскейл на резолюцията в двете посоки плюс замяна на Luminosity-канала на false-color изображението (в LAB) с пан-растера. При мен ъпскейла няма да е удовяване ами умножение на резолюцията по 75 на всяка страна.
Снощи поцъках малко на Аркмапа и КГИС-а, засега с лоши резултати. Ето все пак отчет, дано се сетите нещо градивно по процедурата:
1. Извадих в ГМ RGB-геотиф от такъв с палитра. От него през растер калкулатора на КГИС генерирах еднобандово 8-битово изображение така: gray band=(R+G)/2. Идеята беше да симулирам честотната лента на ЛС8 пан-банда, която закача съвсем малко от синия спектър и е пробладаващо зелено+червено.
2. В Аркмап събрах композитно изображение от ЛС8 бандове 2,3,4,5. Това е нужно заради паншарп-плъгина на Аркмап.
3. Композитното изображение пуснах на паншарп-плъгина ползвайки 'изкуствения' пан от 1.
4. Резултата беше - крив. Паншарп-плъгина на Аркмап вкара шифтове на интензитета на композитното изображение (2), отдето false-color ефекта силно намалява. Подозирам, че причината за това е криви тегла за четирите канала, които вероятно са ОК за ЛС8 банд 8, но не и за моето изкуствено пан-изображение. Друго, което забелязах, е че ЛС8 банд 8 (пан) иде всъщност като 16 битов еднобандов геотиф, а моят беше 8 битов. Ако паншарп плъгина е настроен за подобен размах, това може допълнително да влоши резултата. Тука може би е добре да спомена, че пробвах всичките методики за паншарп на тоя плъгин, вкл IHS, което (уж) е аналог на LAB-методиката със замяна на L във Фотошоп.
Оттук насетне мисля да пробвам Фотошоп-трика, който евентуално дава повече ръчен контрол над паншарпа.
Last edited by dido3 (2017-08-29 17:50:05)
Offline
...
Ето тук файловете от класификацията на горите на същата територия по Sentinel - osm и shp (osm не е валидиран или оправян)
https://www.dropbox.com/s/3umzud09o5qdw … m.zip?dl=0
https://www.dropbox.com/s/27qczc2wy4h20 … p.ZIP?dl=0Това е територия с площ около 400 кв.км, която се класифицира при добър компютър за час-два. Оправянето и подобряването на точността ще иска доста повече време, но ми се струва, че отново ще е чувствително по-бързо от ръчното.
Дай ако обичаш суровия резултат от плъгина - "назъбените" данни, да го пробвам с ГРАСС-кия генерализатор.
Иначе на прима виста - при толкова калпави входни данни резултата се ядва. Ето един бърз списък на забележки без да имат критичен характер, разбира се:
- има твърде много пропуснати полянки в горите;
- неприятни артефакти - накъсвания и островчета заради ниската резолюция при ивиците гора;
- неочаквани острови в по-големи горски масиви. Дали щото референтния ми растер е стар и там е имало сеч, или просто е проблем на класификатора.
Би ли пробвал класификация с едно парче северен Пирин, карстовата част, да обхване северните циркусите до Разложката котловина и долината на Влахинска река. Интересно ми е дали ще даде разлика на открити скални терени спрямо застроени площи, дали ще отдели сипеите от скала, дали ще хване клек спрямо гора и най-вече как ще се справи със сенките по оградните скатове на циркусите.
Last edited by dido3 (2017-08-30 14:25:35)
Offline
Ето, суровия резултат - мисля, че със съвсем минимално махане на най-дребните полигони:
https://www.dropbox.com/s/0owyuz4tvjbew … w.ZIP?dl=0
Забележките са нормални за подобна резолюция. Още с пробата ми с Landsat 8 ми станаха ясни границите на възможностите - твърде много смесени пиксели има дори при 10m резолюция, така че нещата няма как да станат супер точни и подробни само с класификация, но това са за съжаление свободните и безплатни източници. А и методът на класифициране също не е идеален, но не познавам другите софтуери за фотограметрия, като PCI Geomatica и Erdas Imagine и т.н.
За Пирин - утре ще споделя резултата - но на пръв поглед разнородната планинска територия e доста трудна за добра класификация. Разпознава криво ляво клек от иглолистна гора, разпознава що годе добре пасищата и тревите, но естествено бърка скали и урбанизирана. В сенките сложих unclassified. Ще си поиграя още с "мострите" и аз още разучавам кое става и кое не.
Last edited by atari_matari (2017-08-30 16:07:07)
Offline
Пуснах генерализатора на GRASS с методът Снейкс и параметри а = 1 и b = 1. Резултатът - http://mountain.bajhui.org/pictures/rod … _a1_b1.zip - е много добър, ето как изглежда:
С тази настройка генерализацията отне 224 минути - близо 4 часа, като според учебника това е най-тежкия алгоритъм от всички налични.
Last edited by dido3 (2017-08-31 18:50:01)
Offline
Добре изглежда, хубаво че се занимавате. Иска ми се да се включа, но ще го направя катозавърша въпросната дипломна...
Това на какъв процесор го пускаш?
Offline
Core i5 3450 3.1GHz, 16 GB RAM, SSD отдолу (не знам колко ползва дисковата подсистема)
Offline
Ето, опитът ми с Пирин, не генерализиран: https://www.dropbox.com/s/ktbl3ghq5sugu … s.ZIP?dl=0
Трябва да призная, че резултатът е доста зле във високите планини със Sentinel2, трябва да пробвам как е с Landsat. Доста трудно различава клек от борова гора, накрая се принудих да ги филтрирам по надморска височина, за да има що годе адекватен резултат, но това пък обърка цялата топология и сега в дупките на големите полигони гори - има по-малки с гори. Не успях да ги обединя адекватно. Никакъв шанс да различи скала от урбанизирана, колкото и прецизно да му давах семпли - честотния им спектър си е явно един и същ - водонепропускливи. Пасищата сякаш ги позна добре - поне над 2000м, тях не съм ги сложил в шейпа, но ако има желание и тях ще добавя. Доста грешно разпознати участъци има - като цяло може да се ползва за някакво начало, но ще иска много сериозна ръчна работа.
Offline
Отново ще напиша - като за такъв груб комплект данни, резултатът определено е добър. Моето мнение обаче е, че цялостен комплект данни за България с този детайл и подобно количество дефекти за оправяне би бил една идея под OSM-стандартите за картографско съдържание.
Може да се окаже, че с още малко търпение ще излязат за свободно ползване вече налични данни от държавните агенции (знаете - има поне няколко такива комплекта). Би могло също да се появят по-детайлни мултиспектрални снимки, които ще обезмислят компромиса със сегашните Landsat/Sentinel данни.
Като ми дойде музата ще направя още малко експерименти с шарп чрез изкуствено пан-изображение с по-висока резолюция, макар все повече да се съмнявам в смисъла на начинанието.
Offline
За територии, които са сложни за разпознаване може би няма да е ок класифицирането, но не е нужно да чакаме държавните агенции - те никога няма да си пуснат аерофотото за свободно разпространение. Сега има свободни чудни DigitalGlobe, ESRI, Mapbox за ползване, стига да имаш нерви и време да векторизираш ръчно. По-детайлните мултиспектрални изображения винаги ще са с пари. Ако не са - фирмите поддържащи тези сателити ще фалират. Дори Google не можа да си позволи да поддържа компания за сателитни изображения. Идеята ми за класификация на изображенията със средна резолюция като Landsat8/Sentinel2 е за основа за работа и подобряване в последствие ръчно на точността - нещо като груба скица, към която да добавяш подробности. Не е ставало въпрос за директен импорт на резултата от класификацията, а едва след редакция и оправяне на дефектите. Поне от моите наблюдения става доста по-бързо редактирането, от колкото създаването на чисто. Това естествено само за гори.
А за стандартите не знам - в повечето държави в Европа данните за вид на територия в OSM са директно от класификация, при това поне 10 държави са импортнали CLC2006.
Offline
Скоро време очаквайте нови данни от Европейската агенция Коперник. Интересно има развитие по въпроса с използването на данни от сателити с много висока резолюция https://land.copernicus.eu/pan-european … ayers/view
Най последното дето се води Small Woody Features явно даже отделни горски масиви ще има картирани.
Offline