Übung 2: Klassifizierung der Landbedeckung Page12
Nachdem Sie sich mit dem Gebiet von Córdoba vertraut gemacht haben, erstellen wir nun eine Landbedeckungskarte. Dazu wenden wir die Methode der überwachten (interaktiven) Klassifizierung an, bei der die Informationen zum Kartieren der unterschiedlichen Landbedeckungsklassen aus einer externen Quelle stammen. Ein Algorithmus der Software vergleicht die Werte jedes Bildpunkts (Pixels) mit den bereitgestellten Informationen und berechnet, welcher Klasse die einzelnen Bildpunkte am ehesten zuzuordnen sind. Klassifizierung der Landbedeckung
Öffnen Sie LEOWorks.
LEOWorks3: Öffnen Sie das Bild 2009_cordoba_B1.tif. Wiederholen Sie den Vorgang für die übrigen Kanäle der Aufnahme von 2009. Für die Durchführung einer überwachten Klassifizierung benötigen wir vordefinierte Informationen. Diese Informationen liegen Ihnen in Form der Dateien class Urban.shp, Bare soil.shp und Vegetation.shp (LEOWorks4) sowie trainingfields2009 (LEOWorks3) vor. Zunächst untersuchen wir diese Trainingsgebiete. Dazu benötigen wir ein RGB-Bild. Zeigen Sie Band 4 in Rot, Band 5 in Grün und Band 3 in Blau an, um wie in der vorherigen Übung ein Falschfarbenbild zusammenzustellen. Wählen Sie Tools - Classification – Supervised und erstellen Sie drei Klassen: Stadtgebiet, nackter Boden und Vegetation. Importieren Sie die Trainingsgebiete (TF) aus der .shp-Datei (eine genauere Anleitung finden Sie im LEOWorks-Tutorial).
LEOWorks3: Wählen Sie Multivariate Analysis- Supervised Classification-Select Trainingfields-Open Trainingfields: trainingfields2009.
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Last update: 23 Oktober 2013
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