Page12

Nu, hvor du er blevet mere bekendt med Cordoba-området, skal vi fremstillet et kort over landdække. Det skal gøres med overvåget klassifikation, og det betyder, at oplysningerne til brug for kortlægningen af forskellige arealanvendelsesklasser kommer fra en ekstern kilde. En algoritme i softwaren vil sammenholde værdierne i hver pixel med den tilgængelige information og vil derefter beregne, hvilken klasse den pixel er tættest på.
 
Vi skal gøre det to gange: en gang for billedet fra 2009, og derefter for billedet fra 1992. I den foregående øvelse identificerede vi tre primære landdækkeklasser, som ligeledes skal anvendes i denne øvelse. Denne tilgang vil give os mulighed for at kvantificere landdækket og vurdere overfladen af det bymæssige område både i 1992 og i 2009.

Arealanvenselsesklassifikation

Åbn LeoWorks
Open/Multiple Files as Single Dataset: 2009_cordoba_B1 til 2009_cordoba_B7

I LEOWorks3: Åbn billedet 2009_cordoba_B1.tif
I vinduet Image Preview klikkes der på OK.
Vis bånd 1

Gå frem på samme måde for de andre bånd fra 2009.

For at foretage en overvåget klassifikation skal vi bruge foruddefinerede oplysninger. Du fik disse oplysninger i form af filerne class Urban.shp, Bare soil.shp og Vegetation.shp (LEOWorks4) trainingfields2009 (LEOWorks3) Allerførst skal vi undersøge disse træningsfelter. Til det formål skal vi bruge et RGB-billede.

Få vist bånd 4 med rødt, bånd 5 med grønt og bånd 3 med blåt for at kunne fremstille et falsk farvebillede på samme måde som i den foregående øvelse.

Gå til Tools - Classification – Supervised - og opret 3 klasser: By, bar jord og vegetation. Importer træningsfelterne TF fra shapfile. (se LEOWorks Tutorial for yderligere vejledning).

I LEOWorks3: Vælg Multivariate Analysis- Supervised Classification-Select Trainingfields-Open Trainingfields: trainingfields2009.  
 

Page12