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Esercizio 2: Quantificazione dell'area deforestata 
In quest'esercizio verranno usati i seguenti dati: - Rondonia_1989_band1.tif; Rondonia_1989_band2.tif; Rondonia_1989_band3.tif; Rondonia_1989_band4.tif; Rondonia_1989_band5.tif; Rondonia_1989_band7.tif - Rondonia_1999_band1.tif; Rondonia_1999_band2.tif; Rondonia_1999_band3.tif; Rondonia_1999_band4.tif; Rondonia_1999_band5.tif; Rondonia_1999_band7.tif - Rondonia_2009_band1.tif; Rondonia_2009_band2.tif; Rondonia_2009_band3.tif; Rondonia_2009_band4.tif; Rondonia_2009_band5.tif; Rondonia_2009_band7.tif Ora che abbiamo analizzato le immagini, possiamo iniziare a classificarle. Le principali caratteristiche che ci interessa distinguere sono le aree forestali e quelle deforestate. Cercheremo le differenze nella loro firma spettrale, misurata dal satellite, per creare una mappa della deforestazione in Rondonia. Per effettuare la classificazione, dovrete aprire tutte le bande dell'immagine Landsat, ad eccezione del canale 6, che non viene comunemente usato a scopo di classificazione. Per cominciare, eseguite l'operazione solo per l'anno 1989, in modo da evitare l'apertura di un numero eccessivo di immagini.
Non ottimizzate le immagini che avete appena aperto. È importante lavorare con i valori dei pixel originali. L'ottimizzazione delle immagini può essere utilizzata solo quando si desidera ottenere una migliore visualizzazione.
Aprite Unsupervised classification (Classificazione non supervisionata) e selezionate tutte le singole bande di Rondonia_1989. Vogliamo distinguere le aree forestali da quelle deforestate. Si tratta dunque di due classi. Lasciate che l'algoritmo esegua una decina di iterazioni.
Se i colori non sono chiari, potete modificarli aggiungendo una Legend (Legenda). Verrà visualizzata la finestra di una Legenda. Nella colonna di sinistra, potete selezionare ogni classe e modificare il nome e il colore.
Last update: 10 Maggio 2013
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