Classificazione multitemporale
Ripeteremo lo stesso processo per le immagini del 31 e del 15 gennaio 2003.
Multivariate Analysis >Supervised Classification > Select Training Fields
Multivariate Analysis >Supervised Classification > Maximum Likelihood.
Apri le immagini 4-5-3 di ny_landsat_2003-01-31.tif e ny_landsat_2003-01-15.tif e controlla se le aree di esercitazione devono essere modificate. Nel caso ideale le aree di esercitazione dovrebbero restare le stesse, ma è possibile che nel tempo si siano verificati dei cambiamenti (lava vulcanica, deforestazione, urbanizzazione e così via).
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 Nyiragongo and Nyamuragira

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| | Introduction (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Environment_EN/SEMDGLNSNNG_0.html) |
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 Change detection and hazard assessment

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| | Worksheet introduction (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_EN/SEM5NUMSNNG_0.html) |
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| | Exercise 1: Exploring and learning about the volcano (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_EN/SEMV2MNSNNG_0.html) |
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| | Exercise 2: Lava Detection using Supervised Classification (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_EN/SEM1LSNSNNG_0.html) |
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| | Exercise 3: Multitemporal Change Detection and Monitoring (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_EN/SEM8XTNSNNG_0.html) |
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 Eduspace - Download

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| | Nyiragongo_Landsat.zip (http://esamultimedia.esa.int/docs/eduspace/Volcanoes_Exercise_Data_3.zip) |
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 Eduspace - Software

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| | LEOWorks 3 (http://esamultimedia.esa.int/multimedia/LEOWorks3.exe) |
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| | LEOWorks 3 Tutorial (http://esamultimedia.esa.int/multimedia/eduspace/leoworks3-tutorial.pdf) |
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