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| | | | | | | Panorama - Elaborazione delle immagini - Parte 5
In questo esercizio, analizzeremo le immagini satellitari di Bardia utilizzando il software LEOWorks.
Classificazione delle immagini multispettrali
Lo scopo di questo esercizio è di fornire un orientamento sulle tecniche di classificazione delle immagini multispettrali e di approfondire la conoscenza della regione di Bardia.
La classificazione delle immagini digitali è un’operazione piuttosto complessa, che richiede una buona conoscenza dell’area trattata per poter estrarre informazioni accurate. La classificazione delle immagini multispettrali è un metodo utile per generare mappe tematiche, ma anche per evidenziare le variazioni nel tempo di alcune caratteristiche, ad esempio della copertura del suolo.
In questo esercizio useremo metodi di classificazione con e senza supervisione.
Classificazione non supervisionata
La classificazione non supervisionata è un metodo piuttosto approssimativo. In questa forma di classificazione, tutti i pixel dell’immagine sono raggruppati in un numero prestabilito di classi in base alla somiglianza dei rispettivi valori nella scala di grigi.
In caso di problemi nell’uso di LEOWorks, consultate le sezioni corrispondenti delle istruzioni e le funzioni di guida.
Aprite il programma LEOWorks.
Aprite le immagini seguenti:
- Bardia_Landsat_2002_Band_1.tif
- Bardia_Landsat_2002_Band_2.tif
- Bardia_Landsat_2002_Band_3.tif
- Bardia_Landsat_2002_Band_4.tif
- Bardia_Landsat_2002_Band_5.tif
- Bardia_Landsat_2002_Band_7.tif
Scegliete Multivariate Analysis>Unsupervised Classification (Analisi multivariata>Classificazione non supervisionata) e selezionate tutte le immagini.
Inserite 10 nel campo Nr. of Classes (n. di classi) e 5 nel campo Nr. of Iterations (n. di iterazioni). Aumentando il numero di iterazioni sarà più semplice formare classi simili, ma aumenterà anche il tempo di elaborazione. Specificando 5 iterazioni, l’operazione potrà richiedere alcuni minuti. Quando viene visualizzato il risultato, applicate il filtro Multivariate Analysis>Post classification filer>5x5. Questo passaggio “pulirà” il risultato. Salvate la nuova immagine con il nome Bardia_2002_unsupervised (TIF) nella cartella Bardia.
Scegliete Image>Add Legend e selezionate la prima classe.
Nella finestra “Current Item” (Elemento corrente), inserite il tipo di copertura del suolo prescelto con riferimento all’immagine Bardia_Landsat_2002_Band_453.tif.
Provate ad assegnare un nome a ogni classe confrontando l’immagine classificata con l’immagine a falsi colori Bardia_Landsat_2002_Band_453.tif e con il risultato della vostra interpretazione usando le 5 classi proposte nell’esercizio di combinazione delle immagini multispettrali (foreste, terreni erbosi, terreni agricoli, fiumi e alvei fluviali). Esistono 10 classi originali. Se vengono usati colori diversi per la stessa classe di copertura del suolo, potete unire le classi assegnando lo stesso colore a due o più classi (delle 10 disponibili).
1. Perché i colori (classi) originali dei terreni agricoli, dei terreni erbosi e della vegetazione nella piana alluvionale erano molto simili? Sapreste spiegare perché?
Salvate la classificazione con il nome “Bardia_Landsat_2002_unsup.tif” nella cartella Bardia.
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