Картографічна модель – графічне представлення даних та аналітичних процедур, що використовуються в дослідженні. Її мета полягає в тому, щоб допомогти аналітику організовувати та структурувати необхідні процедури та ідентифікувати всі дані, необхідні для дослідження.
Для подальшої роботи потрібно в налаштуваннях додати ще одну ресурсну папку – \Idrisi Tutorial\Advanced IP.
Теорема Байєса та класифікація максимальної імовірності.
Порядок роботи з м’якими класифікаторами є ітеративним. Спочатку класифікатор створює зображення з багатьма класами, потім користувач на основі попередніх ітерацій групує та об’єднує спільні класи для створення остаточного зображення.
Ми будемо працювати з одним набором даних, тому на кожному етапі потрібно зберігати результати для їх подальшого використання.
В супутникових знімках, як правило, існує сильна кореляція між багатоспектральними каналами. Така кореляція показує, що, якщо коефіцієнти відбиття високі в одному каналі, то вони також, ймовірно, будуть високими і в іншому каналі. В ідеальному випадку, якби два канали були повністю корельовані, вони описали б ту ж саму інформацію.
Тому виникає питання, чи забезпечують тільки декілька каналів адекватну характеристику коефіцієнтів відбиття земної поверхні. Спробуємо дослідити це питання, застосувавши аналіз основних компонент РСА (Principal Components Analysis).
Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни “Геоінформаційний аналіз даних дистанційного зондування Землі” студентами напряму 0801 „Геодезія, картографія та землеустрій” / А.М.Лагоднюк, А.В.Прокопчук. – Рівне: НУВГП, 2014. – 28 с.
В цій роботі ми дослідимо різні методи відновлення зображень, які застосовуються для видалення: природних шумів, атмосферних ефектів та похибок датчика.
IDRISI містить близько 20 модулів для відновлення та перетворення зображень, серед яких ми розглянемо:
В цій роботі будемо досліджувати зображення, а також методи обробки зображень. Дослідимо різні способи збільшити контраст зображень для покращення візуальної інтерпритації. Використаємо зображення Worsester штату Массачусетс – 4 канали Landsat (TM) від 10 вересня 1987 р. - HOW87TM1, HOW87TM2, HOW87TM3 и HOW87TM4 з папки IDRISI Tutorial Data\Introductory IP, що відповідають видимому синьому, зеленому видимому, червоному видимому та інфрачервоному каналам.
В лабораторній роботі №7 ми досліджували спектральні криві для трьох видів покриттів: міської забудови, лісу та водних поверхонь. Ми бачили, що спектральні криві кожного з типів покриттів є унікальними. Таким чином, кожну поверхню на зораженні можна ідентифікувати (дешифрувати) та відрізнити одну від одної за зразками їх спектрального відбиття. В цьому і заключається суть класифікації зображень. За допомогою класифікації даних космічного знімання можна створити багато видів карт (ґрунтів, типів поверхонь, рельєфу дна і т.д.).
Є два методи класифікації зображень: контрольована та неконтрольована. В контрольованій користувач створює спектральні сигнатури відомих категорій поверхонь (забудова, ліс і т.д.), потім програма призначає кожному пікселю той тип покриття, який є найближчим до сигнатури пікселя. В неконтрольованій програма групує пікселі за категоріями залежно від сигнатур, потім користувач сам дешифрує, де яка категорія поверхні.
У вступі до роботи має бути
висвітленна актуальність проблеми використання даних дистанційного зондування
Землі при створенні різноманітних геоінформаційних систем в різних галузях та
роботі з ними. По можливості необхідно визначити предмет та об’єкт дослідження.
Також обов’язковим атрибутом вступу є обґрунтування мети роботи.
Основна частина
роботи ділиться на кілька розділів. В першому розділі, як правило подається
теретично-методична інформація з теми (основна термінологія дистанційного
зондування, методики використання ДДЗЗ для певних задач та інші
теоретико-методологічні питання). При необхідності слід охарактеризувати
сучасний стан досліджень з цієї тематики, історію розвитку досліджень, навести
конкретні приклади застосування даних дистанційного зондування в Україні чи за
кордоном.
В другому та
третьому розділах викладається основний зміст роботи. Зокрема в другому
розділі, подається характеристика об’єкту дослідження, аналіз методичних
рекомендацій та нормативних документів для обґрунтування вибору роздільності,
каналів даних дистанційного зондування, вибір супутників, дані з яких
забезпечують виконання поставлених задач та потрібний масштаб вихідних
матеріалів.
В третьому розділі
виконується приведення зображення до формату ГІС Idrisi, трансформація зображення
методом контрольних точок. За даними вказаними в
завданні студент закачує з безкоштовного серверу знімки та за ними проводить
класифікаційний аналіз методами контрольованої та неконтрольованої
класифікації, порівнює та аналізує результати.
Висновки
підсумовують роботу та резюмують виконання поставленої у вступі мети.
В лабораторній роботі №7 ми досліджували спектральні криві для трьох видів покриттів: міської забудови, лісу та водних поверхонь. Ми бачили, що спектральні криві кожного з типів покриттів є унікальними. Таким чином, кожну поверхню на зораженні можна ідентифікувати (дешифрувати) та відрізнити одну від одної за зразками їх спектрального відбиття. В цьому і заключається суть класифікації зображень. За допомогою класифікації даних космічного знімання можна створити багато видів карт (ґрунтів, типів поверхонь, рельєфу дна і т.д.).
У вступі до роботи має бути
висвітленна актуальність проблеми використання даних дистанційного зондування
Землі при створенні різноманітних геоінформаційних систем в різних галузях та
роботі з ними. По можливості необхідно визначити предмет та об’єкт дослідження.
Також обов’язковим атрибутом вступу є обґрунтування мети роботи. 
