Estimación de la composición de la vegetación a partir de imágenes digitales.

Question

Estoy ejecutando un Maestro del proyecto de investigación de Mayor pradera-pollo nido de cría y la supervivencia. Algunos de mi intención de covariables incluyen las medidas de vegetación utilizando imágenes digitales. Me gustaría uso de la teledetección y los SIG de software para estimar el % de cobertura de la vegetación de las clases (es decir, malezas, pastos, vegetación muerta).

Necesito algo que puede hacer un objeto basado en la clasificación; sin embargo, puedo asistir a una universidad pequeña y no tenemos un reconocimiento de la licencia, ni se puede pagar uno. Estoy en proceso de ver si la UW-Madison está utilizando. Si ese es el caso, yo podría ser capaz de piggy-back a través de la UW-sistema. Si no, hay una versión de prueba gratuita que podría hacer esto? ¿Hay algún software de fuente abierta o paquetes de SIG extensiones que pueden ser utilizados para estos análisis con una precisión aceptable?

Información adicional: tengo fotos digitales (20 mega píxeles de resolución) de 1 sq. m. daubenmeire marcos en los sitios de nidificación.

Answer 1

Sí, hay libre orientado a objetos (segmentación) de software disponible. Algunos que vienen a la mente son la Primavera, ITK, Orfeo caja de herramientas y GRASS GIS.

Me gustaría sin embargo, señalan que la segmentación de la imagen es una mala dirección para leer cuando tratando de modelo fraccional de la cubierta. Un algoritmo de segmentación está diseñado para minimizar dentro de la unidad de la varianza y maximizar entre la unidad de la varianza. De esta forma, suaviza sus datos, la cual es bastante indeseable cuando se intenta modelar un proceso continuo, tales como fracciones de la cubierta. Un método de regresión sería mucho mejor, o, alternativamente, una clasificación binaria de cada clase de destino donde cada unidad fraccionaria de la cubierta podría ser derivados.

Answer 2

He asistido a la capacitación en el uso de la Semi-Automático de Clasificación Plugin de QGIS. De lo que yo podía ver que podría ser lo que usted está buscando. Toda la plataforma está disponible de forma gratuita, así que el dinero no debería ser un problema.

Es cierto que no soy experto en estas herramientas, pero el autor dice que incluye varios algoritmos de clasificación (Distancia Mínima, Máxima Verosimilitud, Espectral Ángulo de Asignación).

En nuestra formación hemos sido capaces de tren SCP y, a continuación, el sistema automáticamente producir capas vectoriales que clasificó a los bosques y tierras abiertas más que bien. Hemos utilizado modis de tierra de datos.

Answer 3

Dar que tenga algo de experiencia en codificación en Python también me gustaría recomendar mirando el scikit-learn , que tiene un gran número de métodos disponibles para supervisado, no supervisado, y semi-clasificación supervisada, así como la regresión.

Si como @Jeffrey-Evans dice que usted está buscando para realizar la clasificación binaria usted puede mirar Vectores de Soporte de la Clasificación, o si usted está buscando en la regresión se pudo ver en la regresión correspondiente (SVR) métodos.