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La digitalización de único uso de la tierra (agricultura) de ráster en ArcMap?

Estoy trabajando en la digitalización de la Agricultura de cobertura de la tierra en una región determinada. Yo hice algo muy parecido antes, y no podía encontrar un buen método alternativo al lado manualmente la digitalización, que es totalmente consume mucho tiempo.

He intentado varios métodos. pero ninguno parece funcionar perfectamente.

  1. La Clasificación De La Imagen Esto es parte de el mapa original

OGAG

Lo que yo tengo de la Imagen Classfication Resultado:

Classification Result

Y aquí está la leyenda:

Legend

El gran problema aquí es que la herramienta parece confundir a algunos de los yardas con Ag de la Tierra, que es totalmente comprensible ya que algunos de los Ag de la tierra es como este:

Green Ag

Pero creo que todavía puede ser una fundación a la base de mi futuro trabajo.

  1. Traté de extraer ciertas clases de una cubierta vegetal mapa de bits y, a continuación, borrar las copas de los árboles fuera de ella. Los resultados no son tan óptimos como se puede ver aquí:

Landcover Result

También muchos "ruidos" y los límites son demasiado gruesos y vanguardista.

Existe alguna solución?

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Aaron Puntos 25882

Hay muchas cosas que usted puede hacer para optimizar su tierra de clasificación de la cobertura. El más importante, usted necesita para adquirir la calidad de imágenes disponibles. En su caso, de la Cosmovisión-2/3/4, Landsat 8 OLI o Sentinel-2 sensores sería muy adecuado para la clasificación de los campos agrícolas, a menudo en las especies en cultivo. Una mayor resolución espacial de los datos, tales como 4-banda de NAIP puede ser eficaz para aplicaciones agrícolas, especialmente si los límites de recorte son importantes.

Puedo ver que usted utiliza un píxel en función de clasificador, lo más probable es una máxima probabilidad algoritmo en ArcGIS. Que sin duda tendrá que lidiar con una mezcla de píxeles de un píxel. Una forma de superar esa mezcla de píxeles es el uso de una sola o de doble paso de la mayoría de filtro, disponibles en ArcGIS.

Usted probablemente tendrá mejores resultados si se utiliza un objeto orientado al análisis de la imagen (OBIA) enfoque. ArcGIS tiene una imagen el algoritmo de segmentación disponibles que yo recomendaría. Usted puede aprender más acerca de este enfoque aquí: la Comprensión de la Segmentación y la Clasificación.

Por último, me gustaría recomendar la incorporación de los datos, además de sus bandas espectrales tales como índices de vegetación (NDVI) y varios textura métricas. Estas pueden ser fácilmente incorporado en el algoritmo de clasificación como lo haría con las bandas espectrales.

En suma:

  1. Encontrar mejores imágenes con mayor resolución espectral
  2. Uso OBIA, tales como la segmentación de la imagen/clasificación
  3. Incorporar datos adicionales como información de bandas tales como la vegetación índices (por ejemplo, NDVI) y la textura de las métricas en su clasificación

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