Segmentová klasifikace obrazu

Velice zajímavou funkcí v Idrisi Taiga je automatická klasifikace obrazu. Jde o převedení snímku zájmového území (například ortofoto) na vrstvu, kde každý pixel obrazu představuje konkrétní druh využití území (například dům, silnice, pole). Toho lze docílit manuální klasifikací - to je však velmi náročný a zdlouhavý postup. Použitím určitých procesů v software Idrisi lze tento postup zautomatizovat.

Dřívější verze Idrisi používaly klasifikaci takzvaně pixel po pixelu. Existují dva základní postupy – řízená a neřízená klasifikace. U neřízené klasifikace software sám automaticky roztřídí pixely do jednotlivých tříd, které následně uživatel pojmenuje. U řízené klasifikace obrazu uživatel nejdříve definuje třídy vytvořením tzv. trénovacích ploch a program následně klasifikuje jednotlivé pixely obrazu na základě kategorií předdefinovaných uživatelem (pomocí trénovacích ploch). Avšak nejnovější verze Idrisi Taiga přidala třetí způsob klasifikace obrazu – segmentovou klasifikaci. Ta zvyšuje přesnost řízené klasifikace v urbanizovaném území. Celý postup je rozdělen do čtyř základních kroků:

• Vytvoření segmentů
• Vytvoření trénovacích ploch
• Pixelová klasifikace snímku
• Segmentová klasifikace

Segmentová metoda klasifikace obrazu je založena na rozdělení vstupních obrazů (například ortofotosnímků) na segmenty na základě spektrální podobnosti pixelů modulem Segmentation. Na jejich základě dále probíhá klasifikace jednotlivých ploch snímku.

Další fází postupu při segmentové klasifikaci je tvorba trénovacích ploch pomocí modulu Segtrain, která zpracovává vytvořenou mapu segmentů v modulu Segmentation. Trénovací plochy slouží uživateli k určení jednotlivých kategorií povrchu na snímku, podle nichž dále dochází k automatické klasifikaci ostatních segmentů.

V třetím kroku klasifikace snímku dochází k zatřídění všech pixelů (pixel po pixelu) do příslušných kategorií modulem Maxlike. Proces přiřazení pixelů do skupin vychází z funkce hustoty pravděpodobnosti – ta je založena na tzv. Bayesoské statistice.

V posledním kroku modul Segclass upraví a vylepší výstup z modulu Maxlike na základě segmentů vytvořených v prvním kroku.

Modul segmentation	Modul segclass

Earth Trends Modeler

Další funkce

poptávkový formulář