นายก้องพิภพ รอบคอบ 55670001 กลุ่ม 3301

Preview:

Citation preview

ครั้งที่ 1

Vegetation Index

เปิด QGis

กด add Raster layer ดังภาพ เปิดภาพขึ้นมา

เปิด Semi-Automatic Classification Plugin

กด Pre processing > Landsat

กด clip mutiple raster > refresh list

ท าการตัดภาพ กด + UL ดังภาพ

กด +LR ดังภาพ

เมื่อได้ค่าทั้ง 2 ฝั่งแล้ว กด clip select rasters >save ชื่อว่า clip

จะได้ดังภาพ

กดเลือก Semi-Automatic Classification Plugin >Landsat >กดเลือกดังภาพ

กดเลือก folder clip ดังภาพ

ขั้นต่อไปเลือก select a MLT File

เลือกไฟล์ .txt > open

จะได้ดังภาพ กดperform convertion

Saveที่ RT กด select Folder

จะได้ดังภาพ

กดดับเบิลคลิกที่ Landsat จะได้ดังภาพ

ดับคลิก LR เผื่อผสมสี เลือก band5,4,3 ตามล าดับ

จะได้ดังภาพ

กดปรับความชัด

กด save raster layer as…>เลือกดังภาพ save LS8

จะได้ดังภาพ

ดับเบิลคลิกที่ LS8 เลือกband4,3,2 >ok

ใช้ processing options

Install OSGeo4w กดดังภาพ

กดดังภาพ

เลือกที่เก็บ กด next> install….

ครั้งที่ 2

Vegetation Index (ต่อ)

เปิด QGis

เปิด geoprocessing > options…

กด provider > OrfeoToolbox >ดูที่ Geoid file มีแล้วใหก้ด cancel

กด project แล้วเข้าไปที ่D:\RS2_image\55670010_3301

ได้ดังภาพ

เลือก Landsat ไว้บนสุด

กดเปิด Semi-Automatic Classification plugin

กด Radiometric Indices

ได้ดังภาพ

กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามล าดับ แล้ว save ต้ังช่ือ NDVI กด RUN

ได้ดังภาพ

กด ดับเบิลคลกิที่ output_Image เลือกดังภาพ

กด mode เลือก Equal interval เลือก 5 กด classifly

ได้ดังภาพ กด OK

ได้ดังภาพ

กด Radiometric Indices กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามล าดับ แล้ว save ต้ังช่ือ SAVI กด RUN

ได้ดังภาพ

กด Radiometric Indices กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามล าดับ แล้ว save ต้ังช่ือ NDWI กด RUN

ได้ดังภาพ

กด raster แล้วกดดังภาพ

กด ช่อง input เลือก 3 ตัวกด save

ช่อง output เลือก ดังภาพ กด OK

ได้ดังภาพ

ครั้งที3่

Object Based

เปิดโปรแกรม QGis > กด Add Raster layer> เลือกดังภาพ

จะได้ดังภาพ

ตัดภาพ กด semi-classification

กด pre processing > clip mutiple Raster >Refresh list

กด select all > UL,LR กดลงที่ภาพ

ได้ดังภาพ

กด clip select raster

Save ที่ D:\RS2_image\55670010_3301

ได้ดังภาพ

กด Landsat > select directory >D:\RS2_image\55670010_3301ช่อง Select a MLT file เลือก

D:\RS2_image\ChonBuri_LS8>LC81290512014017LGN00_MTL.txt

ลือกดังภาพ กด perform convation > saveทีD่:\RS2_image\55670010_3301

ได้ดังภาพ

ดับเบิลคลิกที่ Landsat >เลือก 4,5,3 >ok

ได้ดังภาพ

กด save as ที่ Landsat >save >ok

ได้ดังภาพ

เปิดโปรแกรม Leo work> เปิดไฟล์>LS8_samutsakorn

เลือกดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3

ได้ดังภาพ

เลือก tool >convert

เลือกดังภาพ

กดเลือกดังภาพ กด run

ครั้งที่ 4

Object Based (ต่อ)

เปิดโปรแกรม Leowork >เปดิภาพ samonsakron.tit >Tool>Convert

เลือกดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3 > RUN

กด Export ภาพดังรูป

เลือกที่เก็บงาน > ตั้งชื่อ >กด Export

เปิดโปรแกรม Monteverdi

กดfile >open database ดังภาพ

เลือกไฟล์ samutsakron_DC.tit> OK

กด Open

กดคลิกขวาแล้ว กด Display

ได้ดังภาพ

กด setup >เลือกแบนด์ 4,5,3>Apply

ได้ดังภาพ

ลดขนาดภาพ> กดExtract ROI from dataset ดังภาพ

เลือกดังภาพ กดให้เปน็สีเขียว > Ok

จะได้ดังภาพ

เลือกภาพบางส่วน กด OK

กดดูภาพ คลิกขวาเลือก Display in viewer

ได้ดังภาพ

น าภาพออก กดเลือกmean shift clustering ดังภาพ

กดให้เป็นสีเขยีวดังภาพ > Ok

ได้ดังภาพ

กด menu view manager

กดเลือกแบนด์4,5,3 >Ok

จะได้ภาพมา กด RUN

ได้ดังภาพ

ปรับภาพกด RUN

กดเลือก boundaries imageดังภาพ >คลิกขวาเลือก display viewer

จะได้ดังภาพ

กดเลือก labeled image ดังภาพ >คลิกขวาเลือก display viewer

ได้ดังภาพ

กดที่ Clusted image >คลิกขวาเลือก display viewer

เลือกtype เป็น float32 ดังภาพ

กด save ไฟล์ LS8_secmentation กด ok

ลองเปิดใน Arcmap10 ได้ดังภาพ

ครั้งที่ 5

Support vecter machine

เปิดโปรแกรม montevedi

เปิดไฟล์ กดfile > open database

เลือก LS_8_samutsakron_DC.titกด OK

ได้ดังภาพ กด open

ได้ดังภาพ

ดูข้อมูล คลิกขวา กด display in viewer ดังภาพ

จะได้ดังภาพ

ท าการตัดภาพ กด file >Extract ROI from dataset

จะได้ดังภาพ กดให้เป็นเขียว >ok

จะได้ดังภาพ

เลื่อนดูรูปภาพจากกรอปสีแดงทางซ้ายมือ

เลือก Mean shift clustering

จะได้ดังภาพ กดให้เป็นสีเขยีว >ok

จะได้ดังภาพ กด view Manager

จะได้ดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3 >ok

จะได้ดังภาพ

จะได้ดังภาพ >กด RUN

จะได้ดังภาพ

ขั้นต่อไปเลือก Leaning> SVM classcification

จะได้ดังภาพ กดให้เป็นสีเขยีว แล้วกด ok

จะได้ดังภาพ

ขั้นต่อไป ตั้งค่า กด setup>Visualisation

เลือกแบนด์ 4,5,3 > ok ดังภาพ

จากนั้นเป็นขัน้ตอนการเก็บกลุ่มตัวอย่างขอ้มูล คลิกที่ภาพ เสร็จแล้วเลือก End Polygon>กด Add ไปเรื่อยๆ

โดยเริ่มที่ เก็บข้อมูลน้ า

ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างอาคารและสิ่งปลูกสร้าง

ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างพืชพันธุ ์

ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างป่าชายเลน

เมื่อได้ครบแล้วกด Learn

กด Display

กด Valdabate จะได้ดังภาพ

ครั้งที่ 6

LST (land Surface Temperature)

กด Add Raster >D:\RS2_image\ChonBuri_LS8>Open

จะได้ดังภาพ เปิด semi Auto Classification Plugin

กด Refresh list >select All

และกด ULและ LR จะได้สีเหลืองๆดังภาพ

กด clip select raster เลือกที่เก็บที save

จะได้ดังภาพ คัดลอกไฟล์ LC81290512014017LGN00_MTL.txt ไปไว้ที่ clip_Suface

กด select deilectory > เลือกsave D:\RS2_image\55670010_3301

Select a MTL file>D:\RS2_image\55670010_3301\clip_Surfuce

กด perform conversion เลือกโปรเตอร์ RT_Suface ดังภาพ

ลบไฟล์ที่ขึ้นต้นด้วย clip ให้เหลือไฟล์ RT ได้ดังภาพ

จะได้ไฟล์ RGB.vrt

เลือก band 5,6,4 > กด ok

จะได้ดังภาพ

กด new shp >เลือก ROI ทางด้านขวามือ

กด creat a ROI ทางด้านขวา

กดคลิกที่รูปภาพ เมื่อเสร็จแล้วให้คลิกขวา จะได้ดังภาพ

ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง Water เปลี่ยนชื่อเป็น water กด save ROI ดังภาพ

กดที่รูปในบริเวณอื่น save ROI เป็น water_2 จะไดด้ังภาพ

ต่อมาติจิไตท์ ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง vegetation เปลี่ยนชื่อเป็น vagetion_1 กด save ROI ดังภาพจะได้ดงัภาพ

ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง Build-up เปลี่ยนชื่อเป็น Build-up_1 กด save ROI ดังภาพจะได้ดังภาพ

เมื่อเสร็จแล้ว ช่อง spectral classification algorithm เลือกเป็น select a Angle mapping จะได้ดังภาพ แล้วกด

perform classification

คลิกที่ภาพ และกด perform classcification

เลิกที่ save > classcification > กด Save

ได้ดังภาพ

กด reclassify grid values ดังภาพที่ด้านขวาด้านล่างขวามอื

เลือกดังภาพ กด run

จะได้ดังภาพ

ต่อมาเลือก raster calculator ที่ด้านขวาล่างของภาพ

เลือกดังภาพใส่สูตร b/(1+(10.8*b/14380)*ln(a)) ท่ีช่อง Formula กด run

ดับเบิลคลิกที่ไฟล์ caculted จะขึ้นมาดังภาพเพื่อเปลี่ยนสีตามใจชอบ กด ok

ครั้งที่ 7

Land cover change

เลือกภาพRGB2006,RGB2014

จะได้ดังภาพ

ดับเบิลคลิกที่ RGB2006 เลือก band2,3,1 ตามล าดับ

จะได้ดังภาพ

ดับเบิลคลิก ที่ RGB2014เลือก band2 ,1,3ตามล าดับ

จะได้ดังภาพ

กด refresh list

เลือก RGB2006

กด new shp.

Save ที่ D:\RS2_image\55670010_3301 ตั้งชื่อ ROI2006.shp

ตั้งชื่อ water กด create ROI

กดลงในภาพเสร็จแล้วคลิกขวา กด saveROI จะได้ดังภาพ

เมื่อเก็บครบ 10 ที่ จะได้ดังภาพ

กด perform

Save ที่ D:\RS2_image\55670010_3301

ได้ดังภาพ

ท าเช่นเดิม แต่เปลี่ยนเป็น 2014 เก็บจุด ดังภาพ

กด perform

Save ทีD่:\RS2_image\55670001_3301

ได้ดังภาพ

กดดังภาพ

ได้ดังภาพ

Save ทีD่:\RS2_image\55670001_3301

กดดังภาพ

Save ทีD่:\RS2_image\55670001_3301

กดดังภาพ

กดดังภาพ

กดดังภาพ

ได้ภาพ

Recommended