GIS/RS knowledge base grass_gis

教師付き分類

画像のインポート

r.in.gdal

image group を作成する

  • i.group でサブグループを作成する
    マルチバンドの衛星画像をインポートすると自動的に画像グループが作成される
    その画像グループを指定して、分類に使用する任意のバンドを画像サブグループとして指定する。
    • 注意:サブグループ名はマップの選択画面に表示されないので、自分で記録しておく必要がある

教師データの作成

ここはGRASSよりもQGISで作業したほうが楽です

  • shape file形式などで教師データを作成する
  • 教師データにinteger形式で分類コードを入力する
  • ラスタ→Conversion→ラスタ化でgeotiffなどのラスタ形式に変換(Valueには前項で作成した分類コードを指定する)

QGISのgdaltoolでは細かいファイル形式の設定ができないため
OSGeo4W shellなどを用いてコマンドで処理する

  • 上記の"ラスタ化"ツールで出力されるgdal_rasterizeのコマンドをコピーしテキストエディタ等に貼り付ける。
  • -ts xxx xxx の記述を削除する
  • -tr でピクセルサイズを指定しを追加し解像度を分類対象と揃えておく(ex. -tr 10 10)
  • -ot でピクセル深度を指定する。ここでは 16bit integer に設定しておく(ex. -ot int16)
  • -a_nodata でNODATA値を-9999に設定しておく(ex. -a_nodata -9999)
    これはgrassラスタのNODATA値が-9999であるため
  • OSGeo4W shellを起動し作成したコマンドをペーストして処理を実行する。

あとからgrass上でnodata値をr.reclassなどで指定してもよい("対話形式で再分類"でもOK)
その際は定義ファイルとして以下のようなフォーマットのテキストファイルを作成し指定する
0 = NULL
1 = 1
2 = 2

ここからはGRASSで処理する

教師付き分類作業

  • i.gensig でクラスタ化する
  • 出力されたsignatureファイルを用いて i.maxlik (最尤法による分類)で処理する
    • 注意!:シグネチャファイルの名称は自分で記録しておく必要がある
  • r.kappa で分類結果の accuracy assessment を実施する
    • 注意!:outputファイルのパスには"バックスラッシュ"を用いる

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Last-modified: 2012-01-06 (金) 21:32:43 (4580d)