Submit Search
Upload
Object based classification
•
1 like
•
394 views
O
Ooy's Patchaya
Follow
Object based classification โปรแกรม QGIS
Read less
Read more
Education
Report
Share
Report
Share
1 of 31
Download now
Download to read offline
Recommended
ใบความรู้ เรื่อง หลักการพื้นฐานในการเลือกและการแก้ไข
ใบความรู้ เรื่อง หลักการพื้นฐานในการเลือกและการแก้ไข
Nicharee Piwjan
Object Based Image Analysis
Object Based Image Analysis
Kabir Uddin
Surface temperater
Surface temperater
Ooy's Patchaya
นางสาวพัชรี เพ็ชร์อุดม 55670194 กลุ่ม 3301
นางสาวพัชรี เพ็ชร์อุดม 55670194 กลุ่ม 3301
Builtt Susa
นางสาวถนอมช์วรรณข์ เพชรดี
นางสาวถนอมช์วรรณข์ เพชรดี
Patipan Beer
877353_นวรัตน์ ศรชัย_58670064_กลุ่ม3303
877353_นวรัตน์ ศรชัย_58670064_กลุ่ม3303
Nawarat Sornchai
โสภิดา เดโชรัมย์
โสภิดา เดโชรัมย์
Patipan Beer
นางสาวนารีรัตน์ ผลศิริ
นางสาวนารีรัตน์ ผลศิริ
Patipan Beer
Recommended
ใบความรู้ เรื่อง หลักการพื้นฐานในการเลือกและการแก้ไข
ใบความรู้ เรื่อง หลักการพื้นฐานในการเลือกและการแก้ไข
Nicharee Piwjan
Object Based Image Analysis
Object Based Image Analysis
Kabir Uddin
Surface temperater
Surface temperater
Ooy's Patchaya
นางสาวพัชรี เพ็ชร์อุดม 55670194 กลุ่ม 3301
นางสาวพัชรี เพ็ชร์อุดม 55670194 กลุ่ม 3301
Builtt Susa
นางสาวถนอมช์วรรณข์ เพชรดี
นางสาวถนอมช์วรรณข์ เพชรดี
Patipan Beer
877353_นวรัตน์ ศรชัย_58670064_กลุ่ม3303
877353_นวรัตน์ ศรชัย_58670064_กลุ่ม3303
Nawarat Sornchai
โสภิดา เดโชรัมย์
โสภิดา เดโชรัมย์
Patipan Beer
นางสาวนารีรัตน์ ผลศิริ
นางสาวนารีรัตน์ ผลศิริ
Patipan Beer
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
Ooy's Patchaya
Land cover chang
Land cover chang
Ooy's Patchaya
Suport vector Machine [SVM]
Suport vector Machine [SVM]
Ooy's Patchaya
Vegetation Index
Vegetation Index
Ooy's Patchaya
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
Ooy's Patchaya
Week1 f end
Week1 f end
Ooy's Patchaya
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
Ooy's Patchaya
สร้าง GUI
สร้าง GUI
Ooy's Patchaya
การเรียกกล้อง
การเรียกกล้อง
Ooy's Patchaya
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
Ooy's Patchaya
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
Ooy's Patchaya
การใช้งาน Matlab
การใช้งาน Matlab
Ooy's Patchaya
More Related Content
More from Ooy's Patchaya
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
Ooy's Patchaya
Land cover chang
Land cover chang
Ooy's Patchaya
Suport vector Machine [SVM]
Suport vector Machine [SVM]
Ooy's Patchaya
Vegetation Index
Vegetation Index
Ooy's Patchaya
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
Ooy's Patchaya
Week1 f end
Week1 f end
Ooy's Patchaya
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
Ooy's Patchaya
สร้าง GUI
สร้าง GUI
Ooy's Patchaya
การเรียกกล้อง
การเรียกกล้อง
Ooy's Patchaya
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
Ooy's Patchaya
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
Ooy's Patchaya
การใช้งาน Matlab
การใช้งาน Matlab
Ooy's Patchaya
More from Ooy's Patchaya
(12)
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
Land cover chang
Land cover chang
Suport vector Machine [SVM]
Suport vector Machine [SVM]
Vegetation Index
Vegetation Index
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
ภาษาซี โปรแกรม Dev-C++
Week1 f end
Week1 f end
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
ผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม
สร้าง GUI
สร้าง GUI
การเรียกกล้อง
การเรียกกล้อง
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้สูตรหาพื้นที่ ด้วย Dev++
การใช้งาน Matlab
การใช้งาน Matlab
Object based classification
1.
Object based classification เริ่มต้นโดยการเปิดภาพถ่ายดาวเทียม
ไปที่ Add Raster Layer เปิดภาพถ่ายดาวเทียมแบนด์ 1-8 > Open
2.
ก็จะได้ภาพถ่ายดาวเทียมที่ได้เลือกไว้แล้วขึ้นมา จากนั้นไปที่เครื่องมือ Semi- Automatic
Classification Plugin ก็จะได้หน้าต่าง Semi- Automatic Classification Plugin > Pre processing > Clip multiple resters จากนั้นกด Refresh list เพื่อให้ได้ภาพปัจจุบันที่เราได้เปิดไว้ในจอแสดงผล
3.
4.
จากนั้นไปคลิกที่ ที่ UL
แล้วไปคลิกที่ภาพในจอแสดงผลของฝั่งบนซ้ายของภาพที่เราต้องการตัด และคลิกที่ LR ฝั่งล่างซ้ายของภาพ จากนั้นเราก็จะได้ค่าพิกัด X,Y ของภาพ พอได้พิกัดและขนาดของภาพที่เราต้องการเสร็จ ก็ไปช่องของ Output name prefix แล้วตั้งชื่อ cut จากนั้นคลิก Clip selected rasters
5.
จากนั้นเลือก Folder จัดเก็บ
> Seletct Folder ต่อไปเป็นการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนโดยการ Copy ภาพการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนเพื่อไปปรับแก้ภาพที่ ตัดไว้ใน Floder ภาพที่ได้ตัดไป
6.
จากนั้นก็ลบภาพที่ไม่ได้ใช้ออกโดยการคลิกขวา Remove
7.
ก็จะได้ผลดังภาพ ต่อไปเราก็เหลือภาพที่ตัดแล้ว จากนั้นไปที่ Semi-Automatic
Classification Plugin > Pre processing > Landsat
8.
จากนั้นไปคลิก Select directory
เลือก Folder จัดเก็บ จากนั้นไปคลิก Select a MTL file เพื่อเลือก File ที่ใช้ในการปรับแก้ความคลาดเคลื่อน
9.
ติ๊กที่ช่อง Apply DOS1
atmospheric correction ช่อง create vietual Raster > คลิก Perfrom conversion
10.
จากนั้นคลิกตั้งชื่อ Folder เป็น
rt_segmaentation > คลิก Select folder ผลที่ได้คือ
11.
จากนั้นก็ลบภาพที่ไม่ได้ใช้ออกโดยการคลิกขวา Remove ก็จะได้ผลดังภาพ
12.
จากนั้น Double Click
ที่ Landsat ทาการผสมสี 5-4-3 > OK
13.
ผลที่ได้คือ จากนั้น คลิก ที่
Local cumulative
14.
ผลที่ได้ปรากฏดังภาพ จากนั้นไปที่เครื่องมือ Semi-Automation Classifition
Plugin
15.
จากนั้นติ๊กถูกที่ช่อง Apply DOS1
atmospheric correction ช่อง create vietual Raster > คลิก Perfrom conversion
16.
ผลที่ได้ปรากฏดังภาพ จากนั้น Double Click
ที่ Landsat ทาการผสมสี 5-4-3 > OK
17.
ผลที่ได้คือ
18.
กดเน้นสีโดยไปที่ ที่ Local
cumulative ลองซูมภาพดูปรากฏว่าภาพมีความคมชัด จากนั้นคลิกขวาที่ Landsat > Save As.....
19.
ช่อง Save as
> Browse เลือกที่เก็บที่เซฟ > OK
20.
21.
ผลที่ได้ปรากฏดังภาพ จากนั้นเปิดโปรแกรม Leowork
22.
จากนั้นไปเปิดภาพที่ได้ทาไว้โดยไปที่ Flie >
Open > Single File Dataset(s) คลิก OK
23.
จากนั้นไปที่ Edit >
Preferences.... และไปที่เครื่องมือ Tool > Convert cแปลง 32 bit เป็น 8 bit ก็จะขึ้นหน้าต่างการทางาน Convert-Datatype > Processing Parameters > ช่อง Target Data Type = uint8 > Run
24.
ผลที่ได้ก็จะได้ชั้นข้อมูลเพิ่มขั้นมา จากนั้นคลิกขวาที่ Landsat8_DC
> New REG View.....
25.
ทาการผสมแบนด์ 4-5-3 >
Ok ผลที่ได้คือ
26.
จากนั้นนาภาพออก โดยไปที่ Flie
> Export > Export Geo TIFF Product
27.
เซฟแล้วไปที่โปรแกรม Monteverdi-1.24 ก็จะได้หน้าต่างการทางานของโปรแกรม Monteverdi-1.24 การเปิดภาพ
ไปที่ Fild > Open dataset
28.
ก็จะได้หน้าต่าง Open dataset
> > เลือกภาพที่ต้องการ ในที่นี้เลือกไฟล์ภาพที่เป็นนามสกุล .tif > Landsat8_DC.tif > Open
29.
จากนั้นไฟล์ภาพที่เราเลือกก็จะมาปรากฏอยู่ที่หน้าต่างแสดงผล ชื่อ Landset8_DC
30.
จากนั้นเปิดภาพ Landset8_DC >
คลิกขวา > Display in viewer > รอประมวลผล ผลก็จะได้หน้าต่างภาพ [Reader0] Landsat8_DC จากนั้นไปที่ Setup
31.
ผสมสีแบนด์ 4-5-3 >
Apply ผลที่ได้คือ
Download now